El análisis de condiciones necesarias ( NCA ) es un enfoque y una herramienta de investigación que se emplea para discernir las " condiciones necesarias " dentro de los conjuntos de datos. [1] Estas condiciones indispensables se presentan como determinantes fundamentales de resultados particulares, en donde la ausencia de tales condiciones asegura la ausencia del resultado previsto. Por ejemplo, la admisión de un estudiante en un programa de doctorado requiere un título previo; la progresión del SIDA requiere la presencia del VIH; y el cambio organizacional requiere comunicación.
La ausencia de estas condiciones garantiza que el resultado no pueda ocurrir, y ninguna otra condición puede superar la falta de esta condición. Además, las condiciones necesarias no siempre son suficientes. Por ejemplo, el SIDA requiere el VIH, pero el VIH no siempre causa el SIDA. En tales casos, la condición demuestra su necesidad pero carece de suficiencia. La NCA busca utilizar métodos estadísticos para probar tales condiciones.
Los métodos estadísticos tradicionales suelen enfatizar la identificación de factores que son suficientes para producir un resultado. [2] En contraste, el NCA tiene como objetivo descubrir las condiciones que deben estar presentes para que ocurra un resultado específico. [1] Si bien los investigadores a veces usarán el NCA como un análisis independiente, a menudo lo usan para agregar profundidad adicional a los análisis de datos existentes. Por ejemplo, el NCA actúa como un método independiente o como complemento de otras técnicas analíticas como el análisis basado en regresión , [3] el modelado de ecuaciones estructurales , [4] [2] o el análisis comparativo cualitativo , [5] [6] y métodos derivados como PLS-SEM y fsQCA . [7] [8] [9] Por lo tanto, los académicos que usan el NCA buscan revelar las condiciones límite necesarias de las condiciones causales indicadas por estas otras técnicas analíticas. [5] [9]
El análisis de la relación entre el riesgo y el riesgo permite a los investigadores analizar cómo las variables predictoras limitan la variable de resultado al revelar qué variables predictoras se consideran necesarias y en qué grado limitan la variable de resultado. [1] Esto se hace evaluando el tamaño del efecto d de cada condición necesaria y examinando la significancia estadística de la condición necesaria (prueba de permutación), y teniendo una justificación teórica para este tipo de relación [10].
El análisis de las condiciones necesarias sigue un enfoque paso a paso para identificar las condiciones necesarias. Los pasos clave involucrados en la realización del análisis de las condiciones necesarias son los siguientes:
El análisis de condiciones necesarias se ha aplicado en una amplia gama de áreas de investigación. Algunas aplicaciones destacadas son:
El análisis de condiciones necesarias (NCA) ofrece una perspectiva matizada del análisis de datos al identificar las condiciones que deben estar presentes para que se produzca un resultado deseado. Sin embargo, su utilidad está limitada por varias limitaciones que los usuarios deben tener en cuenta. Principalmente, los conocimientos del NCA están limitados por la calidad y el alcance de los datos utilizados. Si los datos no capturan todas las variables relevantes o están sesgados, las conclusiones extraídas sobre las condiciones necesarias pueden ser incompletas o engañosas.
Además, el análisis de la correlación negativa no afirma la suficiencia; una condición considerada necesaria podría no ser suficiente por sí sola para garantizar un resultado, lo que hace necesaria una combinación de condiciones o un análisis más profundo para comprender el panorama causal completo. Esta característica significa que el análisis de la correlación negativa debe emplearse como parte de una estrategia analítica más amplia en lugar de como un método independiente. Es más eficaz cuando se utiliza para complementar otras técnicas estadísticas que exploran la suficiencia o cuando existe una hipótesis clara sobre la necesidad.
La dependencia de la NCA de la significación estadística también implica que hereda las limitaciones generales de la inferencia estadística, incluidos los posibles problemas con el tamaño de la muestra y el riesgo de sobreajuste. En consecuencia, los resultados deben interpretarse con cautela y, cuando sea posible, validarse mediante trabajo empírico adicional o justificación teórica.
En contextos en los que resulta fundamental identificar las condiciones mínimas para un resultado (por ejemplo, determinar los factores esenciales para el éxito empresarial, los impulsores clave de los fenómenos sociales o los requisitos mínimos en los procesos de ingeniería), el análisis de la relación entre variables puede resultar invaluable. Sin embargo, su aplicación es menos adecuada en situaciones en las que las relaciones entre variables se basan predominantemente en la suficiencia o en las que la dinámica causal es sumamente compleja e interdependiente.
Al igual que otros métodos, el investigador debe comprender el significado de los datos y tener en cuenta los supuestos sobre por qué las cosas funcionan como lo hacen para formular hipótesis relevantes e interpretaciones significativas. [8]
El análisis de la relación causal proporciona un marco para identificar los factores no negociables que deben estar presentes para obtener un resultado deseado. Esta metodología no solo enriquece nuestra comprensión de las relaciones causales, sino que también orienta la toma de decisiones al destacar los criterios mínimos que deben cumplirse. Sin embargo, es importante reconocer que las condiciones necesarias, identificadas por el análisis de la relación causal, no garantizan un resultado por sí solas; simplemente establecen los requisitos básicos. Puede ser necesario un análisis más profundo para descubrir una combinación de condiciones que, en conjunto, sean suficientes para obtener el resultado.
La eficacia del análisis de causalidad está intrínsecamente vinculada a la calidad de los datos y a la exhaustividad de las variables consideradas. El enfoque exige una interpretación cuidadosa de los resultados y, idealmente, debería utilizarse junto con otros métodos analíticos para construir un panorama más completo de la causalidad.