Daudzvariablā skaidrojošā izpēte — Rezultātu skaidrošana, izmantojot vairākas mainīgās
Daudzvariablā skaidrojošā izpēte ir kvantitatīvs dizains, kas vienlaicīgi pēta vairākas neatkarīgās mainīgās, lai izskaidrotu vienas vai vairāku atkarīgo mainīgo dispersiju. Tā vietā, lai aprakstītu esošo stāvokli vai vienkārši korelētu mainīgo pārus, tā meklē cēloņsakarību vai strukturālas skaidrojumus, testējot teorētiski pamatotus modeļus ar tādām metodēm kā multiple regresija, MANOVA vai strukturālo vienādojumu modelēšana, izmantojot aptauju, administratīvos vai novērojumu skaitliskos datus.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Metožu karte
Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.
Avoti
- 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
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Multivariate Explanatory Research Design. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/research-design/multivariate-explanatory-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
- Skaidrojošā pētniecībaPētījuma dizains↔ salīdzināt
- Daudzvariēblu korelācijas pētījumiPētījuma dizains↔ salīdzināt
- Modelēšana ar strukturālām vienādojumiemPētniecības statistika↔ salīdzināt
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →