Nepieciešamo nosacījumu analīze
Nepieciešamo nosacījumu analīze (NCA) ir kopumu teorētiska metode, ko izstrādājis Duls (2016), un tā identificē nosacījumus, kas ir nepieciešami (bet ne obligāti pietiekami) iznākuma sasniegšanai. Atšķirībā no regresijas, kas novērtē vidējos efektus, NCA identificē absolūtas robežas: nosacījumus, kuriem jābūt klātesošiem noteiktā līmenī, lai iznākums būtu iespējams, neatkarīgi no citiem faktoriem.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Metožu karte
Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.
Avoti
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Necessary Condition Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/psychometrics/necessary-condition-analysis
Kura metode?
Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.
- Eksploratīvā strukturālā vienādojumu modelēšanaPsihometrija↔ salīdzināt
- Neskaidro kopu kvalitatīvā salīdzinošā analīzePsihometrija↔ salīdzināt
- Daļējo mazāko kvadrātu strukturālo vienādojumu modelēšanaPsihometrija↔ salīdzināt
- Procesa izsekošanaPsihometrija↔ salīdzināt
- Metodoloģija "Noteikumu telpa"Psihometrija↔ salīdzināt
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →