混合方法研究

什么是混合方法?

混合方法研究在一个单一的研究或多个相关研究中整合了定量和定性研究方法

  • 定量方法:用于识别变量之间的趋势和关系,使用如实验、调查、生物测量和结构化观察等方法收集数值数据。
  • 定性方法:对于理解参与者体验和观点非常有价值,采用如访谈、焦点小组、开放式文本分析和观察笔记等方法收集非数值数据。

当研究问题需要一种多方面的方法,可以同时探索数据中的趋势和个人体验的细微差别时,混合方法研究特别有用。

整合是混合方法研究中的一个关键概念,是指有意地将定量和定性研究结合起来,使它们相互依赖并共同实现一个共同的研究目标。

例如,研究学校资金变化(定量)与教师和学生关于教育质量的叙述(定性)相结合,可以提供对资金与学校系统内实际体验之间关系的更全面理解。

几个因素使混合方法研究区别于单独进行的定量和定性研究。其中一些定义因素包括:

  • 严谨的方法:仅仅在研究中包含定量和定性成分是不够的;研究的定量和定性部分应各自遵循严谨的方法。确保这种严谨性的一种方法是匹配定量和定性数据源,以确保平行概念得到调查。
  • 整合:整合是混合方法研究的一个关键方面,涉及有意地结合定量和定性研究,以在两种方法之间创造互依性和协同效应。整合的潜在层次包括设计、方法和表示层次。
  • 理由:研究人员必须清楚地证明他们使用混合方法设计的理由,表明混合方法方法要么是必要的,要么与使用单一方法相比会产生更好的结果。

示例

以下是一些人们如何在现实生活中使用混合方法研究的例子:

混合方法研究是一种强大的工具,可以用来回答复杂的研究问题,而这是单靠定量或定性研究无法做到的:

  1. 研究人员可以开展一项研究,了解新的基于学校的心理健康计划对学生福祉的影响。 定性数据可以通过与学生和教师的访谈来收集,以探讨他们对计划的体验,并识别实施过程中的任何障碍或促进因素。这些数据随后可用于解释学生心理健康结果(如抑郁或焦虑症状的变化)中的定量数据差异。
  2. 混合方法研究可以用于调查特定医疗程序(如手术)后患者满意度与健康结果之间的关系。 来自患者访谈或焦点小组的定性数据可以提供对不同满意度水平背后原因的见解。研究人员然后可以将这些定性发现与术后并发症、恢复时间或再入院率等定量数据联系起来,以查看是否存在相关性或模式。
  3. 研究人员可以使用混合方法研究,考察教师培训计划对学生在某一科目(如数学)学术成就的有效性。 可以将学生测试成绩前后的定量数据与来自教师访谈和课堂观察的定性数据结合起来。这种数据的整合有助于确定学生表现的改善是否与培训导致的教学实践变化有关。

何时使用混合方法研究

研究人员应明确阐述使用混合方法研究设计的原因。这一理由有助于审稿人和其他研究人员理解为什么这种设计最适合解决研究问题。

  1. 三角验证当研究人员希望双重检查他们的发现时,可以使用混合方法。 这涉及比较定量和定性部分的结果,以确认发现并增强研究的有效性。
  2. 互补性当研究人员需要解释令人困惑的结果时,可以使用混合方法以获得更清晰的图景。 这旨在用另一部分的结果来详细说明或澄清一部分的发现。当定量发现具有统计显著性但缺乏实际意义,或当定性发现需要进一步澄清时,这种方法特别有用。
  3. 发展当研究人员需要设计一个好的调查或测试时,可以使用混合方法。 这一理由涉及使用一种方法的结果来帮助开发或告知另一种方法。这可以包括使用定性发现来开发和验证定量部分的工具,或使用定量发现来确定定性部分的具体参与者或群体。
  4. 启动当研究人员希望探索不同方法的发现差异时。 通过比较不同的视角,他们可以开发出新的解释。它利用每种方法的优势来澄清、背景化和丰富总体发现,而不是专注于解决矛盾。
  5. 扩展当研究人员希望了解更多时,可以使用混合方法。 这一理由旨在通过使用混合方法研究研究问题的不同组成部分或在同一研究中研究不同的研究问题来扩大研究的广度和范围。

混合方法研究设计

混合方法研究设计为研究人员提供了一种结合定性和定量数据的结构化方法。Creswell 和 Plano Clark (2018) 确定了三种核心的混合方法设计:

混合方法设计

并行收敛设计

并行收敛设计涉及同时收集定量和定性数据,分别分析这些数据集,然后合并结果进行解释。

例如,这种设计可以用于了解同性恋和双性恋男性中的家庭暴力和虐待,通过将半结构化访谈数据与调查数据匹配。

其工作方式如下:

  • 过程包括同时但独立地收集两种数据流的数据,分别分析每个独立的数据流,然后合并它们。
  • 关键特征是两种类型的数据都被赋予同等优先级,并且在短时间内或同时收集。
  • 研究人员然后对比和对照这些发现,以发展对研究问题的更全面理解。

解释性顺序设计

解释性顺序设计在研究中用于通过一种类型的数据来帮助解释另一种类型数据的结果。

例如,这种设计可以用于了解学生为什么继续注册在线教育项目。研究人员可以首先查看调查数据,然后进行访谈以更深入地了解涉及的因素。

这是如何工作的:

  • 首先收集和分析定量数据。这通常意味着收集数字,如来自调查的数据,并分析它们以查看是否存在任何模式或关系。
  • 然后,您使用那些具有显著性、令人惊讶或需要进一步解释的定量结果来指导您的定性数据收集。定性数据通常涉及文字和故事,如您从访谈中获得的信息。
  • 分析定性数据,看看它们是否能帮助您理解在定量数据中看到的模式。例如,您可能在调查中发现了一个令人惊讶的趋势,现在您可以使用访谈来更好地理解这个趋势存在的原因。
  • 最后,您结合从两种类型的数据中学到的知识,以获得对您正在研究的内容的更完整理解。

探索性顺序设计

探索性顺序设计是一种涉及两个数据收集和分析阶段的研究类型,其中定性阶段先于定量阶段。

当研究人员有明确的理由使用混合方法,并且研究问题适合定性和定量探索时,探索性顺序设计最为有效。

这是如何工作的:

  • 第一阶段:定性探索:研究人员首先收集和分析定性数据。这通常涉及通过访谈、焦点小组或观察等方法从较小的参与者群体中收集深入信息。这一阶段的目标是深入了解与研究主题相关的经验、观点和意义。
  • 第二阶段:定量扩展:定性阶段的发现随后被用来指导定量阶段的设计。这可能包括根据从定性数据中出现的主题开发调查工具,识别特定变量进行测量,或创建一个干预措施进行测试。
  • 整合:在最后一步,研究人员整合两个阶段的发现,以发展对研究主题的更全面理解。这可能涉及比较定量结果与定性发现,使用定性数据解释意外的定量结果,或基于两个阶段的综合见解开发理论。

一个例子:

研究人员感兴趣的是了解影响老年人少数族裔脑捐赠决定的因素。

他们首先对该人群中的个人进行访谈,以探索他们关于脑捐赠的想法、信念和经历。

这些访谈的主题和见解随后被用来开发一个测量潜在影响捐赠决定因素的调查工具。

嵌入式(或嵌套)设计

健康科学中的嵌入式或嵌套设计

嵌入式设计同时使用定量和定性方法,其中一个嵌入在另一个中,以提供更大的洞察力。这可能看起来是在较大的定量研究设计中嵌入补充的定性数据,例如实验试验。这类设计可能是并行或顺序设计的变体。

嵌入式设计是一种在多个点上链接定性和定量数据收集和分析的方法,特别适用于干预研究。

定性数据可能在干预前用于告知最佳招募策略或开发干预措施,在实验过程中用于检查参与者经历的过程,或在实验后用于跟进并更好地理解定量结果。

嵌入涉及连接、构建或合并数据。

  • 连接:通过抽样链接数据。例如,在一项包含调查和访谈的研究中,访谈的参与者可能从完成调查的人中选择。
  • 构建:使用一种类型的数据来告知另一种类型的数据。例如,研究人员分析基线调查数据,并使用这些发现来设计访谈问题。
  • 合并:涉及合并定性和定量数据以直接比较结果。

这是如何工作的:

  • 试验前:定性数据或定性和定量数据的组合可以帮助澄清结果测量,理解可能导致偏差的因素,或开发试验期间使用的工具。
  • 试验期间:定性数据有助于理解可能影响结果的情境因素,提供关于受试者经历的详细信息。
  • 试验后:研究人员使用定性数据来解释异常值,向受试者或研究人员进行总结,或为实施创建假设。

