Explanatory research presents data

Explanatory research presents data that explains the cause and effect relationship and is suitable
for designing and conducting more complex case studies (Yin, 1993). Yin believes that since it
is easier to draw pattern of matching of several sequences, this kind of research can facilitate
theory testing with a rich and extensive data collection efforts (ibid). Saunders, Lewis & Thornhill (2000) recommend using this method for testing correlations; to be able to get better picture of relationships. However, Yin (1993) points out that it might be hard to be precise when measuring and describing these relationships.

Kết quả (Việt) 1:

Nghiên cứu giải thích trình bày dữ liệu giải thích mối quan hệ nguyên nhân và có hiệu lực và phù hợpthiết kế và tiến hành các nghiên cứu trường hợp phức tạp hơn (Yin, 1993). Yin tin rằng kể từ khi nólà dễ dàng hơn để vẽ mô hình của các kết hợp của một số chuỗi, loại này của nghiên cứu có thể tạo điều kiện cho lý thuyết thử nghiệm với những nỗ lực thu thập dữ liệu phong phú và đa dạng (ibid). Saunders, Lewis & Thornhill (2000) khuyên bạn nên sử dụng phương pháp này để thử nghiệm các mối tương quan; để có thể nhận được hình ảnh tốt hơn mối quan hệ. Tuy nhiên, Yin (1993) chỉ ra rằng nó có thể khó khăn để được chính xác khi đo và mô tả các mối quan hệ.

Kết quả (Việt) 2:

Nghiên cứu giải trình bày dữ liệu mà giải thích nguyên nhân và ảnh hưởng mối quan hệ và thích hợp
cho việc thiết kế và tiến hành các nghiên cứu trường hợp phức tạp hơn (Yin, 1993). Yin tin rằng vì nó
là dễ dàng hơn để vẽ mô hình kết hợp của một số trình tự, loại nghiên cứu này có thể tạo điều kiện
lý thuyết thử nghiệm với một nỗ lực thu thập dữ liệu phong phú và rộng (ibid). Saunders, Lewis & Thornhill (2000) đề nghị sử dụng phương pháp này cho các mối tương quan kiểm tra; để có thể có được hình ảnh tốt hơn các mối quan hệ. Tuy nhiên, Yin (1993) chỉ ra rằng nó có thể được khó khăn để được chính xác khi đo và mô tả những mối quan hệ.