Daudzvariēblu cēloņ-salīdzinošā izpēte — daudzkārtēju rezultātu ex post facto dizains
Daudzvariēblu cēloņ-salīdzinošā izpēte ir kvantitatīvs, neeksperimentāls dizains, kas pēta, vai iepriekš esošās grupu atšķirības (definētas ar dabiski sastopamu kategorisku mainīgo) ir saistītas ar atšķirībām vairākos rezultātu mainīgos, kas tiek aplūkoti vienlaicīgi. Paplašinot klasisko cēloņ-salīdzinošo ietvaru uz vairākiem atkarīgajiem mainīgajiem vienlaicīgi, tas samazina I tipa kļūdu inflāciju un uztver rezultātu savstarpējo saistību, ko vienvariēblu salīdzinājumi palaistu garām.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Metožu karte
Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.
Avoti
- Fraenkel, J. R., Wallen, N. E., & Hyun, H. H. (2019). How to Design and Evaluate Research in Education (10th ed.). McGraw-Hill. ISBN: 978-1260085594
- Gay, L. R., Mills, G. E., & Airasian, P. W. (2012). Educational Research: Competencies for Analysis and Applications (10th ed.). Pearson. ISBN: 978-0132613170
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Multivariate Causal-Comparative Research Design. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/research-design/multivariate-causal-comparative-research
Kura metode?
Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.
- Cēloņu salīdzinošā izpētePētījuma dizains↔ salīdzināt
- Lineārā diskriminantā analīzeStatistika↔ salīdzināt
- Dizains ex post factoPētījuma dizains↔ salīdzināt
- Pēctīgā причинно-сравнительная (causal-comparative) регрессияPētījuma dizains↔ salīdzināt
- Daudzvarianto dispersijas analīze (MANOVA)Statistika↔ salīdzināt
- Daudzvariēblu korelācijas pētījumiPētījuma dizains↔ salīdzināt
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →