বহুমাত্রিক সহসম্বন্ধ গবেষণা — একাধিক চলকের মধ্যেকার সম্পর্ক একইসাথে পরীক্ষা করা
বহুমাত্রিক সহসম্বন্ধ গবেষণা একটি অ-পরীক্ষামূলক পরিমাণগত নকশা যা তিন বা ততোধিক চলকের মধ্যেকার যুগপৎ সম্পর্ক পরীক্ষা করে। পরিস্থিতি পরিবর্তন করার পরিবর্তে, গবেষক স্বাভাবিকভাবে সংঘটিত চলকগুলি পরিমাপ করেন এবং তাদের পারস্পরিক সম্পর্কের বিন্যাস ও শক্তি নির্ণয়ের জন্য একাধিক রিগ্রেশন, ক্যানোনিকাল কোরিলেশন বা স্ট্রাকচারাল ইকুয়েশন মডেলিংয়ের মতো কৌশল ব্যবহার করেন। যখন একগুচ্ছ ভবিষ্যদ্বক্তার (predictor) এক বা একাধিক ফলাফল চলকের (outcome variable) সাথে সম্মিলিতভাবে সম্পর্ক বোঝার লক্ষ্য থাকে, তখন এটিই প্রধান নকশা।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
পদ্ধতি-মানচিত্র
সম্পর্কিত পদ্ধতিসমূহের প্রতিবেশ — অন্বেষণ করতে একটি নোড নির্বাচন করুন।
উৎস
- 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
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Multivariate Correlational Research Design. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/research-design/multivariate-correlational-research
কোন পদ্ধতি?
এই পদ্ধতিটিকে তার নিকটতম সমগোত্রীয়দের পাশে রাখুন এবং পাশাপাশি পড়ুন — গ্রন্থাগার বইগুলি টেবিলে সাজিয়ে দেয়; নির্বাচন আপনার।
- পাথ অ্যানালাইসিস (Path Analysis)পরিসংখ্যান↔ তুলনা করুন
- কাঠামোগত সমীকরণ মডেলিংগবেষণা পরিসংখ্যান↔ তুলনা করুন
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →