مدلسازی آماری

۱. انتخاب مدل: انتخاب یک مدل آماری مناسب که ساختار و روابط موجود در داده‌ها را به خوبی منعکس کند.۲. تخمین پارامترها: برآورد پارامترهای مدل با استفاده از داده‌های مشاهده شده.
۳. ارزیابی مدل: بررسی میزان برازش و دقت مدل با استفاده از معیارهای آماری و داده‌های جدید.
۴. به‌کارگیری مدل: استفاده از مدل نهایی برای تفسیر داده‌ها، پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری.

پژوهشهای کمی

1.  تعریف مسئله و فرضیه‌ها: مشخص کردن دقیق سوال تحقیق و تدوین فرضیه‌های قابل آزمون.۲.  طراحی تحقیق: انتخاب روش تحقیق و تعیین جامعه آماری و نمونه.
2.  گردآوری داده‌ها: جمع‌آوری داده‌های کمی از طریق ابزارهای ساختاریافته مانند پرسشنامه، ابزارهای اندازه‌گیری یا داده‌های موجود.
3.  تحلیل داده‌ها: استفاده از روش‌های آماری (مانند آمار توصیفی، آزمون فرضیه، رگرسیون)برای تحلیل داده‌های جمع‌آوری شده.
4.  تفسیر نتایج و نتیجه‌گیری: توضیح یافته‌های حاصل از تحلیل آماری و ارزیابی فرضیه‌ها.

معادلات ساختاری

۱.  تدوین نظریه و مشخص کردن مدل: بر اساس دانش نظری، روابط بین متغیرها (هم مشاهده شده و هم پنهان) را مشخص کرده و یک مدل مفهومی ترسیم می‌شود.۲.  تعیین شناسایی مدل: اطمینان از اینکه مدل دارای شناسایی کافی است، یعنی پارامترهای آن به طور منحصر به فرد قابل تخمین هستند.
۳.  تخمین پارامترهای مدل: برآورد ضرایب مسیر، واریانس‌ها و کوواریانس‌ها با استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده و روش‌های تخمین مانند حداکثر درست‌نمایی (Maximum Likelihood).
۴.  ارزیابی برازش مدل: بررسی اینکه مدل چقدر با داده‌ها مطابقت دارد با استفاده از شاخص‌های مختلف برازش (مانند CFI, TLI, RMSEA, Chi-square).
۵.  تفسیر و اصلاح مدل: تفسیر ضرایب معنی‌دار و روابط بین متغیرها، و در صورت نیاز، اصلاح مدل بر اساس نتایج ارزیابی برازش و مبانی نظری.