ScholarGate
Assistente
Process / pipelineMixed methods design

Disegno Metodologico Misto a Dominanza Qualitativa Multilivello

Il disegno metodologico misto a dominanza qualitativa multilivello affronta quesiti di ricerca annidati su due o più livelli sociali — come individui all'interno di classi all'interno di scuole — assegnando al contempo un peso inferenziale primario al filone qualitativo. I dati quantitativi raccolti a uno o più livelli svolgono un ruolo di supporto: contestualizzano, corroborano o affinano i risultati qualitativi anziché generare le conclusioni principali. Il disegno è particolarmente produttivo quando la comprensione dei processi e dei significati a molteplici livelli organizzativi è più importante delle stime statistiche a livello di popolazione.

Trova un argomento con PaperMindIn arrivoApply, compare, get guidance
Tools & resources
Scarica le diapositive
Learn & explore
VideoIn arrivo

Leggi il metodo completo

Riservato ai membri

Accedi con un account gratuito per leggere questa sezione.

Accedi

Mappa dei metodi

Il vicinato dei metodi correlati — seleziona un nodo per esplorare.

Fonti

  1. Tashakkori, A., & Teddlie, C. (Eds.). (2010). SAGE Handbook of Mixed Methods in Social and Behavioral Research (2nd ed.). Sage Publications. ISBN: 978-1412972666
  2. Creswell, J. W., & Plano Clark, V. L. (2018). Designing and Conducting Mixed Methods Research (3rd ed.). Sage Publications. ISBN: 978-1483344379

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 3). Qualitative-Dominant Multilevel Mixed Methods Design. ScholarGate. https://scholargate.app/it/research-design/qualitative-dominant-multilevel-mixed-methods

Quale metodo?

Affianca questo metodo ai suoi parenti più prossimi e leggili fianco a fianco — la biblioteca dispone i libri sul tavolo; la scelta è tua.

Confronta affiancati
ScholarGateQualitative-dominant multilevel mixed methods (Qualitative-Dominant Multilevel Mixed Methods Design). Consultato il 2026-06-17 da https://scholargate.app/it/research-design/qualitative-dominant-multilevel-mixed-methods · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026