Nonspuriousness: Ruling out Alternative Independent VariablesThe final dịch - Nonspuriousness: Ruling out Alternative Independent VariablesThe final Việt làm thế nào để nói

Nonspuriousness: Ruling out Alterna

Nonspuriousness: Ruling out Alternative
Independent Variables
The final criterion of causality is nonspuriousness and requires the research to demonstrate that a relation between two variables cannot be explained by a third variable. There are at least three obstacles researchers must face when attempting to establish that relationships with public service motivation are not spurious: measurement, research design, and model specification. The first two of these obstacles have already been discussed in detail and, therefore, require only brief reiteration here. First, researchers must establish that their empirical tests use valid measures and that their empirical findings are not measure specific. As discussed above, considerable variation exists in the operational definitions of public service motivation used in empirical research and there is also some evidence that some of these measures are not capturing the same underlying construct and that empirical findings vary depending on how public service motivation is measured (i.e. Alonso & Lewis, 2001; Karl & Peat, 2004). Second, the reliance on cross-sectional data collection designs has limited the ability of the existing public service motivation research to rule out alternative explanations for empirical relationships by randomly assigning participants to experimental and control conditions. Instead, researchers must rely on the more fallible methods such as the use of subgroup comparisons and statistical controls. Qualitative studies may be particularly helpful in this regard as they produce richer data allowing for greater depth in interpretation. A mix of qualitative and quantitative longitudinal studies, for example, has been used to provide a more comprehensive and convincing understanding of both the formation and stability of civic identity and behaviors (Youniss et al., 1997). While many of the issues raised in this chapter are relevant to both quantitative and qualitative studies, the latter can rely on triangulation of results from multiple sources (data, investigators, and theories) to rule out alternative explanations (Mathison, 1988; Patton, 2002).
0/5000
Từ: -
Sang: -
Kết quả (Việt) 1: [Sao chép]
Sao chép!
Nonspuriousness: Cầm quyền ra thay thế Biến độc lậpThe final criterion of causality is nonspuriousness and requires the research to demonstrate that a relation between two variables cannot be explained by a third variable. There are at least three obstacles researchers must face when attempting to establish that relationships with public service motivation are not spurious: measurement, research design, and model specification. The first two of these obstacles have already been discussed in detail and, therefore, require only brief reiteration here. First, researchers must establish that their empirical tests use valid measures and that their empirical findings are not measure specific. As discussed above, considerable variation exists in the operational definitions of public service motivation used in empirical research and there is also some evidence that some of these measures are not capturing the same underlying construct and that empirical findings vary depending on how public service motivation is measured (i.e. Alonso & Lewis, 2001; Karl & Peat, 2004). Second, the reliance on cross-sectional data collection designs has limited the ability of the existing public service motivation research to rule out alternative explanations for empirical relationships by randomly assigning participants to experimental and control conditions. Instead, researchers must rely on the more fallible methods such as the use of subgroup comparisons and statistical controls. Qualitative studies may be particularly helpful in this regard as they produce richer data allowing for greater depth in interpretation. A mix of qualitative and quantitative longitudinal studies, for example, has been used to provide a more comprehensive and convincing understanding of both the formation and stability of civic identity and behaviors (Youniss et al., 1997). While many of the issues raised in this chapter are relevant to both quantitative and qualitative studies, the latter can rely on triangulation of results from multiple sources (data, investigators, and theories) to rule out alternative explanations (Mathison, 1988; Patton, 2002).
đang được dịch, vui lòng đợi..
Kết quả (Việt) 2:[Sao chép]
Sao chép!
Nonspuriousness: Phán quyết ra Alternative
biến độc lập
Các tiêu chí cuối cùng của quan hệ nhân quả là nonspuriousness và đòi hỏi sự nghiên cứu để chứng minh rằng một mối quan hệ giữa hai biến không thể được giải thích bởi một biến thứ ba. Có ít nhất ba trở ngại các nhà nghiên cứu phải đối mặt khi cố gắng thiết lập những mối quan hệ với động lực dịch vụ công cộng không phải là giả mạo: đo, thiết kế nghiên cứu, và đặc điểm kỹ thuật mô hình. Hai đầu tiên của những trở ngại này đã được thảo luận chi tiết và, do đó, đòi hỏi sự lặp lại chỉ ngắn gọn ở đây. Đầu tiên, các nhà nghiên cứu phải thiết lập các cuộc thử nghiệm thực nghiệm của họ sử dụng các biện pháp hợp lệ và kết quả thực nghiệm của họ không được đo lường cụ thể. Như đã thảo luận ở trên, sự thay đổi đáng kể tồn tại trong các định nghĩa hoạt động của động lực dịch vụ công cộng được sử dụng trong nghiên cứu thực nghiệm và cũng có một số bằng chứng cho thấy một số các biện pháp này không nắm bắt được các cấu trúc cơ bản giống nhau và kết quả thực nghiệm khác nhau tùy thuộc vào cách dịch vụ công cộng động lực được đo (tức là Alonso và Lewis, 2001; Karl & Peat, 2004). Thứ hai, sự phụ thuộc vào thiết kế bộ sưu tập dữ liệu chéo đã hạn chế khả năng của các nghiên cứu động lực dịch vụ công cộng hiện có để loại trừ giải pháp thay thế cho các mối quan hệ thực nghiệm bằng cách gán ngẫu nhiên tham gia vào điều kiện thí nghiệm và kiểm soát. Thay vào đó, các nhà nghiên cứu phải dựa trên các phương pháp có thể sai lầm hơn như việc sử dụng các so sánh phân nhóm và điều khiển thống kê. Nghiên cứu định tính có thể đặc biệt hữu ích trong vấn đề này vì họ sản xuất dữ liệu phong phú hơn cho phép độ sâu lớn hơn trong việc giải thích. Một kết hợp của các nghiên cứu theo chiều dọc và định lượng, ví dụ, đã được sử dụng để cung cấp một sự hiểu biết toàn diện và thuyết phục hơn cả sự hình thành và ổn định của bản sắc dân sự và hành vi (Youniss et al., 1997). Trong khi nhiều người trong số các vấn đề được nêu trong chương này có liên quan đến cả hai nghiên cứu định lượng và định tính, sau này có thể dựa vào tam giác của kết quả từ nhiều nguồn (dữ liệu, các nhà điều tra, và lý thuyết) để loại trừ các cách giải thích khác (Mathison, 1988; Patton, 2002 ).
đang được dịch, vui lòng đợi..
 
