يستخدم الأنموذج السببي لتفسير وتحديد العلاقة بين المتغيرات وترجمة تلك العلاقات رياضيا إذ تعبر عن المكونات الأساسية للظاهرة قيد الدراسة ويتم صياغة وتحديد تلك المعادلات في النماذج من قبل الباحث وفقاً للفرضية التي يحدد من خلالها العلاقة بين المتغيرات السببية (Causes) والمتغيرات المتأثرة بها (Effects). ويعد أسلوب تحليل الانحدار من الأساليب الإحصائية المستخدمة في تحليل النماذج السببية والتي تصف العلاقة بين عدد من المتغيرات التوضيحية بمتغير معتمد بعد أن يتم حساب القيم التقديرية لمعلماته المجهولة إذ إن افتراض نماذج معينة لتمثل الظاهرة موضوع البحث تكون اقرب ما يمكن تمثيله لواقع هذه الظاهرة من خلال دراسة العلاقات السببية بين المتغيرات مما يُسهل في تفهم حالة المشكلة قيد الدراسة. وبهذا يعرف النموذج بأنه "محاكاة او تجريد مبسط للواقع العملي في صورة مجموعة من المعادلات والرموز الرياضية" .<br /> انواع النماذج السببية :<br /><br />أولاً : الأنموذج السببي غير التعاقبي (أنموذج التغذية العكسية) :<br /> تقنيات هذا الأنموذج تسمح بوجود علاقات تبادلية( Reciprocal) أو عكسية بين المتغيرات <br />فمثلاً المتغير الخارجي (المستقل) X1 يؤثر على المتغير الداخلي (التابع) X2 وفي الوقت نفسه يعد بدوره متغيراً خارجياً في تأثيره على المتغير الداخلي X1 <br />العلاقة بين المتغيرات عكسية مباشرة<br /> وقد يحدث أن يكون التأثير المتبادل ما بين X1 و X2 غير مباشر إذ إن المتغير الخارجيX1 يؤثر على المتغير الداخلي X2 الذي بدوره يعـد متغيـر خارجي يؤثر في المتغيـر الداخلـي X3 الذي بدوره يعـد متغير خارجي فـي تأثيره على المتغير الداخـلي X1 <br />( العلاقة بين المتغيرات عكسية وغير مباشرة )<br /><br /><br />ثانياً : الأنموذج السببي التعاقبي (العلاقة السببية أحادية الاتجاه) :<br /> ويطلق على هذا الأنموذج بالتعاقبي التام Fully Recursive model ) ) عندما يتحدد أختلافات المتغير الداخلي بكل أو جميع المتغيرات السابقة له فمثلا المتغير الداخلي Xk تتحدد اختلافاته بكل المتغيرات السببية السابقة له مثل (X1, X2, ..., Xk-1) ولا تتحدد اختلافاته بالمتغير اللاحق 3Xk- وهكذا . <br />العلاقات السببية للنظام السببي التعاقبي التا <br />