Herausforderungen in der Forschung mit gemischten Methoden

Der Mixed-Methods-Ansatz, bei dem quantitative und qualitative Daten in eine einzige Studie integriert werden, hat an Popularität gewonnen, da er ein umfassendes Verständnis komplexer Themen ermöglicht. Trotz ihrer Vorteile birgt die Durchführung von Forschungsarbeiten mit gemischten Methoden Herausforderungen, denen sich die Forscher während des gesamten Forschungsprozesses stellen müssen. Lesen Sie diesen Artikel, um mehr über die Nachteile von gemischten Methoden zu erfahren.

Einführung

Mixed-Methods-Forschung bietet einen leistungsfähigen Rahmen für die Untersuchung komplexer sozialer Phänomene, indem sie die Stärken qualitativer und quantitativer Ansätze kombiniert. Dieser Ansatz ermöglicht es Ihnen, numerische Trends zu erfassen und gleichzeitig die kontextuelle Tiefe der Erfahrungen der Teilnehmer zu erforschen. Er erhöht die Validität, indem er die Ergebnisse trianguliert, unerwartete Ergebnisse erklärt und mehrere Perspektiven auf eine Forschungsfrage bietet. Mithilfe gemischter Methoden können Sie außerdem einen differenzierteren theoretischen Rahmen entwickeln und tiefere Einblicke in statistische Muster gewinnen.

Die Integration von qualitativen und quantitativen Daten bringt einige Herausforderungen mit sich, die eine sorgfältige Vorgehensweise erfordern. Sie müssen die Studie sorgfältig konzipieren, ausreichend Zeit und Ressourcen für die doppelte Datenerhebung einplanen und sich mit den philosophischen Unterschieden zwischen den methodologischen Paradigmen auseinandersetzen. Die Datenintegration erfordert eine durchdachte Planung, um qualitative Themen mit quantitativen Mustern in Einklang zu bringen und sicherzustellen, dass die Ergebnisse eine zusammenhängende Erzählung bilden und nicht unzusammenhängend bleiben.

Trotz dieser Herausforderungen bleibt die Forschung mit gemischten Methoden ein wertvolles und vielseitiges Instrument. Mit sorgfältiger Planung und bewusster Integration können Sie ihre Vorteile maximieren und strenge, aussagekräftige Ergebnisse erzielen.

Komplexität in Entwurf und Ausführung

Mixed-Methods-Forschung erfordert einen detaillierten Designplan, um qualitative und quantitative Komponenten effektiv zu integrieren. Zu Beginn einer Mixed-Methods-Studie ist es wichtig, den Zweck der qualitativen und quantitativen Daten zu bestimmen: Sollen die einen Daten die Grundlage bilden, auf der die anderen aufbauen können, oder sollen sich beide Daten iterativ gegenseitig informieren? Beide Arten von Daten sollten auch zusammenarbeiten, um Ihre Forschungsfrage zu beantworten. Wenn Sie herausfinden, warum Sie Ihre qualitativen und quantitativen Daten erheben wollen und wie sie zusammenpassen, können Sie Ihre Mixed-Methods-Studie besser planen.

Forscher müssen entscheiden, ob die Datenerhebung gleichzeitig (beide Arten von Daten werden gleichzeitig erhoben) oder sequentiell (eine Methode folgt auf die andere) erfolgen soll, und diese Entscheidung hat Auswirkungen auf den Zeitplan, den Umfang und die Ausrichtung der Forschung. Eine Studie, die den Zusammenhang zwischen Stress am Arbeitsplatz und Produktivität untersucht, könnte beispielsweise quantitative Erhebungen zur Messung des Stressniveaus und der Produktivitätskennzahlen verwenden, gefolgt von qualitativen Interviews, um die Erfahrungen der Mitarbeiter eingehender zu untersuchen. Wenn Sie eine neue Umfrage zur Untersuchung von Stress und Produktivität am Arbeitsplatz entwickeln möchten, könnten Sie zunächst qualitative Interviews durchführen, um induktiv zu untersuchen, welche Konzepte und Zusammenhänge relevant sind. Auf der Grundlage dieser Erkenntnisse können Sie Ihre neue Umfrage entwerfen und sie anschließend durchführen und validieren. Ohne eine angemessene Synchronisierung zwischen den qualitativen und quantitativen Elementen können die Ergebnisse unzusammenhängend oder widersprüchlich erscheinen, was die Glaubwürdigkeit der Untersuchung untergräbt. Ein effektiver Entwurf erfordert Fachwissen, Zusammenarbeit und einen klaren theoretischen Rahmen, um die Kompatibilität zwischen den Methoden sicherzustellen (Creswell & Plano Clark, 2018; Grech & Grech, 2021).

Zeit- und ressourcenintensiv

Die Durchführung einer Studie mit gemischten Methoden kann zeit- und ressourcenaufwändiger sein als eine Studie mit nur einer Methode. Die Forscher müssen Zeit für die Planung und Durchführung von (mindestens) zwei verschiedenen Arten der Datenerhebung, die unabhängige Analyse der einzelnen Datensätze und die anschließende Integration der Ergebnisse einplanen. In einer Studie zur öffentlichen Gesundheit, in der die Wirksamkeit einer Impfkampagne untersucht wird, könnten beispielsweise quantitative Erhebungen die Impfraten messen, während qualitative Fokusgruppen die Hindernisse für die Inanspruchnahme des Impfstoffs untersuchen. Dieser Ansatz erfordert beträchtliche Investitionen: geschultes Personal für die Durchführung von Umfragen und Fokusgruppen, Transkriptionisten für qualitative Daten, Software für statistische und thematische Analysen sowie Experten für die Zusammenfassung der Ergebnisse. Außerdem können Verzögerungen in einer Phase, z. B. bei der Transkription oder Kodierung von Interviewdaten, den gesamten Projektzeitplan zurückwerfen. In finanzieller Hinsicht können die doppelten Anforderungen gemischter Methoden - wie die Einstellung sowohl von Statistikern als auch von qualitativen Analysten - die Budgets belasten, was diesen Ansatz für kleine oder ressourcenarme Projekte weniger praktikabel macht (Migiro & Magangi, 2011; Vivek & Nanthagopan, 2021).

Kenntnisse in beiden Methoden erforderlich

Die Forschung mit gemischten Methoden erfordert die Beherrschung sowohl qualitativer als auch quantitativer Techniken, eine Anforderung, die viele Forscher vor große Herausforderungen stellt. Eine Studie mit gemischten Methoden zur städtischen Wohnungspolitik könnte beispielsweise die statistische Analyse von Umfragedaten zur Messung der Wohnzufriedenheit und die thematische Analyse von Interviews zur Erfassung der nuancierten Erfahrungen der Bewohner umfassen. Ein Forscher, der in erster Linie in qualitativen Methoden geschult ist, hat möglicherweise Schwierigkeiten mit statistischen Tests wie der Regressionsanalyse, während jemandem mit einem quantitativen Hintergrund möglicherweise die Fähigkeiten fehlen, eine sinnvolle thematische Kodierung durchzuführen oder narrative Daten zu interpretieren. Dieser Mangel an Fachwissen kann zu Fehlern führen, z. B. zur Fehlinterpretation der statistischen Signifikanz oder zur Nichterkennung von Schlüsselthemen in qualitativen Daten. Die Bewältigung dieser Herausforderung kann umfangreiche Schulungen oder die Zusammenarbeit mit multidisziplinären Teams erfordern, was die Komplexität und die Kosten der Forschung erhöhen kann (Teddlie & Yu, 2007; Timans, Wouters, & Heilbron, 2019).

Philosophische und methodologische Spannungen

Die Forschung mit gemischten Methoden ist häufig mit philosophischen Spannungen zwischen den Paradigmen konfrontiert, die qualitativen und quantitativen Methoden zugrunde liegen. Qualitative Forschung orientiert sich in der Regel an konstruktivistischen Paradigmen, die sich auf subjektive Interpretationen und kontextspezifische Bedeutungen konzentrieren, während quantitative Forschung auf post-positivistischen Paradigmen beruht, die Objektivität und Verallgemeinerbarkeit betonen. In einer Studie über das Fernlernen während der COVID-19-Pandemie können Erhebungen beispielsweise quantitative Trends bei den akademischen Leistungen der Studenten aufzeigen, während Interviews emotionale und soziale Herausforderungen aufdecken könnten, die von diesen Messgrößen nicht erfasst werden. Diese Perspektiven miteinander in Einklang zu bringen, kann eine Herausforderung sein, da qualitative Ergebnisse die aus quantitativen Daten abgeleiteten Verallgemeinerungen in Frage stellen können. Die Entwicklung eines einheitlichen theoretischen Rahmens, der diese unterschiedlichen erkenntnistheoretischen Annahmen berücksichtigt, erfordert intellektuelle Strenge und eine sorgfältige Rechtfertigung und wird oft zu einem umstrittenen Aspekt des Forschungsprozesses (Mertens & Hesse-Biber, 2012; Migiro & Magangi, 2011).

Schwierigkeiten bei der Datenintegration und -interpretation

Die Integration von Daten aus qualitativen und quantitativen Quellen ist nicht nur ein verfahrenstechnischer Schritt, sondern eine inhaltliche intellektuelle Aufgabe. In einer Studie über den Zugang zur Gesundheitsversorgung könnten Erhebungen die Patientenzufriedenheit in verschiedenen Kliniken messen, während Interviews mit Patienten und Mitarbeitern systembedingte Hindernisse untersuchen. Um aussagekräftige Schlussfolgerungen zu ziehen, müssen die Forscher die Datensätze zusammenführen und qualitative Themen (z. B. lange Wartezeiten) mit quantitativen Messwerten (z. B. Zufriedenheitswerte) verknüpfen. Wenn die qualitativen und quantitativen Daten von denselben Personen erhoben wurden, ist es auch wichtig, alle Datenpunkte, die zu derselben Person gehören, systematisch zu verknüpfen. Es ist wichtig, die Notwendigkeit der Verknüpfung mehrerer Datensätze von Anfang an einzuplanen, damit in allen Datensätzen einheitliche Bezeichnungen verwendet werden. Dieser Prozess beinhaltet oft die Umwandlung von Themen in Variablen oder die Entwicklung von übergreifenden Rahmenwerken zur Erklärung der kombinierten Ergebnisse. Eine mangelhafte Integration kann zu oberflächlichen Schlussfolgerungen führen oder dazu, dass die Forschungsfragen nicht umfassend beantwortet werden. Um diese Komplexität effektiv zu bewältigen, sind oft fortgeschrittene Fähigkeiten und Werkzeuge wie Mixed-Methods-Matrizen oder Software erforderlich, die den Forschern jedoch nicht immer zur Verfügung stehen (Grech & Grech, 2021; Creswell & Plano Clark, 2018).

Herausforderungen bei der Zusammenführung von Daten

Ein grundlegender Aspekt der Mixed-Methods-Forschung ist die Integration qualitativer und quantitativer Ergebnisse, aber dieser Prozess kann mit Schwierigkeiten behaftet sein. In einer Studie über die Widerstandsfähigkeit einer Gemeinde nach einer Naturkatastrophe könnten beispielsweise Erhebungen zur Quantifizierung des Bereitschaftsgrads und qualitative Interviews zum Verständnis der gelebten Erfahrungen der Bewohner eingesetzt werden. Die Integration dieser Datensätze kann jedoch zu einer Herausforderung werden, wenn die Ergebnisse widersprüchlich sind, z. B. wenn die Umfrageergebnisse auf eine hohe Bereitschaft hindeuten, während die Befragten sich ängstlich und unvorbereitet fühlen. Diese Diskrepanz kann auf Unterschiede bei den Stichprobenverfahren, der Datenqualität oder den Messinstrumenten zurückzuführen sein. Forscher müssen Strategien entwickeln, wie z. B. die Triangulation, d. h. die Gegenprüfung von Daten, um Konsistenz und Glaubwürdigkeit zu gewährleisten. Ohne eine sorgfältige Integration besteht die Gefahr, dass die Ergebnisse fragmentarisch erscheinen und die Gesamtschlussfolgerungen der Studie nicht kohärent oder robust sind (Ozawa & Pongpirul, 2014; Grech & Grech, 2021).

Potenzial für methodologische Dominanz

In der Mixed-Methods-Forschung kann ein methodischer Ansatz den anderen überschatten und so die Vollständigkeit der Ergebnisse beeinträchtigen. In einer Studie über die Vielfalt am Arbeitsplatz könnte beispielsweise die quantitative Komponente (z. B. eine Umfrage zu Einbeziehungskennzahlen) aufgrund ihrer einfachen Verwaltung und Analyse dominieren, während der qualitativen Komponente (z. B. Tiefeninterviews zu den Erfahrungen der Mitarbeiter) weniger Aufmerksamkeit oder Ressourcen gewidmet werden. Dieses Ungleichgewicht kann zu einem unvollständigen Verständnis des Themas führen, da die qualitativen Daten entscheidende Nuancen wie subtile Voreingenommenheit oder zwischenmenschliche Dynamik aufzeigen können, die in Umfragen nicht erfasst werden. Die Sicherstellung einer gleichmäßigen Vertretung beider Methoden erfordert eine sorgfältige Planung und Ressourcenzuweisung, aber Forscher können Schwierigkeiten haben, dieses Gleichgewicht aufrechtzuerhalten, insbesondere bei zeitlichen oder finanziellen Engpässen (Timans, Wouters, & Heilbron, 2019; Creswell & Plano Clark, 2018).

Probleme der Verallgemeinerbarkeit

Forscher, die mit gemischten Methoden arbeiten, haben möglicherweise Schwierigkeiten, ein Gleichgewicht zwischen der Verallgemeinerbarkeit quantitativer Daten und der Tiefe qualitativer Erkenntnisse zu finden. Eine Studie zum Burnout von Lehrern könnte beispielsweise eine groß angelegte Umfrage zur Bewertung des Burnout-Niveaus und qualitative Interviews zur Untersuchung von Bewältigungsstrategien umfassen. Während die Umfragedaten die Ergebnisse auf eine breite Population verallgemeinern können, sind die Interviews auf eine kleine Stichprobe beschränkt, was es schwierig macht, die nuancierten Themen auf die breitere Population zu extrapolieren. Umgekehrt kann die Reichhaltigkeit der qualitativen Ergebnisse Schlüsselfaktoren hervorheben, die von den quantitativen Daten nicht erfasst werden, was zu Spannungen bei der Interpretation und Anwendung der Ergebnisse führt. Dieser Zielkonflikt kann zu Problemen bei der Erfüllung der Erwartungen von Interessengruppen führen, die entweder die Tiefe oder die Breite der Ergebnisse schätzen (Ozawa & Pongpirul, 2014; Vivek & Nanthagopan, 2021).

Schlussfolgerung

Mixed-Methods-Forschung bietet eine leistungsstarke Möglichkeit, komplexe Themen durch die Kombination qualitativer und quantitativer Daten zu untersuchen. Sie bringt jedoch auch erhebliche Herausforderungen mit sich, die eine sorgfältige Planung und Sachkenntnis erfordern. Die Komplexität des Studiendesigns, die Zeit und die Ressourcen, die für die Datenerhebung und -analyse benötigt werden, sowie die Schwierigkeit, zwei verschiedene Arten von Daten zu integrieren, können die Mixed-Methods-Forschung anspruchsvoll machen. Die Forscher müssen sich mit philosophischen Spannungen zwischen qualitativen und quantitativen Paradigmen auseinandersetzen und gleichzeitig sicherstellen, dass der eine Ansatz nicht den anderen überschattet.

Trotz dieser Hindernisse bleibt die Forschung mit gemischten Methoden wertvoll, um reichhaltige, abgerundete Erkenntnisse zu gewinnen. Eine durchdachte Integration von Daten, die Zusammenarbeit mit Experten aus beiden methodischen Bereichen und eine sorgfältige Abstimmung der Forschungsziele können dazu beitragen, diese Herausforderungen zu bewältigen. Indem sie diese Schwierigkeiten mit einem strategischen Ansatz angehen, können Forscher strenge und aussagekräftige Ergebnisse erzielen, die zu einem tieferen Verständnis ihrer Forschungsfragen beitragen.

Referenzen

1. Grech, P., & Grech, R. (2020). Schlaganfall-Wissen: Entwicklung eines Rahmens für die Datenintegration in einer sequenziellen explorativen Mixed-Method-Studie. Forschungsmethoden in Medizin und Gesundheitswissenschaften, 2(2), 68-81.
2. Migiro, S. O., & Magangi, B. A. (2011). Mixed Methods: A review of literature and the future of the new research paradigm. African Journal of Business Management, 5(10), 3757-3764.
3. Mertens, D. M., & Hesse-Biber, S. (2012). Triangulation und Mixed-Methods-Forschung: Provocative positions. Journal of Mixed Methods Research, 6(2), 75-79.
4. Ozawa, S., & Pongpirul, K. (2014). Die 10 besten Ressourcen für ... Mixed-Methods-Forschung im Gesundheitswesen. Gesundheitspolitik und -planung, 29(3), 323-327.
5. Teddlie, C., & Yu, F. (2007). Sampling mit gemischten Methoden: Eine Typologie mit Beispielen. Zeitschrift für Forschung mit gemischten Methoden, 1(1), 77-100.
6. Timans, R., Wouters, P., & Heilbron, J. (2019). Mixed Methods Research: Was sie ist und was sie sein könnte. Theorie und Gesellschaft, 48(3), 193-216.
7. Vivek, R., & Nanthagopan, Y. (2021). Überprüfung und Vergleich der Anwendung von Multimethoden und gemischten Methoden in Forschungsstudien. Europäische Zeitschrift für Management-Fragen, 29(4), 200-208.