Daudzvariēblu korelācijas pētījumi — attiecību izvērtēšana starp vairākām mainīgajām vienlaicīgi
Daudzvariēblu korelācijas pētījumi ir neeksperimentāls kvantitatīvs dizains, kas pēta vienlaicīgas asociācijas starp trim vai vairākām mainīgajām. Tā vietā, lai manipulētu ar nosacījumiem, pētnieks mēra dabiski sastopamas mainīgās un izmanto tādas metodes kā multiple regresija, kanoniskā korelācija vai strukturālo vienādojumu modelēšana, lai attēlotu to savstarpējo attiecību modeli un spēku. Tas ir dominējošais dizains, kad mērķis ir saprast, kā prediktoru kopums kopīgi saistās ar vienu vai vairākām iznākuma mainīgajām.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Metožu karte
Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.
Avoti
- Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2019). Using Multivariate Statistics (7th ed.). Pearson. ISBN: 978-0134790541
- Cohen, J., Cohen, P., West, S. G., & Aiken, L. S. (2003). Applied Multiple Regression/Correlation Analysis for the Behavioral Sciences (3rd ed.). Lawrence Erlbaum. ISBN: 978-0805822236
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Multivariate Correlational Research Design. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/research-design/multivariate-correlational-research
Kura metode?
Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.
- Ceļu analīzeStatistika↔ salīdzināt
- Modelēšana ar strukturālām vienādojumiemPētniecības statistika↔ salīdzināt
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →