Запис доказів методу
Necessary Condition Analysis
Necessary Condition Analysis (NCA) is a set-theoretic method developed by Dul (2016) that identifies conditions necessary (but not necessarily sufficient) for an outcome to occur. Unlike regression, which estimates average effects, NCA identifies absolute thresholds: conditions that must be present at a certain level for the outcome to be possible, regardless of other factors.
Запис джерела
Цитати скопійовано дослівно з вихідного запису методу. Вони не передбачають перевірки на рівні тверджень.
Necessary Condition Analysis
Запис таксономічного методу · latent-structure / psychometrics
- Dul, J. (2016). Necessary Condition Analysis (NCA): Logic and methodology of "necessary but not sufficient" causality. Organizational Research Methods, 19(1), 10-52. · DOI 10.1177/1094428115584005
- Dul, J. (2018). A strategy for dealing with flaws and limitations in quantitative research. Organizational Research Methods, 21(1), 104-125. · URL
- Dul, J. (2019). Necessary Condition Analysis (NCA) version 3.3: A User Manual. Europeanstudies.org. Retrieved from https://www.erim.eur.nl/people/jan-dul/ · URL
Відібрані твердження
Твердження збережено в журналі доказів, кожне зі своєю оцінкою.
Відібраних тверджень ще немає
Цей перегляд не вигадує оцінку твердження, якщо в журналі її немає.
Пов'язані методи
Згенеровано з графа методів і показано як рекомендовані системою зв'язки — жодне твердження доказів не передбачається.