整合

整合是有意结合定量和定性研究,形成两者的协同和相互依赖关系。这是一个多方面的概念,贯穿研究过程的各个阶段,从设计到报告。

整合三部曲:设计、方法和解释与报告

混合方法研究中的整合在三个不同但相互关联的层面上运作,通常称为整合三部曲:

  1. 设计层面的整合:这涉及选择一个混合方法设计,该设计概述了定量和定性部分的序列、优先级和整合目的。常见的设计包括探索性顺序、解释性顺序和并行设计。
  2. 方法层面的整合:整合策略是用于结合定量和定性研究元素的方法。这些策略不是互斥的,可以以各种组合方式使用,以实现对研究问题的全面理解。
    • 合并:这涉及分析两种数据源的数据,并评估发现是否一致、分歧或扩展。这可以包括将主题与统计数据进行比较,探索定性主题的定量特征,或将定性数据转换为定量数据进行统计分析。联合显示,如表格或矩阵,可以直观地表示合并的数据。
    • 连接:这涉及使用一种类型的数据来告知另一种类型的抽样框架。例如,定量数据可用于识别定性访谈的子集参与者。这种策略在顺序设计中特别有用,其中一个部分先于另一个部分。
    • 构建:这种方法使用一个数据库(定性或定量)来告知另一种数据的收集方法。这可能涉及根据通过定性研究确定的主题开发定量工具,或根据定量发现完善定性访谈指南。
  3. 解释和报告层面的整合:这涉及以突出整合两种部分获得的协同洞察的方式结合和呈现发现。这可以通过叙述技巧如编织和连续方法或通过数据转换和联合显示来实现。
    • 通过叙述整合:涉及使用单个报告或一系列报告描述定量和定性结果。生存急性心肌梗死(SAMI)研究提供了叙述整合的一个例子。
    • 通过数据转换整合:涉及将一种类型的数据(定性或定量)转换为另一种类型的数据。例如,定性数据可以转换为数值计数,然后与其他数值数据一起进行分析。
    • 通过联合显示整合:涉及使用表格、矩阵或图表等视觉元素来呈现整合的数据。一个使用联合显示的例子是一项混合方法评估,探讨适应性临床试验设计的伦理方面。

      叙事整合

通过叙事进行整合 在混合方法研究中涉及在单个报告或一系列报告中描述定性和定量研究结果。这些结果的呈现方式可以采取三种不同的方法:编织、连续或分阶段。

  • 编织 将定性和定量研究结果一起呈现,主题与主题之间或概念与概念之间交织在一起。例如,Classen等人将全国车祸数据集的结果和利益相关者的观点交织在一起,以了解老年人车辆事故的原因并制定公共卫生干预指南。
  • 连续整合 涉及在同一报告中呈现研究结果,但定性和定量研究结果被分割成不同的部分。例如,在结果部分的初始部分呈现调查结果,然后在报告的后续部分呈现关于背景因素的定性结果。
  • 分阶段方法 经常用于多阶段混合方法研究,其中每个阶段的结果按顺序报告,数据分别分析和发布。

数据转换

混合方法分析涵盖了在单一研究或研究计划中分析和解释定性和定量数据的整个过程。

这包括为每条数据线选择适当的分析技术,并实施整合策略以合并、连接或建立研究结果之间的联系。

混合方法数据转换涉及将数据从一种形式转换为另一种形式。这可能包括:

  • 量化:将定性数据(如访谈记录)转换为数值代码或类别以进行统计分析。
  • 质化:将定量数据(如调查响应)转换为叙述性描述或主题以进行定性分析。

数据转换有助于合并数据并进行跨越定量-定性鸿沟的分析。

通过遵循这些原则并采用这些策略,研究人员可以利用混合方法研究的优势来解决复杂的研究问题并生成丰富、深刻且有影响力的研究结果。

联合展示:整合的视觉辅助工具

联合展示是表格、矩阵、图表或图形等视觉表示,它们将定性和定量数据结合起来,以促进解释并得出每条数据线单独无法实现的新见解。

它们特别有助于合并数据、比较结果以及表示元推断,即从整合两条数据线中产生的新见解。

联合展示的类型:

  • 并排联合展示 将定性和定量研究结果并列呈现,以便直接比较。例如,研究患者体验的研究人员可能会将定量满意度评分与访谈中的定性主题并列呈现,以阐明数字趋势及其背后的细微原因。
  • 集成矩阵展示 将数据排列在行和列中,以便比较两条数据线的主题、模式和关系。使用颜色匹配来连接展示中的相应数据点可以使比较定量和定性研究结果变得更加容易。
  • 视觉联合展示 使用图表、图表或其他视觉元素来增强整合研究结果的呈现和理解。

适应度评估与整合解释

适应度评估涉及评估定量和定性研究结果之间的一致性和连贯性。这种评估可以揭示三种潜在结果:

  • 趋同:两条数据线的研究结果一致并相互支持,增强了结果的有效性和可信度。
  • 分歧:两条数据线的研究结果不同,促使进一步探索差异背后的原因,并可能揭示对所研究现象的新视角。
  • 扩展:一条数据线的研究结果补充并详细说明了另一条数据线,提供了对研究问题更广泛和更细致的理解。

整合解释涉及综合定量和定性研究结果,以发展对研究问题的整体理解,承认趋同和分歧的要点。

这一过程需要整合思维,这是一种平等重视两种方法并寻求超越任何一种方法局限性的协同理解的心态。

进行混合方法研究的步骤


请记住,混合方法研究是一个迭代过程。研究人员在整个研究过程中应保持灵活和适应性,根据出现的研究结果或意外挑战调整计划。

定量和定性方法之间的动态互动是混合方法研究的标志,接受这种流动性有助于研究结果的丰富性和深度。

第一步:确定研究问题

  • 确定总体目标:首先明确研究的总体、长期目标。
  • 制定研究目标:建立具体目标,以有助于实现总体目标。
  • 确定研究/混合理由:阐明进行研究的明确理由,证明其必要性。此外,解释为什么混合定量和定性方法是解决研究问题的最适当方法论。这涉及概述结合两种方法的具体原因,如三角验证、互补性或发展。
  • 确定研究/混合目的:定义研究的目的,具体说明将要进行的工作。类似于理由,详细说明混合定量和定性方法的目的,解释整合如何提供对研究问题的更全面理解。
  • 制定研究问题:开发清晰简洁的研究问题,以指导研究。在混合方法研究中,必须包括反映结合定量和定性数据线的整合混合方法研究问题。

第二步:设计研究

  • 选择混合方法设计:根据研究问题、理由和目的确定最合适的混合方法设计。考虑收敛型、顺序型、转化型或多阶段设计是否最适合研究目标。
  • 制定抽样设计:定义目标人群并为定量和定性数据线创建抽样方案。指定每条数据线的样本量,并解决与所选混合方法设计相关的任何特定抽样考虑,如使用相同样本、子样本、多个样本或多级样本。
  • 规划数据分析:确定将用于定量和定性数据的数据分析技术。考虑如何整合和分析每条数据线的数据以回答混合方法研究问题。

第三步:实施研究

  • 收集数据:使用选定的方法收集数据,确保定量和定性数据收集的严谨性和伦理考虑
  • 分析数据:使用选定的技术分析定量和定性数据。

第四步:整合和解释研究结果

  • 验证数据评估定量和定性数据的有效性和可信度,采用每条数据线的适当方法。
  • 解释数据:从整合的混合方法视角解释来自两条数据线的研究结果。
  • 得出推断:整合定量和定性研究结果以生成元推断,提供对研究问题的全面理解。清楚地阐述混合方法带来的见解以及整合研究结果如何贡献于研究的整体结论。
  • 元推断:这是通过综合定性和定量数据线的研究结果得出的总体结论。
  • 传播研究结果:以清晰简洁的方式传达研究结果,强调使用混合方法的价值。

    关键整合考虑

规划整合

  • 规划整合: 在整个研究过程中,从识别数据来源到选择整合策略和规划数据分析,都要深思熟虑地进行整合规划。

匹配数据来源

  • 匹配数据来源: 在会聚设计中,努力匹配数据来源,确保定量和定性数据捕捉到平行的概念。这有助于更稳健的整合和发现比较。

选择整合策略

  • 选择整合策略: 根据研究问题和设计选择适当的整合策略,如合并、连接或构建。合并涉及结合数据以识别一致性、差异或关系。连接使用一个分支的发现来指导另一个分支。构建基于综合数据开发新的见解或假设。

表达整合

  • 表达整合: 清晰地表示和撰写整合过程和发现,使用表格、图表或详细描述来说明如何将定量和定性分支结合起来,生成对研究问题的更细致的理解。

混合方法的质量与出版

混合方法研究的质量取决于几个因素:

  • 方法质量: 这是指在定量和定性分支中所使用的方法的严谨性和适当性。
  • 报告质量: 这涉及研究报告中描述研究过程(包括整合程序和混合方法的理由)的清晰性、透明度和完整性。
  • 整合质量: 这是指整合过程在生成有意义且有洞察力的发现方面的有效性,这些发现超越了任何单一方法所能达到的效果。

混合方法出版物通常采用编织方法,在整个手稿中整合发现,或采用连续方法,在单独的部分中呈现定量和定性结果,但通过交叉引用和讨论将它们联系起来。

分阶段方法涉及发布多篇论文,每篇论文专注于混合方法研究的一个具体方面。

混合方法研究的优势

  1. 增强理解: 混合方法研究通过结合定量和定性方法,提供对研究问题的更完整理解。这种方法在积极心理学中特别有价值,因为构念往往具有互惠关系,并且在理解和复杂过程和系统(如健康和医疗保健)方面也非常有用。例如,在研究青少年欺凌时,混合方法方法允许研究人员探索风险因素、PTSD症状和个人经历。
  2. 增加有效性: 使用多种方法可以通过三角验证加强发现的有效性,即定性和定量数据被比较以确认结果。例如,一项关于同性恋和双性恋男性家庭暴力的研究采用了会聚设计,将半结构化访谈与调查数据相匹配,以增强其发现的有效性。
  3. 互补性: 混合方法研究使研究人员能够利用每种方法的优势来考察研究问题的不同方面。定量方法可以识别趋势和关系,而定性方法则提供细微的见解。当单一方法无法完全捕捉现象的复杂性时,这种方法尤其有益,例如语言学习动机。
  4. 发展和改进: 研究人员可以利用混合方法研究来发展和改进研究工具和干预措施。例如,定性数据可以用于创建定量调查,确保它们具有文化相关性并解决具体的研究问题。
  5. 解释发现: 定性数据在解释和背景化定量结果方面特别有用。这使研究人员能够超越统计关联,获得对潜在机制和个人经历的更深入理解。
  6. 方法创新: 混合方法研究通过融合不同的研究传统鼓励方法创新。它促进了灵活性,使研究人员能够根据研究问题调整他们的方法。这对于探索新的研究领域或解决复杂的社交问题特别有价值。

混合方法研究的缺点

  1. 劳动强度: 与单方法研究相比,混合方法研究需要更多的时间、资源和努力。定性和定量方法的整合要求研究人员在设计和实施两个阶段都具备专业知识,这可能对主要偏向定量或定性方向的研究人员构成挑战。
  2. 专业要求: 进行严格的混合方法研究要求研究人员在定量和定性方法论方面具备专业知识。这可能具有挑战性,因为研究人员通常专长于一种方法。任何一条路径缺乏专业知识都可能影响研究的严谨性,并导致方法论问题,尤其是在定性分支中。
  3. 潜在偏见: 定量和定性数据之间的固有差异使得整合具有挑战性。确保数据转换是可辩护的,并解决方法之间的潜在偏见对于得出有效的推论至关重要。
  4. 整合挑战: 实现定量和定性数据的有意义整合可能很困难。缺乏明确的指南和不可调和的数据来源可能阻碍混合方法研究的协同潜力,有时导致定量和定性结果的分别发表,而不是统一的综合分析。
  5. 术语和质量评估的有限共识: 混合方法研究领域缺乏普遍接受的术语,导致模糊和研究比较和评估的挑战。缺乏标准化的质量评估标准进一步复杂化了混合方法研究的严谨性和可信度的评估。
  6. 数据整合中的权力不平衡: 整合来自不同权力动态样本的数据(如官僚体系中的不同层级)可能会引发关于三角验证有效性和发现解释的关注。权力不平衡对差异或悖论的识别的影响需要在数据整合过程中仔细考虑。

参考文献

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引用来源

本文翻译自以下网站:

simplypsychology.org

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