質的モデルのさまざまなタイプは何ですか？

定性的モデルは、個人が情報のさまざまな部分を検討および研究するのに役立ちます。 ロジックは、必要な情報を取得し、期待される結果を生成するモデルを作成するために必要です。 さまざまなタイプの定量モデルには、数学的、図的、および分析的な演ductionが含まれます。 研究者はしばしば定性モデルを使用して、仮説のサポートを提供し、収集されたデータから新しいステートメントを定義します。 収集される情報は通常、使用するモデルの種類を示しますが、研究者は特定の種類の研究に基づいて標準モデルを使用する場合があります。

数学モデルは、さまざまな質的モデルで単純化または複雑化できます。 研究者は、数やその他の数字を含む情報を収集して、数学モデルに組み込むことができます。 マイナーな統計分析も、これらのタイプの数学的研究に現れます。 たとえば、研究者は、Bが発生したときにAが発生する確率、またはAとBが同時に発生する確率に関する情報を希望する場合があります。 実証研究では通常、数学的プロセスと統計的プロセスの両方が必要です。

絵グラフまたは図は、研究で使用される他の一般的なタイプの定性的モデルです。 組織研究では、組織で働くすべての個人の概要が必要になる場合があります。 絵グラフは、管理構造と、会社が従業員の監督の流れをどのように定義するかを示しています。 これらのモデルは、以前に定義した数学モデルまたは統計モデルよりも無限に質的です。 研究者は、この種の研究のために絵グラフや図を作成するために、データを観察し、収集する必要があります。

分析帰納法は、収集されたデータからロジックを導出するための定性的モデルを表します。 たとえば、研究者は、特定の研究方法に基づいている場合にステートメントが真であるかどうかを判断する場合があります。 社会で一般的に行われている発言に関連するデータを収集するには、調査またはその他の方法が必要です。 この調査プロセスでは、質の高いモデルを使用して、通常は偏りなく質問された質問に正確に回答できる個人の大規模なグループから特定の回答を取得します。 データのレビューと普及は、研究を完了し、分析的帰納法を使用して質問に答えるのに役立ちます。

他の多くのタイプの定性モデルがさまざまな研究に存在します。 提案された研究が他の研究に使用される典型的な型に適合しない場合、標準モデルの変更も必要になる場合があります。 研究者は、研究が適切であることを保証するために、研究プロセスと定性的モデルの使用を守ることができなければなりません。 そうしないと、貧弱な研究慣行から結果が歪められる可能性があります。