ScholarGate
Assistent
Process / pipelineMixed methods design

Disseny mixt de triangulació concurrent dominantment quantitatiu

El disseny mixt de triangulació concurrent dominantment quantitatiu recull dades quantitatives (QUAN) i qualitatives (qual) simultàniament, amb les dades quantitatives portant el pes principal. Les dues línies esC analitzen independentment i després es comparen o es fusionen per triangular els resultats, servint la línia qualitativa més petita per corroborar, elaborar o matisar els resultats quantitatius. La prioritat explícita de QUAN significa que les preguntes de recerca, la lògica de mostreig i les conclusions s'ancoren principalment en el component quantitatiu.

Troba un tema amb PaperMindAviatVídeoAviatBaixa les diapositives

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Mapa de mètodes

El veïnat de mètodes relacionats — seleccioneu un node per explorar-lo.

Fonts

  1. Creswell, J. W., & Plano Clark, V. L. (2011). Designing and Conducting Mixed Methods Research (2nd ed.). Sage. ISBN: 978-1412975179
  2. Morgan, D. L. (1998). Practical strategies for combining qualitative and quantitative methods: Applications to health research. Qualitative Health Research, 8(3), 362–376. DOI: 10.1177/104973239800800307

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Quantitative-Dominant Concurrent Triangulation Mixed Methods Design. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/research-design/quantitative-dominant-concurrent-triangulation-mixed-methods

Quin mètode?

Poseu aquest mètode al costat dels seus parents més pròxims i llegiu-los de costat a costat — la biblioteca disposa els llibres sobre la taula; la tria és vostra.

Compara de costat a costat
ScholarGateQuantitative-dominant concurrent triangulation mixed methods (Quantitative-Dominant Concurrent Triangulation Mixed Methods Design). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/research-design/quantitative-dominant-concurrent-triangulation-mixed-methods · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026