Количественно-доминантные смешанные методы, ориентированные на кейсы
Количественно-доминантные смешанные методы, ориентированные на кейсы, организуют исследование вокруг одного или нескольких четко очерченных кейсов, при этом основной вес и авторитет вывода придаются количественным данным. Качественные данные собираются в тех же границах кейса и выполняют дополняющую, объясняющую или контекстуализирующую роль, а не равноправную. Этот дизайн идеален, когда кейс (школа, организация, сообщество или когорта пациентов) является единицей анализа, а основные исследовательские вопросы требуют измеримых результатов, которые затем помогают интерпретировать или объяснять качественные данные.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
Источники
- Tashakkori, A., & Teddlie, C. (Eds.). (2010). SAGE Handbook of Mixed Methods in Social and Behavioral Research (2nd ed.). Sage. ISBN: 978-1412972666
- Creswell, J. W., & Plano Clark, V. L. (2018). Designing and Conducting Mixed Methods Research (3rd ed.). Sage. ISBN: 978-1483344452
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Quantitative-Dominant Case-Focused Mixed Methods Design. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/research-design/quantitative-dominant-case-focused-mixed-methods
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Проектирование смешанных методов, ориентированное на конкретный случайДизайн исследования↔ сравнить
- Параллельный вложенный дизайн смешанных методовДизайн исследования↔ сравнить
- Объяснительный последовательный дизайн смешанных методовДизайн исследования↔ сравнить
- Многоуровневый дизайн смешанных методовДизайн исследования↔ сравнить
- Количественно-доминирующий параллельный вложенный смешанный дизайнДизайн исследования↔ сравнить
- Quantitative-dominant explanatory sequential mixed methodsДизайн исследования↔ сравнить
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →