Was sind Forschungsmethoden mit gemischten Ansätzen?

Der Begriff „gemischte Methoden“ bezieht sich auf eine neu entstehende Forschungsmethodik, die die systematische Integration oder „Vermischung“ von quantitativen und qualitativen Daten innerhalb einer einzigen Forschung oder eines nachhaltigen Forschungsprogramms fördert. Die Grundannahme dieser Methodik ist, dass eine solche Integration eine umfassendere und synergetische Nutzung der Daten ermöglicht als eine getrennte quantitative und qualitative Datenerhebung und -analyse.

Die Forschung mit gemischten Methoden hat ihren Ursprung in den Sozialwissenschaften und hat sich in letzter Zeit auch auf die Gesundheits- und Medizinwissenschaften ausgeweitet, z. B. auf die Bereiche Krankenpflege, Familienmedizin, Sozialarbeit, psychische Gesundheit, Pharmazie, medizinische Hilfsberufe und andere. In den letzten zehn Jahren wurden die Verfahren weiterentwickelt und verfeinert, um einer Vielzahl von Forschungsfragen gerecht zu werden. Zu diesen Verfahren gehören die Förderung der Strenge, das Anbieten alternativer Mixed-Methods-Designs, die Festlegung eines Kurzschreibsystems für die Beschreibung von Designs, um die Kommunikation zwischen den Fachgebieten zu verbessern, die Visualisierung von Verfahren durch Diagramme, das Aufzeigen von Forschungsfragen, die besonders von der Integration profitieren können, und die Entwicklung von Begründungen für die Durchführung verschiedener Formen von Mixed-Methods-Studien.

Die grundlegenden Merkmale einer gut konzipierten Studie mit gemischten Methoden in der Forschung sind wie folgt:

  1. Sammlung und Analyse von quantitativen (geschlossenen) und qualitativen (offenen) Daten.
  2. Anwendung strenger Verfahren bei der Datenerhebung und -analyse, die der Tradition der jeweiligen Methode entsprechen, z. B. Gewährleistung einer angemessenen Stichprobengröße für quantitative und qualitative Analysen.
  3. Integrieren Sie Daten während der Datenerfassung, -analyse oder -diskussion.
  4. Verwenden Sie Verfahren, bei denen sowohl qualitative als auch quantitative Komponenten entweder gleichzeitig oder nacheinander mit derselben Probe oder mit verschiedenen Proben angewendet werden.
  5. Verfahren in philosophische/theoretische Forschungsmodelle einbetten, z. B. in ein soziales Konstruktionsmodell, das versucht, mehrere Perspektiven auf ein einziges Thema zu verstehen – z. B. was eine zufällige Auswahl von Forschern aus der Bevölkerung als eine „hochwertige“ wissenschaftliche Zeitschriftenveröffentlichung bezeichnen würde.
  6. In diesem Beitrag geht es um spezifische Mixed-Methods-Designs, die praktikable, informationsreiche Daten liefern, die traditionelle quantitative Forschungsansätze ergänzen können.

Verwendung von Forschungsdesigns mit gemischten Methoden

Gemischte Methoden können eine ideale Technik für die Bewertung komplexer Interventionen sein. Forscher können zwischen fünf primären Mixed-Methods-Designs wählen, je nach den Forschungsfragen, die sie beantworten wollen, und den für die Bewertung verfügbaren Ressourcen.

1. Validierung der Ergebnisse anhand quantitativer und qualitativer Datenquellen

Forscher können ein konvergentes Design verwenden, um Ergebnisse aus qualitativen und quantitativen Datenquellen zu vergleichen. Dazu gehört, dass beide Arten von Daten ungefähr zur gleichen Zeit erhoben werden, dass die Informationen anhand paralleler Konstrukte für beide Arten von Daten bewertet werden, dass beide Arten von Daten getrennt analysiert werden und dass die Ergebnisse mit Hilfe von Verfahren verglichen werden, wie z. B. einem Seite-an-Seite-Vergleich in einer Diskussion, der Umwandlung des qualitativen Datensatzes in quantitative Werte oder der gemeinsamen Darstellung beider Formen von Daten.

So kann der Forscher beispielsweise qualitative Daten erheben, um die persönlichen Erfahrungen der Patienten zu bewerten, und gleichzeitig Daten aus Erhebungsinstrumenten sammeln, die die Qualität der Pflege messen. Die beiden Arten von Daten können zur gegenseitigen Validierung dienen und bilden eine solide Grundlage für Schlussfolgerungen über die Intervention.

2. Verwenden Sie qualitative Daten, um quantitative Ergebnisse zu untersuchen

Dieses sequenzielle Erklärungsdesign umfasst in der Regel zwei Phasen: 1) eine anfängliche quantitative Instrumentenphase, gefolgt von 2) einer qualitativen Datenerhebungsphase, wobei die qualitative Phase direkt auf den Ergebnissen der quantitativen Phase aufbaut. Auf diese Weise werden die quantitativen Ergebnisse durch die qualitativen Daten weiter erklärt.

Beispielsweise können die Ergebnisse der Daten aus dem Kosteninstrument mit qualitativen Fokusgruppen weiter untersucht werden, um besser zu verstehen, wie die persönlichen Erfahrungen der Einzelnen mit den Ergebnissen des Instruments übereinstimmen. Diese Art von Studie veranschaulicht die Verwendung gemischter Methoden, um qualitativ zu erklären, wie quantitative Mechanismen funktionieren könnten.

3. Entwicklung von Erhebungsinstrumenten

Ein weiteres Studiendesign mit gemischten Methoden könnte die Entwicklung geeigneter quantitativer Instrumente unterstützen, die genaue Messungen in einer Laborumgebung ermöglichen. Bei diesem explorativen, sequenziellen Design werden zunächst qualitative Sondierungsdaten erhoben, die Informationen analysiert und die Ergebnisse zur Entwicklung von Instrumenten genutzt, die für die untersuchte Stichprobe geeignet sind. Dieses Instrument wird dann an einer Stichprobe einer Population angewandt.

Eine Studie könnte zum Beispiel mit einer qualitativen Untersuchung durch Interviews mit Anbietern von Primärversorgung beginnen, um zu beurteilen, welche Konstrukte gemessen werden sollten, um die Qualitätsverbesserung in der Versorgung besser zu verstehen. Auf der Grundlage dieser Untersuchung könnte ein Instrument mit Hilfe strenger Skalenentwicklungsverfahren entwickelt und anschließend an einer Stichprobe getestet werden. Auf diese Weise können die Forscher einen gemischten Methodenansatz verwenden, um ein psychometrisches Instrument zu entwickeln und zu testen, das die bestehenden Messungen verbessert.

4. Verwendung qualitativer Daten als Ergänzung zu einer quantitativen Ergebnisstudie

Eine Ergebnisstudie, z. B. eine randomisierte kontrollierte Studie, bei der zusätzlich qualitative Daten erhoben und analysiert werden, wird als integriertes Design bezeichnet. Bei dieser Art von Ergebnisstudie sammelt und analysiert der Forscher sowohl quantitative als auch qualitative Daten. Qualitative Daten können zu Beginn der Studie (z. B. zur Planung der Intervention), während der Intervention (z. B. zur Untersuchung der Erfahrungen der Teilnehmer) und nach der Intervention (z. B. zur Erklärung der Ergebnisse) in die Studie einbezogen werden. Auf diese Weise ergänzen die qualitativen Daten die Untersuchung der Ergebnisse, die ein beliebter Ansatz in der Umsetzungs- und Verbreitungsforschung ist.

5. Einbeziehung von Interessengruppen der Gemeinschaft

Der gemeindebasierte partizipative Ansatz ist ein Beispiel für ein mehrstufiges Konzept. Dieser fortschrittliche Mixed-Methods-Ansatz bezieht die Teilnehmer der Gemeinschaft in viele quantitative und qualitative Phasen der Forschung ein, um Veränderungen zu erreichen. Alle Phasen verfolgen das gemeinsame Ziel der Modellbewertung und -verbesserung. Dieses Konzept würde die wichtigsten Interessengruppen als Mitforscher in ein Projekt einbeziehen, die Beiträge zu ihren Bedürfnissen, zu den Möglichkeiten, diese zu erfüllen, und zu den Möglichkeiten, Änderungen vorzunehmen, liefern.

Vorteile

Der Einsatz einer Studie mit gemischten Methoden hat mehrere Vorteile, wie zum Beispiel:

  • Vergleichen Sie quantitative und qualitative Daten: Gemischte Methoden sind besonders nützlich, um Widersprüche zwischen quantitativen und qualitativen Ergebnissen zu verstehen.
  • Spiegelt die Sichtweise der Teilnehmer wider: Gemischte Methoden geben den Studienteilnehmern eine Stimme und stellen sicher, dass die Studienergebnisse auf den Erfahrungen der Teilnehmer beruhen.
  • Förderung der wissenschaftlichen Interaktion: Diese Studien erweitern die multidisziplinäre Teamforschung, indem sie die Interaktion zwischen quantitativen, qualitativen und mit gemischten Methoden arbeitenden Wissenschaftlern fördern.
  • Bietet methodische Flexibilität: Gemischte Methoden sind sehr flexibel und lassen sich an viele Studiendesigns anpassen, z. B. an Beobachtungsstudien und randomisierte Studien, um mehr Informationen zu erhalten als bei rein quantitativer Forschung.
  • Sammelt reichhaltige und umfassende Daten: Gemischte Methoden spiegeln auch die Art und Weise wider, wie Menschen natürlicherweise Informationen sammeln, indem sie quantitative und qualitative Daten integrieren. Bei Sportberichten beispielsweise werden häufig quantitative Daten (Ergebnisse oder Fehleranzahl) mit qualitativen Daten (Beschreibungen und Bilder von Höhepunkten) kombiniert, um eine vollständigere Geschichte zu liefern als mit einer der beiden Methoden allein.

Benachteiligungen

Studien mit gemischten Methoden sind schwierig durchzuführen, insbesondere wenn sie zur Bewertung komplexer Studien eingesetzt werden. Einige dieser Herausforderungen sind:

  • Erhöht die Komplexität der Bewertungen: Studien mit gemischten Methoden sind komplex in der Planung und Durchführung. Sie erfordern eine sorgfältige Planung, um alle Aspekte der Forschung zu beschreiben, einschließlich der Stichprobe für die qualitativen und quantitativen Teile (identisch, eingebettet oder parallel), des Zeitplans (die Reihenfolge der qualitativen und quantitativen Teile) und des Plans zur Integration der Daten. Die Integration von qualitativen und quantitativen Daten während der Analyse ist für viele Forscher eine schwierige Phase.
  • Sich auf ein multidisziplinäres Forscherteam stützen: Die Durchführung qualitativ hochwertiger Studien mit gemischten Methoden erfordert ein multidisziplinäres Forscherteam, das im Dienste der breiteren Studie auch für Methoden offen sein muss, die nicht zu seinem Spezialgebiet gehören. Qualitative Experten zu finden, die sich auch mit quantitativen Analysen auskennen und umgekehrt, kann in vielen Bereichen eine Herausforderung sein. Da jede Methode ihren eigenen Ansprüchen genügen muss, kann es schwierig sein, die angemessene Qualität jeder Komponente einer Studie mit gemischten Methoden zu gewährleisten. So sind für quantitative Analysen viel größere Stichproben erforderlich, um eine statistische Signifikanz zu erreichen, als für qualitative Analysen, bei denen die Ziele der Sättigung (keine neuen Informationen durch weitere Befragungen) und der Relevanz erfüllt werden müssen. Eingebettete Stichproben, bei denen eine qualitative Unterstichprobe in eine größere quantitative Stichprobe eingebettet ist, können in Fällen unzureichender statistischer Aussagekraft nützlich sein.
  • Ressourcenintensiv: Schließlich sind Studien mit gemischten Methoden arbeitsintensiv und erfordern mehr Ressourcen und Zeit als eine Studie mit nur einer Methode.

Schlussfolgerung

Die Integration quantitativer und qualitativer Daten in Form einer Mixed-Methods-Studie birgt ein großes Potenzial, um die Strenge zu erhöhen und die Analyse und die Ergebnisse einer jeden Forschungsstudie zu bereichern. Durch die sorgfältige Auswahl des Mixed-Methods-Designs, das sich am besten für die Evaluierungsfragen eignet und den Ressourcenbeschränkungen gerecht wird, können die Forscher tiefere und aussagekräftigere Erkenntnisse über die Wirksamkeit und Umsetzung ihrer Studien gewinnen.