Các ngôn ngữ khác
Hỗ trợ công cụ dịch thuật: Albania, Amharic, Anh, Armenia, Azerbaijan, Ba Lan, Ba Tư, Bantu, Basque, Belarus, Bengal, Bosnia, Bulgaria, Bồ Đào Nha, Catalan, Cebuano, Chichewa, Corsi, Creole (Haiti), Croatia, Do Thái, Estonia, Filipino, Frisia, Gael Scotland, Galicia, George, Gujarat, Hausa, Hawaii, Hindi, Hmong, Hungary, Hy Lạp, Hà Lan, Hà Lan (Nam Phi), Hàn, Iceland, Igbo, Ireland, Java, Kannada, Kazakh, Khmer, Kinyarwanda, Klingon, Kurd, Kyrgyz, Latinh, Latvia, Litva, Luxembourg, Lào, Macedonia, Malagasy, Malayalam, Malta, Maori, Marathi, Myanmar, Mã Lai, Mông Cổ, Na Uy, Nepal, Nga, Nhật, Odia (Oriya), Pashto, Pháp, Phát hiện ngôn ngữ, Phần Lan, Punjab, Quốc tế ngữ, Rumani, Samoa, Serbia, Sesotho, Shona, Sindhi, Sinhala, Slovak, Slovenia, Somali, Sunda, Swahili, Séc, Tajik, Tamil, Tatar, Telugu, Thái, Thổ Nhĩ Kỳ, Thụy Điển, Tiếng Indonesia, Tiếng Ý, Trung, Trung (Phồn thể), Turkmen, Tây Ban Nha, Ukraina, Urdu, Uyghur, Uzbek, Việt, Xứ Wales, Yiddish, Yoruba, Zulu, Đan Mạch, Đức, Ả Rập, dịch ngôn ngữ.

Copyright ©2024 I Love Translation. All reserved.

E-mail: