定性的モデルのさまざまな種類は何ですか？

定性的モデルは、個人がさまざまな情報をレビューして研究するのに役立ちます。ロジックは、必要な情報をキャプチャし、予想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的モデルには、数学、絵、および分析控除が含まれます。研究者は、多くの場合、定性的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。収集された情報は通常、どのタイプのモデルを使用するかを決定しますが、研究者は特定のタイプ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。研究者は、数学モデルに接続するために数値やその他の数字を含む情報を収集できます。マイナーな統計分析は、これらのタイプの数学的研究にも登場する可能性があります。たとえば、研究者は、Bが発生したときにAが発生する可能性、またはAとBが同時に発生する確率に関する情報を望む場合があります。経験的研究は通常、数学的および統計的プロセスの両方を要求します。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。絵のグラフは、管理構造の概要と、企業が従業員の監督の流れをどのように定義しているかを概説しています。これらのモデルは、前に定義された数学モデルまたは統計モデルよりも無限に定性的です。研究者は、この種の研究のために絵のグラフと図を作成するために、データ自体を観察して収集する必要があります。たとえば、研究者は、特定の研究方法に基づいている場合、ステートメントが真であるかどうかを判断することができます。社会で一般的に行われた声明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。研究プロセスでは、通常はバイアスなしで尋ねら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答えを得る定性的モデルを使用します。データのレビューと普及は、分析誘導を使用して研究を完了し、質問に答えるのに役立ちます。提案された研究が他の研究に使用される典型的な金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確認するために、研究プロセスと定性モデルの使用を擁護できる必要があります。そうしないと、研究慣行の貧弱な結果から歪んだ結果が生じる可能性があります。