Multivariate Erklärende Forschung — Erklärung von Ergebnissen durch multiple Variablen
Multivariate erklärende Forschung ist ein quantitatives Design, das gleichzeitig multiple unabhängige Variablen untersucht, um Varianz in einem oder mehreren Ergebnissen zu erklären. Anstatt zu beschreiben, was existiert, oder einfach Variablenpaare zu korrelieren, sucht sie nach kausalen oder strukturellen Erklärungen, indem sie theoretisch fundierte Modelle mit Techniken wie multipler Regression, MANOVA oder Strukturgleichungsmodellierung an numerischen Umfrage-, Verwaltungs- oder Beobachtungsdaten testet.
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Quellen
- Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate Data Analysis (8th ed.). Cengage Learning. ISBN: 978-1473756540
- Creswell, J. W. (2014). Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches (4th ed.). Sage. ISBN: 978-1452226101
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 3). Multivariate Explanatory Research Design. ScholarGate. https://scholargate.app/de/research-design/multivariate-explanatory-research
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- Erklärende Forschung – Design erklärender ForschungForschungsdesign↔ vergleichen
- Multivariate KorrelationsforschungForschungsdesign↔ vergleichen
- Strukturelle GleichungsmodellierungForschungsstatistik↔ vergleichen
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