Necessary Condition Analysis
Necessary Condition Analysis (NCA) er en mængdeteoretisk metode udviklet af Dul (2016), der identificerer betingelser, som er nødvendige (men ikke nødvendigvis tilstrækkelige) for, at et udfald kan indtræffe. I modsætning til regression, som estimerer gennemsnitlige effekter, identificerer NCA absolutte tærskler: betingelser, der skal være til stede på et bestemt niveau for, at udfaldet er muligt, uafhængigt af andre faktorer.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- Dul, J. (2016). Necessary Condition Analysis (NCA): Logic and methodology of "necessary but not sufficient" causality. Organizational Research Methods, 19(1), 10-52. DOI: 10.1177/1094428115584005 ↗
- Dul, J. (2018). A strategy for dealing with flaws and limitations in quantitative research. Organizational Research Methods, 21(1), 104-125. link ↗
- Dul, J. (2019). Necessary Condition Analysis (NCA) version 3.3: A User Manual. Europeanstudies.org. Retrieved from https://www.erim.eur.nl/people/jan-dul/ link ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Necessary Condition Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/da/psychometrics/necessary-condition-analysis
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Exploratorisk Strukturel LigningsmodelleringPsykometri↔ compare
- Fuzzy-Set Qualitative Comparative AnalysisPsykometri↔ compare
- Partial Least Squares Structural Equation ModelingPsykometri↔ compare
- Process TracingPsykometri↔ compare
- Rule Space MethodologyPsykometri↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →