Conception de la recherche par méthode mixte

Que sont les méthodes de recherche mixtes ?

Le terme « méthodes mixtes » désigne une méthodologie de recherche émergente qui favorise l’intégration systématique, ou « mélange », de données quantitatives et qualitatives dans le cadre d’une recherche unique ou d’un programme de recherche soutenu. Le principe de base de cette méthodologie est qu’une telle intégration permet une utilisation plus complète et synergique des données que la collecte et l’analyse séparées de données quantitatives et qualitatives.

La recherche par méthodes mixtes a vu le jour dans le domaine des sciences sociales et s’est récemment étendue aux sciences de la santé et aux sciences médicales, y compris des domaines tels que les soins infirmiers, la médecine familiale, le travail social, la santé mentale, la pharmacie, les soins paramédicaux et autres. Au cours de la dernière décennie, ses procédures ont été développées et affinées pour répondre à une grande variété de questions de recherche. Ces procédures consistent notamment à promouvoir la rigueur, à proposer d’autres conceptions de méthodes mixtes, à spécifier un système de notation abrégé pour décrire les conceptions afin d’améliorer la communication entre les domaines, à visualiser les procédures au moyen de diagrammes, à noter les questions de recherche qui peuvent particulièrement bénéficier de l’intégration et à élaborer des justifications pour la réalisation de diverses formes d’études de méthodes mixtes.

Les caractéristiques fondamentales d’une étude à méthodes mixtes bien conçue dans le domaine de la recherche sont les suivantes :

1. Collecte et analyse de données quantitatives (fermées) et qualitatives (ouvertes).
2. Utilisation de procédures rigoureuses dans la collecte et l’analyse des données, adaptées à la tradition de chaque méthode, par exemple en garantissant une taille d’échantillon appropriée pour l’analyse quantitative et qualitative.
3. Intégrer les données pendant la collecte, l’analyse ou la discussion des données.
4. Utilisez des procédures qui appliquent les composantes qualitatives et quantitatives, simultanément ou séquentiellement, avec le même échantillon ou des échantillons différents.
5. Encadrer les procédures dans des modèles philosophiques/théoriques de recherche, par exemple dans un modèle de construction sociale qui cherche à comprendre les multiples perspectives sur un même sujet – par exemple, ce qu’une sélection aléatoire de chercheurs dans la population caractériserait comme une publication de revue scientifique de « haute qualité ».
6. Ce post se concentre sur des conceptions spécifiques de méthodes mixtes qui offrent des données réalisables et riches en informations qui peuvent améliorer les approches traditionnelles de recherche quantitative.

Utilisation de méthodes de recherche mixtes

Les méthodes mixtes peuvent être une technique idéale pour évaluer des interventions complexes. Les chercheurs peuvent choisir parmi cinq modèles primaires de méthodes mixtes, en fonction des questions de recherche auxquelles ils veulent répondre et des ressources disponibles pour l’évaluation.

1. Valider les conclusions en utilisant des sources de données quantitatives et qualitatives

Les chercheurs peuvent utiliser une conception convergente pour comparer les résultats des sources de données qualitatives et quantitatives. Cela implique de collecter les deux types de données à peu près en même temps, d’évaluer les informations en utilisant des constructions parallèles pour les deux types de données, d’analyser les deux types de données séparément et de comparer les résultats en utilisant des procédures telles qu’une comparaison côte à côte dans une discussion, la transformation de l’ensemble des données qualitatives en scores quantitatifs ou la présentation des deux formes de données ensemble.

Par exemple, le chercheur peut recueillir des données qualitatives pour évaluer les expériences personnelles des patients et, en même temps, recueillir des données à partir d’instruments d’enquête qui mesurent la qualité des soins. Les deux types de données peuvent servir à se valider mutuellement et à créer une base solide pour tirer des conclusions sur l’intervention.

2. Utiliser des données qualitatives pour explorer les résultats quantitatifs

Cette conception explicative séquentielle comporte généralement deux phases : 1) une phase initiale d’instruments quantitatifs, suivie de 2) une phase de collecte de données qualitatives, dans laquelle la phase qualitative s’appuie directement sur les résultats de la phase quantitative. De cette façon, les résultats quantitatifs sont expliqués par les données qualitatives.

Par exemple, les résultats des données de l’instrument de calcul des coûts peuvent être examinés plus en détail par des groupes de discussion qualitatifs afin de mieux comprendre comment les expériences personnelles des individus correspondent aux résultats de l’instrument. Ce type d’étude illustre l’utilisation de méthodes mixtes pour expliquer qualitativement le fonctionnement de mécanismes quantitatifs.

3. Développer des instruments d’enquête

Une autre conception d’étude à méthodes mixtes pourrait soutenir le développement d’instruments quantitatifs appropriés qui fournissent des mesures précises dans un cadre de laboratoire. Cette conception séquentielle exploratoire implique d’abord la collecte de données qualitatives exploratoires, l’analyse des informations et l’utilisation des résultats pour développer des instruments bien adaptés à l’échantillon étudié. Cet instrument est ensuite administré à un échantillon de la population.

Par exemple, une étude pourrait commencer par une exploration qualitative par le biais d’entretiens avec des prestataires de soins primaires afin d’évaluer quels concepts devraient être mesurés pour mieux comprendre l’amélioration de la qualité des soins. A partir de cette exploration, un instrument pourrait être développé en utilisant des procédures rigoureuses de développement d’échelle, puis testé avec un échantillon. De cette façon, les chercheurs peuvent utiliser une approche de méthodes mixtes pour développer et tester un instrument psychométrique qui améliore les mesures existantes.

4. Utiliser des données qualitatives pour compléter une étude quantitative des résultats

Une étude de résultats, par exemple un essai contrôlé randomisé, à laquelle on ajoute la collecte et l’analyse de données qualitatives, est appelée conception intégrée. Dans ce type d’étude de résultats, le chercheur recueille et analyse des données quantitatives et qualitatives. Les données qualitatives peuvent être intégrées à l’étude dès le début (par exemple, pour aider à concevoir l’intervention), pendant l’intervention (par exemple, pour étudier l’expérience des participants) et après l’intervention (par exemple, pour aider à expliquer les résultats). De cette façon, les données qualitatives complètent l’étude des résultats, qui est une approche populaire dans la recherche sur la mise en œuvre et la diffusion.

5. Impliquer les parties prenantes de la communauté

L’approche participative communautaire est un exemple de conception en plusieurs étapes. Cette approche avancée de méthodes mixtes implique les participants de la communauté dans de nombreuses phases quantitatives et qualitatives de la recherche pour parvenir à un changement. Toutes les phases multiples visent un objectif commun d’évaluation et de perfectionnement du modèle. Cette conception impliquerait les principales parties prenantes en tant que co-chercheurs d’un projet, en fournissant des informations sur leurs besoins, les moyens d’y répondre et les façons d’apporter des changements.

Avantages

L’utilisation d’une étude à méthodes mixtes présente plusieurs avantages, tels que :

• Comparer les données quantitatives et qualitatives : Les méthodes mixtes sont particulièrement utiles pour comprendre les contradictions entre les résultats quantitatifs et qualitatifs.
• Reflète le point de vue des participants : Les méthodes mixtes donnent la parole aux participants à l’étude et garantissent que les résultats de l’étude sont basés sur les expériences des participants.
• Encourager l’interaction entre les chercheurs : ces études donnent de l’ampleur à la recherche en équipe multidisciplinaire en encourageant l’interaction entre les chercheurs qui utilisent des méthodes quantitatives, qualitatives et mixtes.
• Offre une souplesse méthodologique : les méthodes mixtes présentent une grande souplesse et s’adaptent à de nombreux modèles d’étude, tels que les études d’observation et les essais randomisés, afin d’élucider davantage d’informations que celles qui peuvent être obtenues dans le cadre d’une recherche purement quantitative.
• Collecte de données riches et complètes : les méthodes mixtes reflètent également la manière dont les individus collectent naturellement des informations, en intégrant des données quantitatives et qualitatives. Par exemple, les articles sur le sport intègrent souvent des données quantitatives (résultats ou nombre d’erreurs) et qualitatives (descriptions et images des moments forts) afin de fournir une histoire plus complète que l’une ou l’autre méthode seule.

Inconvénients

Les études à méthodes mixtes sont difficiles à mener, surtout lorsqu’elles sont utilisées pour évaluer des études complexes. Certains de ces défis comprennent :

• Augmente la complexité des évaluations : Les études à méthodes mixtes sont complexes à planifier et à mener. Ils nécessitent une planification minutieuse pour décrire tous les aspects de la recherche, y compris l’échantillon d’étude pour les parties qualitatives et quantitatives (identique, intégré ou parallèle) ; le calendrier (la séquence des parties qualitatives et quantitatives) ; et le plan d’intégration des données. L’intégration des données qualitatives et quantitatives au cours de l’analyse est souvent une phase difficile pour de nombreux chercheurs.
• S’appuyer sur une équipe pluridisciplinaire de chercheurs : la réalisation d’études de qualité fondées sur des méthodes mixtes exige une équipe pluridisciplinaire de chercheurs qui, au service de l’étude générale, doivent être ouverts à des méthodes qui ne sont peut-être pas leur spécialité. Trouver des experts qualitatifs qui sont également à l’aise pour discuter des analyses quantitatives et vice versa peut être un défi dans de nombreux contextes. Comme chaque méthode doit se conformer à ses propres normes de rigueur, il peut être difficile de garantir la qualité appropriée de chaque composante d’une étude à méthodes mixtes. Par exemple, les analyses quantitatives nécessitent des tailles d’échantillon beaucoup plus importantes pour obtenir une signification statistique que les analyses qualitatives, qui doivent répondre aux objectifs de saturation (ne pas découvrir de nouvelles informations en menant davantage d’entretiens) et de pertinence. Les échantillons intégrés, où un sous-échantillon qualitatif est intégré dans un échantillon quantitatif plus large, peuvent être utiles en cas de puissance statistique insuffisante.
• Intensité des ressources : enfin, les études à méthodes mixtes demandent beaucoup de travail et nécessitent plus de ressources et de temps qu’une étude à méthode unique.

Conclusion

L’intégration de données quantitatives et qualitatives sous la forme d’une étude à méthodes mixtes a un grand potentiel pour renforcer la rigueur et enrichir l’analyse et les résultats de toute étude de recherche. En choisissant soigneusement le modèle de méthode mixte qui convient le mieux aux questions d’évaluation et qui répond à leurs contraintes de ressources, les chercheurs peuvent faciliter un apprentissage plus profond et plus significatif concernant l’efficacité et la mise en œuvre de leurs études.