Wie man das richtige Mixed Methods Design auswählt

Forscher müssen ein Design wählen, das zu ihrer Forschungsfrage passt. Das Verständnis der Grundsätze und der wichtigsten Entscheidungen, die hinter den verschiedenen Forschungsansätzen mit gemischten Methoden stehen, kann Forschern helfen, den am besten geeigneten Rahmen zu wählen. In diesem Artikel gehen wir auf die wichtigsten Elemente und Entscheidungen ein, die ein Forscher zu Beginn einer Forschung mit gemischten Methoden treffen kann.

Einführung

Gut durchdachte Verfahren sind die Grundlage für qualitativ hochwertige Forschung. Bei der Forschung mit gemischten Methoden müssen die Forscher ein Design wählen, das zu ihrer Forschungsfrage passt, das Projekt überschaubar hält und einen Orientierungsrahmen für die Anwendung der Methoden bietet. Eine häufige Herausforderung ist die Versuchung, Elemente aus mehreren Designs zu kombinieren, aber die Konzentration auf ein einziges Design vereinfacht die Durchführung und erhöht die Klarheit. Bei der Auswahl eines Mixed-Methods-Designs sollte die Forschungsfrage im Vordergrund stehen. Forscher müssen ihr Fachwissen einschätzen und Lücken in ihren Kenntnissen über qualitative oder quantitative Methoden erkennen. Wenn es Lücken gibt, ist es am besten, zusammenzuarbeiten oder ein weniger anspruchsvolles Design zu wählen. Auch die verfügbaren Ressourcen, wie Zeit, Finanzierung und Unterstützung durch das Team, beeinflussen die Wahl des Designs. Es gibt drei Aspekte bei Designentscheidungen: Datenerfassung, Zeitplanung und Integration der beiden Datensätze. Visuelle Hilfsmittel wie Entscheidungsbäume können bei diesen Entscheidungen helfen und die Festlegung und Umsetzung eines geeigneten gemischten Methodenansatzes erleichtern.

Wie wählt man das richtige Mixed-Methods-Design?

Sobald Forscher feststellen, dass ihr Problem einen Mixed-Methods-Ansatz erfordert, müssen sie ein Design auswählen, das mit ihren Forschungsfragen übereinstimmt. Das Verständnis der Grundsätze und der wichtigsten Entscheidungen ermöglicht es den Forschern, den am besten geeigneten Rahmen zu wählen. In diesem Artikel gehen wir auf die wichtigsten Elemente und Entscheidungen ein, die ein Forscher treffen sollte, wenn er mit der Forschung mit gemischten Methoden beginnt.

Einführung

Gut durchdachte Verfahren sind die Grundlage für qualitativ hochwertige Forschung. Bei Studien mit gemischten Methoden müssen die Forscher ein Design wählen, das zu ihrer Forschungsfrage passt, die Überschaubarkeit des Projekts unterstützt und einen Orientierungsrahmen für die Anwendung der Methoden bietet. Eine häufige Herausforderung ist die Versuchung, Elemente aus mehreren Designs zu kombinieren, aber die Konzentration auf ein einziges Design vereinfacht die Durchführung und erhöht die Klarheit. Bei der Auswahl eines Mixed-Methods-Designs sollte die Forschungsfrage im Vordergrund stehen. Forscher müssen ihr Fachwissen einschätzen und Lücken in ihren Kenntnissen über qualitative oder quantitative Methoden erkennen. Wenn es Lücken gibt, ist es am besten, zusammenzuarbeiten oder ein weniger anspruchsvolles Design zu wählen. Auch die verfügbaren Ressourcen, wie Zeit, Finanzierung und Unterstützung durch das Team, beeinflussen die Wahl des Designs. Es gibt drei Aspekte bei Designentscheidungen: Datenerfassung, Zeitplanung und Integration der beiden Datensätze. Visuelle Hilfsmittel wie Entscheidungsbäume können bei diesen Entscheidungen helfen und die Festlegung und Umsetzung eines geeigneten gemischten Methodenansatzes erleichtern.

Grundsätze von Mixed-Methods-Designs

Die Entwicklung von Studien mit gemischten Methoden ist ein komplexer Prozess, da gemischte Methoden sowohl quantitative als auch qualitative Forschung umfassen. Jede Mixed-Methods-Studie ist einzigartig, aber die Forscher befolgen wichtige Grundsätze, um den Prozess zu steuern. Dazu gehören die Festlegung, ob es sich um ein festes oder ein emergentes Design handelt, die Wahl eines geeigneten Designansatzes, die Sicherstellung, dass das Forschungsdesign mit dem Forschungsproblem übereinstimmt, und die klare Angabe, warum gemischte Methoden notwendig sind.

Erkennen von festen und auftauchenden gemischten Methoden-Designs

Mixed-Methods-Designs können fix, emergent oder eine Kombination aus beidem sein (Creswell & Plano Clark 2006):

Feste Mixed-Methods-Designs - Diese werden zu Beginn des Forschungsprozesses geplant. Die Forscher legen im Voraus fest, wie die qualitativen und quantitativen Daten verwendet, gesammelt und analysiert werden sollen.

Emergente Mixed-Methods-Designs - Diese werden während des Forschungsprozesses iterativ entwickelt. Forscher können zunächst planen, nur qualitative oder quantitative Methoden zu verwenden, aber später feststellen, dass eine andere Methode erforderlich ist. Wenn zum Beispiel die quantitativen Ergebnisse nicht klar genug sind, können die Forscher eine qualitative Phase hinzufügen, um die Erkenntnisse zu vertiefen.

Die meisten Studien mit gemischten Methoden bewegen sich auf einem Kontinuum und lassen sich nicht in feste oder entstehende Kategorien einordnen. Einige Studien beginnen mit einem festen Konzept, enthalten aber aufkommende Elemente, wie z. B. die Verfeinerung der zweiten Phase der Datenerhebung auf der Grundlage der Ergebnisse der ersten Phase.

Identifizierung eines geeigneten Designs

Auch bei der Konzeption von Studien mit gemischten Methoden verwenden die Forscher unterschiedliche Ansätze. Zwei Hauptkategorien sind:

Typologiebasierter Ansatz - Bei diesem Ansatz werden Mixed-Methods-Designs auf der Grundlage etablierter Rahmenwerke in vordefinierte Typen eingeteilt. Die Forscher wählen ein Design, das zu ihrem Forschungszweck und ihren Fragen passt. Wissenschaftler wie Creswell und Plano Clark haben Typologien entwickelt, die Forschern bei der Strukturierung von Studien mit gemischten Methoden helfen.

Dynamischer Ansatz - Dieser Ansatz konzentriert sich auf die Anpassung des Forschungsdesigns nach Bedarf. Anstatt einen festen Designtyp auszuwählen, verbinden die Forscher mehrere Komponenten wie den Forschungszweck, den konzeptionellen Rahmen, die Forschungsfragen und die Methoden miteinander. Ein dynamischer Ansatz ermöglicht es den Forschern, ihr Design während der Datenanalyse zu ändern.

Einige Wissenschaftler, wie Hall und Howard (2008), befürworten einen synergetischen Ansatz, der sowohl typologische als auch systematische Methoden kombiniert. Dieser Ansatz legt nahe, dass die Mixed-Methods-Forschung nicht nur qualitative und quantitative Elemente kombinieren, sondern ein stärkeres, integriertes Design schaffen sollte.

Abstimmung des Designs auf das Forschungsproblem, den Zweck und die Fragen

Unabhängig vom gewählten Ansatz sollten das Forschungsproblem, der Zweck und die Fragen das geeignete Mixed-Methods-Design bestimmen. Forschungsfragen ergeben sich oft aus:

• Lücken in der vorhandenen Literatur
• Unbeantwortete Fragen aus früheren Studien
• Ungeklärte Ergebnisse aus ersten Untersuchungen
• Die Notwendigkeit, die Validität der Studie zu erhöhen

Durch die Abstimmung des Designs auf die Forschungsfrage wird sichergestellt, dass die gewählten Methoden die Ziele der Studie effektiv erfüllen. Ein Forscher könnte sich beispielsweise für ein sequentielles exploratives Design entscheiden, wenn er ein neues Phänomen zunächst qualitativ erforschen muss, bevor er seine Ergebnisse quantitativ testen kann.

Explizite Angabe der Gründe für den Methodenmix

Die Forschung mit gemischten Methoden erfordert eine klare Begründung für die Integration von quantitativer und qualitativer Forschung. Die Forscher sollten ihre Wahl begründen, indem sie spezifische Gründe für die Anwendung gemischter Methoden angeben. Häufige Gründe sind:

• Triangulation - Verwendung mehrerer Methoden zur Bestätigung der Ergebnisse.
• Komplementarität - Verbesserung des Verständnisses durch die Kombination verschiedener Perspektiven.
• Entwicklung - Verwendung der Ergebnisse einer Methode zur Information der nächsten Phase.
• Initiierung - Aufdecken von Widersprüchen, die eine weitere Untersuchung erfordern.
• Erweiterung - Ausweitung des Forschungsbereichs durch die Integration verschiedener Methoden.

Bryman (2006) hat diese Kategorien erweitert und 16 verschiedene Gründe aufgelistet, warum Forscher Methoden mischen. Diese Gründe überschneiden sich häufig, und Forscher können ihren Ansatz anpassen, wenn sich neue Erkenntnisse ergeben.

Überlegungen bei der Auswahl eines Musters

Bei der Auswahl eines zentralen Mixed-Methods-Forschungsdesigns müssen bestimmte Faktoren, die die Struktur und die Ergebnisse der Studie beeinflussen, sorgfältig berücksichtigt werden. Zu den wichtigsten Überlegungen gehören:

Intention des Designs

Die Absicht, die dem Methodenmix zugrunde liegt, ist der wichtigste Faktor. Die Forscher müssen klären, ob das Ziel darin besteht, Phänomene zu vergleichen, zu erklären oder zu erforschen. Ein konvergentes Design ist beispielsweise ideal für den Vergleich qualitativer und quantitativer Ergebnisse, während ein erklärendes sequentielles Design geeignet ist, um quantitative Ergebnisse mit qualitativen Erkenntnissen zu erklären. Ein exploratives sequentielles Design funktioniert am besten, wenn qualitative Forschung die nachfolgenden quantitativen Phasen informiert.

Vertrautheit mit Designs auf dem Gebiet

Die Prävalenz bestimmter Mixed-Methods-Forschungsdesigns innerhalb einer Disziplin kann die Wahl beeinflussen. In einigen Bereichen, wie z. B. der globalen Gesundheit, werden aufgrund kultureller Erwägungen häufig explorative sequentielle Designs bevorzugt, während in der Traumaforschung eher erklärende sequentielle Designs verwendet werden. Die Überprüfung etablierter Praktiken stellt sicher, dass das Design mit den disziplinären Normen und Erwartungen übereinstimmt.

Fachwissen des Forschers

Die Fähigkeiten des Forschers spielen eine wichtige Rolle. Forscher mit einem starken quantitativen Hintergrund bevorzugen möglicherweise erklärende sequenzielle Designs, die mit quantitativen Daten beginnen. Forscher mit qualitativen Kenntnissen tendieren dagegen eher zu explorativen sequentiellen Designs. Bei Studien, die beide Fähigkeiten erfordern, kann die Zusammenarbeit in einem Mixed-Methods-Team die Strenge und Tiefe der Studie verbessern.

Verfügbare Zeit für die Durchführung der Studie

Zeitliche Beschränkungen beeinflussen die Wahl des Designs erheblich. Sequentielle Designs, ob erklärend oder explorativ, benötigen in der Regel mehr Zeit aufgrund ihrer mehrphasigen Struktur und der Notwendigkeit, qualitative und quantitative Daten getrennt zu erheben. Im Gegensatz dazu ermöglichen konvergente Designs eine gleichzeitige Datenerhebung, was sie zeitsparender macht, wenn schnelle Ergebnisse benötigt werden.

Komplexität des Designs

Die Komplexität des Designs hängt von der Anzahl der beteiligten Phasen und Verfahren ab. Konvergente Versuchspläne werden zwar in einer einzigen Phase durchgeführt, können aber aufgrund der erforderlichen Datenintegration sehr komplex sein. Sequentielle Designs erhöhen die Komplexität, da sie klare Verbindungen zwischen den Phasen erfordern. Die Forscher sollten die Ziele der Studie mit ihrer Fähigkeit abwägen, diese Komplexität zu bewältigen.

Schlüsselentscheidungen für die Wahl eines Designs mit gemischten Methoden

• Grad der Interaktion: Festlegung, ob die quantitativen und qualitativen Stränge unabhängig oder interaktiv sein werden. Unabhängige Stränge werden bis zur endgültigen Auswertung getrennt gehalten, während interaktive Stränge sich während der gesamten Studie gegenseitig beeinflussen.
• Priorität oder Gewichtung: Entscheidung, ob beide Methoden gleich gewichtet werden sollen oder ob eine der Methoden je nach den Forschungszielen Vorrang vor der anderen haben soll.
• Zeitplanung: Wahl zwischen gleichzeitiger Datenerhebung (beide Datenarten werden gleichzeitig erhoben), sequenzieller Erhebung (eine folgt auf die andere) oder einer mehrphasigen Kombination (mit mehreren Phasen im Zeitverlauf).
• Mischungsstrategien: Festlegen, wie und wann die Daten integriert werden sollen. Dies kann während der Datenerhebung, -analyse oder -interpretation durch Strategien wie das Zusammenführen von Datensätzen, das Verbinden von Ergebnissen aus einer Phase mit einer anderen, das Einbetten einer Methode in eine andere oder die Verwendung eines theoretischen Rahmens als Leitfaden für die Integration geschehen.

Ebene der Interaktion

Bei der Forschung mit gemischten Methoden müssen Sie entscheiden, wie stark die quantitativen und qualitativen Teile Ihrer Studie interagieren sollen. Das bedeutet, dass Sie entscheiden müssen, ob Sie sie getrennt halten oder sie in verschiedenen Phasen miteinander verbinden wollen. Es gibt zwei Möglichkeiten, dies zu tun: Sie können unabhängig voneinander bleiben oder interaktiv sein.

• Unabhängiger Ansatz: Bei diesem Ansatz werden die quantitativen und qualitativen Teile getrennt gehalten. Sie sammeln und analysieren die Daten für jede Methode unabhängig voneinander, ohne dass sie sich gegenseitig beeinflussen. Sie werden erst am Ende zusammengeführt, wenn Sie die Ergebnisse interpretieren.
• Interaktiver Ansatz: Hier werden die beiden Methoden an verschiedenen Stellen der Studie miteinander verbunden. Eine Methode kann von den Ergebnissen der anderen abhängen, oder die Daten der einen Methode können für eine gemeinsame Analyse in die andere Methode umgewandelt werden. Sie können auch eine Methode innerhalb eines Rahmens verwenden, der auf der anderen basiert. Dies ermöglicht eine stärkere Integration während des gesamten Forschungsprozesses und nicht erst am Ende.

Gewichtung

Die Gewichtung in der Mixed-Methods-Forschung bezieht sich auf die Gewichtung oder Priorität, die den qualitativen oder quantitativen Forschungsmethoden in einer Studie zugewiesen wird, um die Forschungsfragen effektiv zu beantworten. Bei dieser Entscheidung, die oft als "Prioritätsentscheidung" (Morgan, 1998) bezeichnet wird, geht es darum, zu bestimmen, ob die Methoden gleich wichtig sind oder ob eine der Methoden Vorrang vor der anderen haben sollte.

Forscher haben im Wesentlichen zwei Möglichkeiten der Gewichtung: qualitative und quantitative Methoden gleich zu gewichten oder sie ungleich zu gewichten. Wenn die Methoden gleich gewichtet werden, spielen beide eine entscheidende Rolle bei der Lösung des Forschungsproblems. Bei ungleicher Gewichtung wird eine Methode stärker betont, um den Zielen der Studie besser gerecht zu werden, z. B. eine Betonung der qualitativen Analyse zur Erforschung komplexer Phänomene oder ein quantitativer Schwerpunkt zur Verallgemeinerbarkeit.

Bei der Auswahl einer geeigneten Gewichtung müssen theoretische Rahmenbedingungen und praktische Einschränkungen berücksichtigt werden. Einige Forscher sagen, dass die philosophische Ausrichtung einer Studie - postpositivistisch, naturalistisch oder pragmatisch - die Wahl der Gewichtung leiten kann. Der Pragmatismus erlaubt oft eine flexible Gewichtung auf der Grundlage der Forschungsfragen. Auch die methodische Tradition, wie z. B. quantitative Experimente oder qualitative Fallstudien, beeinflusst die Entscheidung.

Praktische Faktoren wie die Verfügbarkeit von Ressourcen, das methodische Fachwissen des Forschers und die Präferenzen des Zielpublikums (z. B. Herausgeber von Zeitschriften oder Fördereinrichtungen) spielen ebenfalls eine Rolle. Begrenzte Ressourcen können es erforderlich machen, einer Methode den Vorzug vor einer anderen zu geben.

In Forschungsberichten mit gemischten Methoden sind Indikatoren für die Gewichtung zu finden:

• Die Formulierung des Titels: Die Einbeziehung quantitativer oder qualitativer Begriffe deutet auf eine ungleiche Gewichtung hin, während das Fehlen solcher Begriffe eine gleiche Gewichtung nahelegt.
• Klare Identifizierung der in der Studie verwendeten Weltanschauung.
• Eine Zweckerklärung, die eine ungleiche Gewichtung durch Formulierungen wie "primäres Ziel" oder "sekundäres Ziel" hervorhebt.
• Eine Erklärung über die Gewichtung wird im Methodenteil gegeben.
• Stärkere Betonung einer Methode durch die Zuweisung von mehr Platz im Artikel oder in der Zusammenfassung.
• Die Verwendung von fortgeschritteneren und detaillierteren Verfahren für eine Methode im Vergleich zu einer anderen.

Eine wirksame Gewichtung erhöht die Fähigkeit der Forschungsstudie, komplexe Forschungsprobleme anzugehen, indem die komplementären Stärken qualitativer und quantitativer Methoden genutzt werden.

Timing

Bei der Konzeption einer Studie sollten sich die Forscher die Frage nach dem Timing, der Durchführung oder der Reihenfolge der quantitativen und qualitativen Ansätze stellen. Dies bezieht sich auf die zeitliche Beziehung zwischen den Komponenten innerhalb einer Studie, einschließlich des Zeitpunkts, zu dem die Datensätze erhoben werden, und der Reihenfolge, in der die Forscher die Daten verwenden. Das Timing bezieht sich also sowohl auf die Datenerhebung als auch auf die Datenanalyse, und es kann gleichzeitig oder nacheinander erfolgen:

Gleichzeitig: Dies bedeutet, dass der Forscher quantitative und qualitative Methoden in einer einzigen Phase der Forschungsstudie einsetzt. Das bedeutet, dass die qualitativen und quantitativen Komponenten (ungefähr) zur gleichen Zeit erhoben, analysiert und interpretiert werden.

Sequentiell: Dies bedeutet, dass der Forscher die Methoden in zwei verschiedenen Phasen durchführt, indem er zuerst eine Art von Daten sammelt und analysiert und dann die andere Art von Daten sammelt und analysiert. Es ist wichtig zu entscheiden, welcher Teilbereich zuerst zum Einsatz kommt, damit die Forscher die Erkenntnisse aus einem Teilbereich für den anderen nutzen können. So kann die qualitative Komponente beispielsweise als Leitfaden für die Erhebung quantitativer Daten dienen oder das Verständnis bereits erhobener quantitativer Daten erweitern.

Mischung

In der Mixed-Methods-Forschung ist die Integration quantitativer und qualitativer Stränge für die Entwicklung eines umfassenden Verständnisses eines Forschungsproblems unerlässlich. Die Forscher müssen entscheiden, wann und wie sie diese Ansätze kombinieren, um die Kohärenz zu gewährleisten und die Qualität der Studie zu verbessern. Dieser Integrationsprozess, der als Mischen, Kombinieren oder Integrieren bezeichnet wird, bestimmt die Beziehung zwischen den quantitativen und qualitativen Elementen der Studie. Zwei wichtige Konzepte leiten diesen Prozess: der Schnittpunkt und die Mischstrategien.

Der Punkt der Schnittstelle

Die Schnittstelle, auch Integrationsphase genannt, bezeichnet den Zeitpunkt, an dem im Forschungsprozess die quantitativen und qualitativen Stränge zusammengeführt werden. Forscher können diese Stränge an vier Hauptpunkten integrieren: Interpretation, Datenanalyse, Datenerhebung und Design. Die Entscheidung, wo die beiden Bereiche zusammengeführt werden, hängt von den Zielen und der Struktur der Studie sowie dem Ausmaß der Interaktion zwischen den beiden Bereichen ab. Bei einigen Studien bleiben die Stränge während des gesamten Forschungsprozesses unabhängig und werden erst in der Interpretationsphase integriert, während sie bei anderen Studien an mehreren Stellen kombiniert werden, um einen stärker vernetzten Ansatz zu verfolgen.

Vermischung während der Interpretation

Die Vermischung während der Interpretation findet in der letzten Phase des Forschungsprozesses statt, nachdem sowohl quantitative als auch qualitative Daten separat gesammelt und analysiert wurden. In dieser Phase ziehen die Forscher Schlussfolgerungen, indem sie die Ergebnisse aus beiden Strängen zusammenfassen, Beziehungen erkennen und Vergleiche anstellen. Dieser Prozess ermöglicht es dem Forscher, ein differenzierteres Verständnis der Forschungsfrage zu entwickeln, indem er mehrere Perspektiven berücksichtigt. Wenn die Studie durchgängig unabhängige quantitative und qualitative Stränge aufweist, kann die Interpretationsphase der einzige Punkt sein, an dem die beiden Stränge vermischt werden. Eine Studie, die die Leistungen von Schülern untersucht, könnte beispielsweise Testergebnisse quantitativ analysieren und gleichzeitig qualitative Interviews verwenden, um die Lerngewohnheiten zu erforschen, und schließlich die Ergebnisse kombinieren, um Muster im Lernverhalten zu erkennen.

Vermischung während der Datenanalyse

Eine Vermischung während der Datenanalyse liegt vor, wenn der Forscher die quantitativen und qualitativen Stränge in der Phase der Analyse der gesammelten Daten integriert. Dies bedeutet, dass zunächst getrennte Analysen für jeden Bereich durchgeführt werden und dann die Ergebnisse durch eine interaktive Strategie zusammengeführt werden. Eine Möglichkeit, dies zu tun, ist die Erstellung einer Matrix, die Vergleiche zwischen den beiden Datenarten ermöglicht. Ein anderer Ansatz besteht darin, eine Datenart in eine andere umzuwandeln; so können beispielsweise qualitative Themen quantifiziert werden, um eine statistische Analyse zu ermöglichen, oder numerische Ergebnisse können narrativ interpretiert werden. Diese Methode der Integration ermöglicht es den Forschern, durch den Vergleich von Mustern zwischen verschiedenen Datentypen tiefere Einblicke zu gewinnen. In einer Studie über die Zufriedenheit am Arbeitsplatz können beispielsweise Umfrageantworten statistisch ausgewertet und gleichzeitig thematische Analysen von Interviewtranskripten durchgeführt werden, um die Erfahrungen der Mitarbeiter eingehender zu untersuchen.

Vermischung bei der Datenerhebung

Eine Vermischung während der Datenerhebung findet statt, wenn die Ergebnisse einer Methode die Datenerhebung der anderen Methode beeinflussen. Bei diesem Ansatz, der auch als Verknüpfung bezeichnet wird, werden die Erkenntnisse aus einem Teilbereich genutzt, um die nächste Phase der Datenerhebung anzuleiten. Der Forscher könnte zunächst eine quantitative Umfrage durchführen und die Ergebnisse für die Gestaltung der qualitativen Interviews nutzen, indem er die Teilnehmer auf der Grundlage bestimmter Umfrageantworten auswählt. Umgekehrt könnten die qualitativen Ergebnisse die Entwicklung eines nachfolgenden quantitativen Fragebogens beeinflussen. Dieser Ansatz schafft eine logische Abfolge bei der Datenerhebung, die es dem Forscher ermöglicht, bestimmte Themen eingehender zu untersuchen. In einer Gesundheitsstudie könnten beispielsweise die ersten Umfrageergebnisse auf einen Trend bei den Erfahrungen der Patienten hindeuten, was dann zu gezielten qualitativen Interviews führt, um die Gründe für diese Muster zu verstehen.

Mixing auf der Ebene des Designs

Eine Vermischung auf der Ebene des Designs liegt vor, wenn quantitative und qualitative Stränge in die Gesamtstruktur der Studie integriert werden. Diese Form der Integration ist besonders nützlich, wenn es darum geht, eine Methode in eine andere einzubetten, einen theoretischen Rahmen einzubeziehen oder mehrere Studien innerhalb eines breiteren Forschungsprogramms aufeinander abzustimmen. Forscher wenden auf dieser Ebene häufig drei Hauptstrategien an: eingebettetes Mischen, auf einem theoretischen Rahmen basierendes Mischen und Programm-Ziel-Mischen.

Bei der eingebetteten Mischung wird eine kleinere qualitative oder quantitative Komponente in ein größeres Forschungsdesign integriert. Beispielsweise kann eine klinische Studie in erster Linie auf quantitativen Methoden beruhen, aber auch qualitative Interviews beinhalten, um zusätzlichen Kontext zu erfassen. Bei der auf einem theoretischen Rahmen basierenden Mischung werden beide Stränge in eine leitende theoretische Perspektive integriert, z. B. einen feministischen oder sozialwissenschaftlichen Rahmen, um sicherzustellen, dass der Mixed-Methods-Ansatz mit einer breiteren konzeptionellen Grundlage in Einklang steht. Eine Mischung aus Programm und Zielsetzung liegt vor, wenn die Forschung Teil einer größeren, mehrphasigen Studie ist, bei der quantitative und qualitative Elemente zur Erreichung übergreifender Programmziele beitragen. Zum Beispiel könnte eine Intervention im Bereich der öffentlichen Gesundheit mehrere Mixed-Methods-Studien umfassen, um verschiedene Aspekte der Wirksamkeit des Programms im Laufe der Zeit zu bewerten.

Schlussfolgerung

Die Auswahl eines geeigneten Mixed-Methods-Designs ist ein entscheidender Schritt bei der Durchführung strenger und sinnvoller Forschung. Dieser Prozess beinhaltet wichtige Entscheidungen, wie z. B. die Festlegung, ob es sich um ein festes oder ein emergentes Design handelt, die Entscheidung über die Reihenfolge und Priorität der qualitativen und quantitativen Daten und die Identifizierung, wie die Ergebnisse effektiv integriert werden können. Die Forscher müssen auch bedenken, wie das Design mit ihren Forschungsfragen, ihrem Zweck und der Art der Daten, die sie sammeln wollen, zusammenpasst. Nach der Wahl des Designs konzentrieren sich die Forscher auf die nächsten Schritte: die Definition präziser Forschungsfragen, die Auswahl geeigneter Stichprobenstrategien und die Festlegung von Datenerhebungsmethoden, die zu dem gewählten Ansatz passen. Außerdem planen sie, wie sie die qualitativen und quantitativen Daten analysieren und integrieren können, um umfassende Schlussfolgerungen zu ziehen. In dieser Phase wird sichergestellt, dass die Forschung methodisch fundiert ist und aussagekräftige Erkenntnisse liefern kann.

Referenzen

1. Creswell, J. W., & Plano Clark, V. L. (2006). Designing and conducting mixed methods research (2. Aufl.). SAGE Publications.
2. Morgan, D. L. (1998). Practical Strategies for Combining Qualitative and Quantitative Methods: Applications to Health Research. Qualitative Gesundheitsforschung, 8(3), 362-376.
3. Bryman, A. (2006). Integration von quantitativer und qualitativer Forschung: How is it done? Qualitative Forschung, 6(1), 97-113
4. Hall, B., & Howard, K. (2008). Ein synergetischer Ansatz: Durchführung von Mixed-Methods-Forschung mit typologischen und systemischen Designüberlegungen. Zeitschrift für Forschung mit gemischten Methoden, 2(3), 248-269