البحث الارتباطي متعدد المتغيرات — دراسة العلاقات بين متغيرات متعددة في آن واحد
البحث الارتباطي متعدد المتغيرات هو تصميم كمي غير تجريبي يدرس الارتباطات المتزامنة بين ثلاثة متغيرات أو أكثر. فبدلاً من التلاعب بالظروف، يقوم الباحث بقياس المتغيرات التي تحدث بشكل طبيعي ويستخدم تقنيات مثل الانحدار المتعدد، أو الارتباط الكنسي، أو نمذجة المعادلة الهيكلية لرسم نمط وقوة علاقاتها المتبادلة. وهو التصميم السائد عندما يكون الهدف هو فهم كيفية ارتباط مجموعة من المتنبئات مجتمعة بمتغير واحد أو أكثر من المتغيرات الناتجة.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
خريطة المناهج
محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.
المصادر
- Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2019). Using Multivariate Statistics (7th ed.). Pearson. ISBN: 978-0134790541
- Cohen, J., Cohen, P., West, S. G., & Aiken, L. S. (2003). Applied Multiple Regression/Correlation Analysis for the Behavioral Sciences (3rd ed.). Lawrence Erlbaum. ISBN: 978-0805822236
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Multivariate Correlational Research Design. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/research-design/multivariate-correlational-research
أيُّ منهج؟
ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.
- تحليل المسارالإحصاء↔ قارن
- نمذجة المعادلات الهيكليةإحصاء البحث↔ قارن