Daudzvariēblu modelēšanas pētījumi
Daudzvariēblu modelēšanas pētījumi ir apstiprinošs kvantitatīvs dizains, kurā teorētiski izveidots modelis, kas ietver vairākus mainīgos un to savstarpējās attiecības, tiek formāli pārbaudīts attiecībā pret empīriskiem datiem. Tā vietā, lai induktīvi izpētītu modeļus, pētnieks iepriekš nosaka modeli — fiksējot hipotētiskus virziena ceļus, latentus konstruktus vai kovariācijas struktūras — un pēc tam novērtē, cik labi šis modelis atveido novērotos datus, izmantojot tādas metodes kā strukturālo vienādojumu modelēšana, konfirmatīvā faktoru analīze vai daudzvariēblu ceļu analīze.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2019). Using Multivariate Statistics (7th ed.). Pearson. ISBN: 978-0134790541
- Kline, R. B. (2016). Principles and Practice of Structural Equation Modeling (4th ed.). Guilford Press. ISBN: 978-1462523344
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Multivariate Model Testing Research Design. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/research-design/multivariate-model-testing-research
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Apstiprinošā faktoru analīze (AFA)Psihometrija↔ compare
- Pētījumi modeļu testēšanaiPētījuma dizains↔ compare
- Daudzvariēblu korelācijas pētījumiPētījuma dizains↔ compare
- Ceļu analīzeStatistika↔ compare
- Modelēšana ar strukturālām vienādojumiemPētniecības statistika↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →