Багатовимірне пояснювальне дослідження — Пояснення результатів за допомогою множинних змінних
Багатовимірне пояснювальне дослідження — це кількісний дизайн, який одночасно вивчає множинні незалежні змінні для пояснення варіації одного або кількох результатів. Замість опису того, що існує, або просто кореляції пар змінних, воно шукає причинні або структурні пояснення шляхом тестування теоретично обґрунтованих моделей за допомогою таких методів, як множинна регресія, MANOVA або моделювання структурними рівняннями на основі опитувальних, адміністративних або спостережуваних числових даних.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Карта методів
Околиця споріднених методів — виберіть вузол, щоб дослідити.
Джерела
- 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
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Multivariate Explanatory Research Design. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/research-design/multivariate-explanatory-research
Який метод?
Поставте цей метод поруч із його найближчими спорідненими й читайте їх пліч-о-пліч — бібліотека викладає книги на стіл; вибір за вами.
- Дослідження причинно-порівняльного типуДизайн дослідження↔ порівняти
- Пояснювальне дослідженняДизайн дослідження↔ порівняти
- Багатовимірні кореляційні дослідженняДизайн дослідження↔ порівняти
- Моделювання структурними рівняннямиСтатистика досліджень↔ порівняти
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →