Miksi käyttää selittävää peräkkäistä suunnittelua?

Sisällysluettelo:

Miksi käyttää selittävää peräkkäistä suunnittelua?
Miksi käyttää selittävää peräkkäistä suunnittelua?

Video: Miksi käyttää selittävää peräkkäistä suunnittelua?

Video: Miksi käyttää selittävää peräkkäistä suunnittelua?
Video: Boardman-webinaari: Yrittäjästä omistajaksi - siirtymisen sudenkuopat ja kokemukset 2024, Marraskuu
Anonim

Selvittävä ja peräkkäinen lähestymistapa on peräkkäinen lähestymistapa, ja sitä käytetään kun tutkija on kiinnostunut seuraamaan kvantitatiivisia tuloksia laadullisilla tiedoilla … Seurantaselitysten suunnittelu tarjoaa puitteet tutkijalle kerätä laadukasta tietoa QUAN-tietojen ja -tulosten laajentamiseksi.

Miksi käytämme selittävää tutkimussuunnittelua?

Selittävä tutkimus antaa tutkijan perehtyä tutkittavaan aiheeseen ja suunnitella teorioita niiden testaamiseksi Tämä menetelmä on erittäin arvokas yhteiskuntatutkimukselle. Ne ovat välttämättömiä, kun halutaan välittää uutta tietoa tutkimuksen näkökulmasta.

Mikä on peräkkäinen selittävä malli?

Peräkkäisessä selittämissuunnitelmassa tiedot kerätään ajanjaksolta kahdessa peräkkäisessä vaiheessa Näin ollen tutkija ensin kerää ja analysoi kvantitatiiviset tiedot. Laadullisia tietoja kerätään tutkimuksen toisessa vaiheessa ja ne liittyvät ensimmäisen, kvantitatiivisen vaiheen tuloksiin.

Mitä on tutkiva peräkkäinen suunnittelu?

Kokeilevalle peräkkäiselle sekamenetelmäsuunnittelulle on ominaista tiedonkeruun ja -analyysin ensimmäinen kvalitatiivinen vaihe, jota seuraa kvantitatiivisen tiedonkeruun ja -analyysin vaihe, jonka viimeinen vaihe kahden erillisen tietoketjun tietojen integrointi tai linkittäminen.

Miksi tutkija valitsisi kerätä tietoja samanaikaisesti kuin peräkkäin?

Jos peräkkäinen tiedonkeruun ensimmäinen vaihe voi auttaa toista vaihetta informoimaan, tai toista vaihetta voidaan käyttää apuna ensimmäisessä vaiheessa kerättyjen tietojen tulkinnassa. Samanaikainen tiedonkeruu vähentää tietojen keräämiseen tarvittavaa aikaa ja voi siksi olla tehokkaampaa

Suositeltava: