如果你也在 怎样代写定量方法Quantitative Methods这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。定量方法Quantitative Methods定量研究是一种侧重于量化数据收集和分析的研究策略。它由演绎法形成，强调对理论的检验，由经验主义和实证主义哲学所塑造 。这种研究策略与自然科学、应用科学、形式科学和社会科学相关联，提倡对可观察到的现象进行客观的实证调查，以检验和理解各种关系。这是通过一系列量化方法和技术来完成的，反映了它作为一种研究策略在不同学科中的广泛运用 。
定量方法Quantitative Methods的目的是开发和采用与现象有关的数学模型、理论和假设。测量过程是定量研究的核心，因为它提供了经验观察和定量关系的数学表达之间的基本联系。定量数据是指任何以数字形式出现的数据，如统计数字、百分比等。研究者在统计学的帮助下对数据进行分析，并希望这些数字能够产生一个无偏见的结果，从而可以推广到一些更大的人群中。而定性研究则是深入探究特定的经验，目的是通过文本、叙述或基于视觉的数据来描述和探索意义，形成该组参与者独有的主题。
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数学代写|定量方法作业代写Quantitative Methods代考|Methodological background
It all began with the study “Awareness of dying in 1965 and the conclusions reached by researchers Barney G. Glaser and Anselm L. Strauss that the empirical methods of the time, with their emphasis on theory verification, didn’t provide the answers and necessary procedures to research the processes involved in the act of dying in hospitals. They decided that a fresh approach was due and began developing a completely new methodology while conducting their research on how people handle dying in hospitals. Two years later they published “The Discovery of Grounded Theory,” in which they outlined the principles of their approach. As pointed out in the preface of the book, the roots of their methodology laid on one hand in the middle-range theory of Merton and the quantitative methodologies provided by Lazarsfeld (Glaser’s background at Columbia University). On the other hand, their work was influenced by the qualitative research traditions in Chicago – Strauss’ background – which appeared as instances of more “down-toearth qualitative research, a less than rigorous methodology” with “an unintegrated presentation of theory” (Glaser \& Strauss, 1967, p. vii). GT is generally part of the interpretative methodologies, related to others like the documentary method (see Reischl \& Plotz, 2020; Schmölz, 2020), discourse analysis (see Brandmayr, 2020) or hermeneutic techniques.
The paths of Glaser and Strauss later parted due to a disagreement and led to Grounded Theory evolving in two main directions: On the one hand, Strauss and Corbin’s (1994) more step-by-step based approach with relations to symbolic interactionism, which Glaser rejected in stating that their way of coding forces theory; on the other hand, Glaser’s (1992) own development of the research procedure, which focused on letting theory emerge out of data. Charmaz (2006) strived to integrate both directions and developed a Constructivist GT approach. Clark (2005) took discourse analysis into account when expanding the Straussian approach into her Situational Analysis, which is focused on using maps as tools. The history of the developments for GT approaches is rich (and diverse). Working with a GT approach therefore necessarily entails documenting how the specific workflow was conducted and the choices made relating a specific GT project to the broader GT discussion.
数学代写|定量方法作业代写Quantitative Methods代考|Applicability and requirements
In doing GT there are elements and principles applied in a circular process. When and how these are used evolves with the research design and process. The strategy for implementing the elements is dependent on these decisions and the research topic, questions, and demands. At times it makes sense to begin by gathering data, observing the field, or interviewing people. Other times a more effective strategy may lie in beginning with a theory and a review of the relevant literature.The central aim of each GT project is theory development, so beginning with the gathering of data may be an option if little previous research has been done on a field or topic. But if there are things one needs to know before collecting new data, it makes more sense to read at first. Taking the context and conditions of the field and topic into account, and consciously deciding (and of course documenting) where one is heading, is always helpful.
So how does GT provide a framework with specific elements to building a fitting procedure for a specific research topic? The research process is circular. This means developing a way and strategy that leads to saturation and gathering the necessary data while conducting the research. The difficult task is figuring out the appropriate way. This procedure – deciding while researching – offers a lot of freedom but also provides a lot of challenges. The best way to start GT is via practice. Trial and error are basic principles here. Doing GT means implementing learningby-doing into the research process: Trying out what works, figuring out what strategies lead to the appropriate procedures, and – this is one of the most important parts – determining what makes sense within the scope of the research frame. Despite all freedoms and processes, scientific requirements, like documentation, transparency, or reliability, must be met at all times. Implementing a documentation strategy right from the beginning is therefore key. The marks are not only set by the research field and topic, the researchers’ capabilities have to be considered as well. Getting into the appropriate mindset can be difficult and needs training. Doing so is much easier in cooperation with others or via workshops. Learning to perform GT out of books is complicated; shadowing others or discussing the process with them helps a lot. Feeling lost is part of the process. The feeling of confusion or the lack of orientation points to a crucial situation in the research process. Learning to embrace – or even cherish – these situations is helpful here. When things feel messy and uncomfortable because the further direction seems unclear, the groundwork for new findings has been set and new structures or principles might emerge. Any time one feels the urge to get things sorted, do so. In a nutshell: Trust the process and trust yourself.
数学代写|定量方法作业代写QUANTITATIVE METHODS代考|Workflow
As pointed out previously, there are different ways of researching within the GT methodology. If one feels the need for a more fixed workflow, guidance, and structure, following the approach of Strauss and Corbin (1994) is a suitable recommendation. If not, following Glaser (1992) or Constructivist GT (Charmaz, 2006) is another way. If one likes to depict conclusions graphically the approach of Clarke (2005) is another option. But common to all of these are the basic elements and principles outlined in the following section.
Concepts are an important term within the GT approach, they are an abstraction the researcher introduces into the data:
Concepts are derived from data. They represent analysts’ interpretation of the meaning expressed in the words or actions of participants. Concepts provide a way of grouping or organizing data in order to reduce the amount of data that a researcher is working with.
定量方法代写
数学代写|定量方法作业代写QUANTITATIVE METHODS代考|METHODOLOGICAL BACKGROUND
这一切都始于 1965 年的“死亡意识”研究以及研究人员 Barney G. Glaser 和 Anselm L. Strauss 得出的结论，即当时强调理论验证的经验方法并没有提供答案和必要的研究医院死亡行为所涉及的过程的程序。他们认为应该采用一种新方法，并开始开发一种全新的方法，同时研究人们如何处理医院里的死亡。两年后，他们发表了《扎根理论的发现》，其中概述了他们方法的原则。正如本书前言所指出的，他们的方法论的根源一方面在于默顿的中层理论和拉扎斯菲尔德提供的定量方法论。Gl一种s和r′sb一种CķGr这在nd一种吨C这l在米b一世一种在n一世在和rs一世吨是. 另一方面，他们的工作受到芝加哥定性研究传统（施特劳斯的背景）的影响，这些传统表现为更多“脚踏实地的定性研究，不那么严格的方法论”和“未整合的理论呈现”Gl一种s和r&小号吨r一种在ss,1967,p.在一世一世. GT通常是解释方法的一部分，与文献方法等其他方法相关ös和和R和一世sCHl&磷l这吨和,2020;小号CH米他l和,2020， 话语分析s和和乙r一种nd米一种是r,2020或诠释学技巧。
格拉泽和施特劳斯的道路后来因分歧而分道扬镳，并导致扎根理论向两个主要方向发展：一方面，施特劳斯和科尔宾的1994更一步一步的方法与符号交互主义的关系，格拉泽在声明他们的编码方式强制理论时拒绝了这种方法；另一方面，格拉泽的1992自己开发的研究程序，其重点是让理论从数据中浮现出来。查马兹2006努力整合两个方向并开发了建构主义 GT 方法。克拉克2005在将施特劳斯方法扩展到她的情境分析中时，考虑了话语分析，该方法专注于使用地图作为工具。GT 方法的发展历史很丰富一种ndd一世在和rs和. 因此，使用 GT 方法必然需要记录特定工作流程的执行方式以及将特定 GT 项目与更广泛的 GT 讨论相关联的选择。
数学代写|定量方法作业代写QUANTITATIVE METHODS代考|APPLICABILITY AND REQUIREMENTS
在进行 GT 时，有一些元素和原则应用在循环过程中。何时以及如何使用这些随着研究设计和过程而发展。实施这些要素的策略取决于这些决策以及研究主题、问题和需求。有时从收集数据、观察现场或采访人开始是有意义的。其他时候，更有效的策略可能在于从理论和相关文献的回顾开始。每个 GT 项目的中心目标是理论发展，因此如果以前很少进行研究，则从收集数据开始可能是一种选择在一个领域或主题上。但是，如果在收集新数据之前需要了解一些事情，那么首先阅读会更有意义。考虑到领域和主题的背景和条件，一种nd这FC这在rs和d这C在米和n吨一世nG一个人在哪里，总是有帮助的。
那么 GT 如何提供一个包含特定元素的框架来为特定的研究主题构建合适的程序呢？研究过程是循环的。这意味着开发一种方法和策略，在进行研究时导致饱和并收集必要的数据。艰巨的任务是找出合适的方法。这个过程——在研究的同时做出决定——提供了很大的自由度，但也带来了很多挑战。开始 GT 的最佳方式是通过练习。反复试验是这里的基本原则。进行 GT 意味着在研究过程中实施边做边学：尝试什么有效，找出哪些策略导致适当的程序，以及——这是最重要的部分之一——确定在研究框架范围内什么是有意义的。尽管有所有的自由和程序，必须始终满足科学要求，例如文档、透明度或可靠性。因此，从一开始就实施文档策略是关键。分数不仅由研究领域和主题设定，还必须考虑研究人员的能力。进入适当的心态可能很困难，需要培训。与他人合作或通过研讨会更容易做到这一点。从书本上学习执行 GT 很复杂；跟随他人或与他们讨论这个过程有很大帮助。感觉失落是这个过程的一部分。困惑或缺乏方向感表明研究过程中的关键情况。学习拥抱——甚至珍惜——这些情况在这里很有帮助。当事情因为进一步的方向似乎不清楚而感到混乱和不舒服时，新发现的基础已经建立，新的结构或原则可能会出现。任何时候，当一个人有整理事情的冲动时，就去做。简而言之：相信过程并相信自己。
数学代写|定量方法作业代写QUANTITATIVE METHODS代考|WORKFLOW
如前所述，在 GT 方法中有不同的研究方法。如果有人认为需要更固定的工作流程、指导和结构，请遵循 Strauss 和 Corbin 的方法1994是一个合适的建议。如果没有，请跟随 Glaser1992或建构主义 GTCH一种r米一种和,2006是另一种方式。如果一个人喜欢以图形方式描述结论，克拉克的方法2005是另一种选择。但所有这些的共同点是下一节中概述的基本要素和原则。
概念是 GT 方法中的一个重要术语，它们是研究人员引入数据的抽象：
概念来源于数据。它们代表了分析师对参与者言语或行为所表达含义的解释。概念提供了一种对数据进行分组或组织的方法，以减少研究人员正在使用的数据量。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
