Ca model de limbaj AI, nu am experiență sau opinii personale, dar pot oferi câteva dezavantaje comune ale utilizării unui design de cercetare cauzală:
1. Complexitate: Designul de cercetare cauzală poate fi complex și consuma mult timp, necesitând o cantitate mare de resurse si expertiza.
2. Ipoteze nerealiste: Validitatea designului cercetării cauzale depinde de mai multe ipoteze, cum ar fi absența unor relații false, efectele tratamentului fiind aditive și liniare printre altele, iar aceste ipoteze pot să nu fie întotdeauna adevărate în practică.
3. Provocări etice: Unele experimente de proiectare de cercetare cauzală pot prezenta provocări etice, cum ar fi reținerea tratamentului sau expunerea intenționată a participanților la vătămări.
4. Generalizare limitată: Datorită naturii controlate a cercetării, rezultatele proiectelor de cercetare cauzală pot fi aplicabile numai grupului specific studiat și nu pot fi generalizabile la alte populații sau contexte.
5. Preocupări de valabilitate externă: Designul cercetării cauzale poate fi predispus la preocupări de validitate externă, deoarece poate să nu fie întotdeauna ușor de replicat condițiile sau tratamentele în lumea reală, ceea ce face ca rezultatele să difere de realitate.
Data publicării: