Multivariate Explanatory Research — Explaining Outcomes Through Multiple Variables
Multivariate explanatory research is a quantitative design that simultaneously examines multiple independent variables to explain variance in one or more outcomes. Rather than describing what exists or simply correlating pairs of variables, it seeks causal or structural explanations by testing theoretically grounded models with techniques such as multiple regression, MANOVA, or structural equation modeling on survey, administrative, or observational numeric data.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Meetodikaart
Seotud meetodite ümbruskond — vali sõlm, et seda uurida.
Allikad
- 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
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Multivariate Explanatory Research Design. ScholarGate. https://scholargate.app/et/research-design/multivariate-explanatory-research
Milline meetod?
Aseta see meetod oma lähimate sugulaste kõrvale ja loe neid kõrvuti — raamatukogu laob raamatud lauale; valik on sinu.
- Põhjuslik-võrdlev uurimusUurimisdisain↔ võrdle
- Selgitav uurimusUurimisdisain↔ võrdle
- Multivariatiivne korrelatiivuuringUurimisdisain↔ võrdle
- Struktuurvõrrandite modelleerimineUurimisstatistika↔ võrdle
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →