Nghiên cứu phương pháp kết hợp kết hợp các yếu tố của nghiên cứu định lượng và nghiên cứu định tính để trả lời câu hỏi nghiên cứu của bạn. Phương pháp kết hợp có thể giúp bạn có được một bức tranh hoàn chỉnh hơn so với một nghiên cứu định lượng hoặc định tính độc lập, vì nó kết hợp lợi ích của cả hai phương pháp.
Nghiên cứu phương pháp kết hợp thường được sử dụng trong các ngành khoa học hành vi, sức khỏe và xã hội, đặc biệt là trong các môi trường đa ngành và nghiên cứu tình huống hoặc xã hội phức tạp.
Ví dụ về câu hỏi nghiên cứu phương pháp kết hợp
- Mức độ phản ánh của sự cố giao thông (định lượng) về nhận thức của người đi xe đạp về an toàn giao thông (định tính) ở Amsterdam đến mức độ nào?
- Nhận thức của học sinh về môi trường học tập (định tính) liên quan như thế nào đến sự khác biệt trong điểm số kiểm tra (định lượng)?
- Cuộc phỏng vấn về sự hài lòng với công việc tại Công ty X (định tính) giúp giải thích như thế nào về hiệu suất bán hàng từ năm này qua năm khác và các KPI khác (định lượng)?
- Làm thế nào mà niềm tin về dân chủ của cử tri và người không đi bỏ phiếu (định tính) có thể giúp giải thích mô hình đi bầu cử (định lượng) ở Thị trấn X?
- Làm thế nào mà việc đo lường mức lương bệnh viện trung bình theo thời gian (định lượng) có thể giúp giải thích lời chứng thực của y tá về sự hài lòng với công việc (định tính)?
1. Khi nào nên sử dụng phương pháp nghiên cứu kết hợp
Phương pháp nghiên cứu kết hợp có thể là lựa chọn đúng nếu quy trình nghiên cứu của bạn cho thấy dữ liệu định lượng hoặc định tính riêng lẻ sẽ không đủ trả lời câu hỏi nghiên cứu của bạn. Có một số lý do phổ biến để sử dụng phương pháp nghiên cứu kết hợp:
- Khả năng tổng quát: Nghiên cứu định tính thường có kích thước mẫu nhỏ hơn, do đó không thể tổng quát hóa. Trong nghiên cứu phương pháp kết hợp, điểm yếu so sánh này được giảm bớt bởi sức mạnh so sánh của nghiên cứu định lượng “N lớn,” có hiệu lực bên ngoài.
- Ngữ cảnh hóa: Kết hợp các phương pháp cho phép bạn đặt các phát hiện trong ngữ cảnh và thêm chi tiết phong phú hơn vào kết luận của mình. Sử dụng dữ liệu định tính để minh họa cho các phát hiện định lượng có thể giúp “đặt thịt lên xương” của phân tích của bạn.
- Tính tin cậy: Sử dụng các phương pháp khác nhau để thu thập dữ liệu về cùng một chủ đề có thể làm cho kết quả của bạn có tính tin cậy hơn. Nếu dữ liệu định tính và định lượng hội tụ, điều này làm tăng tính hợp lệ của kết luận của bạn. Quá trình này được gọi là tam giác hóa.
Khi bạn đặt ra câu hỏi nghiên cứu của mình, hãy cố gắng trực tiếp xác định cách kết hợp phương pháp định lượng và định tính trong nghiên cứu của bạn. Nếu câu hỏi nghiên cứu của bạn có thể được trả lời đầy đủ thông qua phân tích định lượng hoặc định tính độc lập, phương pháp kết hợp có thể không phải là lựa chọn phù hợp.
Ví dụ phương pháp nghiên cứu kết hợp:
Bạn muốn nghiên cứu an toàn khi đi xe đạp trong các khu vực có lưu lượng giao thông cao ở Amsterdam. Nếu bạn quan tâm đến tần suất tai nạn và chúng xảy ra ở đâu, đây có thể là một phân tích định lượng đơn giản. Nếu bạn quan tâm đến bản chất của các khiếu nại được gửi bởi những người đi xe đạp, hoặc nhận thức của họ về việc đi xe đạp ở các khu vực cụ thể, thì phương pháp định tính có thể phù hợp nhất.
Nhưng phương pháp kết hợp có thể là lựa chọn tốt nếu bạn muốn tích hợp ý nghĩa cả hai câu hỏi này trong một nghiên cứu.
Ví dụ, bạn có thể sử dụng thiết kế phương pháp kết hợp để điều tra xem các khu vực được coi là nguy hiểm có tỷ lệ tai nạn cao không, hoặc để khám phá tại sao các khu vực cụ thể nguy hiểm hơn đối với những người đi xe đạp.
Hãy nhớ rằng nghiên cứu phương pháp kết hợp không chỉ đơn giản là thu thập cả hai loại dữ liệu; bạn cần cẩn thận xem xét mối quan hệ giữa hai loại dữ liệu và cách bạn sẽ tích hợp chúng vào kết luận mạch lạc.
Phương pháp kết hợp có thể rất khó để thực hành, và đi kèm với cùng một rủi ro của thiên vị nghiên cứu như các nghiên cứu độc lập, vì vậy đây là lựa chọn ít phổ biến hơn so với nghiên cứu định lượng hoặc định tính độc lập.
2. Thiết kế nghiên cứu phương pháp kết hợp
Có nhiều loại thiết kế nghiên cứu phương pháp kết hợp khác nhau. Sự khác biệt giữa chúng liên quan đến mục tiêu của nghiên cứu, thời gian thu thập dữ liệu và tầm quan trọng được gán cho mỗi loại dữ liệu.
Khi bạn thiết kế nghiên cứu phương pháp kết hợp của mình, cũng hãy nhớ:
- Phương pháp tiếp cận nghiên cứu của bạn (inductive vs deductive)
- Câu hỏi nghiên cứu của bạn (research questions)
- Loại dữ liệu nào đã sẵn sàng cho bạn để sử dụng
- Bạn có thể thu thập loại dữ liệu nào.
Dưới đây là một số thiết kế phương pháp kết hợp phổ biến nhất.
2.1. Hội tụ song song
Trong một thiết kế hội tụ song song, bạn thu thập dữ liệu định lượng và dữ liệu định tính cùng một lúc và phân tích chúng riêng biệt. Sau khi cả hai phân tích hoàn tất, so sánh kết quả của bạn để rút ra kết luận tổng thể.
Ví dụ: Thiết kế hội tụ song song
Trong nghiên cứu của bạn về an toàn đi xe đạp tại Amsterdam, bạn tiến hành cả hai mặt của nghiên cứu của mình cùng một lúc:
- Ở phía định tính, bạn phân tích những phàn nàn của người đi xe đạp qua cơ sở dữ liệu của thành phố và trên mạng xã hội để tìm hiểu khu vực nào được coi là nguy hiểm và lý do tại sao.
- Ở phía định lượng, bạn phân tích các báo cáo tai nạn trong cơ sở dữ liệu của thành phố để tìm hiểu tai nạn xảy ra thường xuyên như thế nào ở các khu vực khác nhau của thành phố.
Khi bạn hoàn thành việc thu thập và phân tích dữ liệu, bạn sau đó so sánh kết quả và kết hợp các phát hiện của bạn lại với nhau.
2.2. Nhúng
Trong thiết kế nhúng, bạn thu thập và phân tích cả hai loại dữ liệu cùng một thời điểm, nhưng trong một thiết kế định lượng hoặc định tính lớn hơn. Một loại dữ liệu phụ thuộc vào loại dữ liệu khác.
Đây là một cách tiếp cận tốt nếu bạn có thời gian hoặc nguồn lực hạn chế. Bạn có thể sử dụng thiết kế nhúng để củng cố hoặc bổ sung cho kết luận của bạn từ thiết kế nghiên cứu chính.
Ví dụ: Thiết kế nhúng Trong một nghiên cứu định lượng kiểm tra xem số lượng phàn nàn của người đi xe đạp về một khu vực có tương quan với số lượng tai nạn hay không, bạn có thể “nhúng” một loạt các phỏng vấn định tính với những người đi xe đạp đã gửi phàn nàn để củng cố thêm lập luận của bạn. Phần lớn nghiên cứu của bạn vẫn là định lượng.
2.3. Tuần tự giải thích
Trong một thiết kế tuần tự giải thích, việc thu thập và phân tích dữ liệu định lượng của bạn diễn ra trước, theo sau là thu thập và phân tích dữ liệu định tính.
Bạn nên sử dụng thiết kế này nếu bạn nghĩ rằng dữ liệu định tính của bạn sẽ giải thích và đưa ra ngữ cảnh cho kết quả định lượng của bạn.
Ví dụ: Tuần tự giải thích
Bạn phân tích số liệu thống kê tai nạn trước tiên và rút ra kết luận sơ bộ về những khu vực nào nguy hiểm nhất. Dựa trên những phát hiện này, bạn tiến hành phỏng vấn với những người đi xe đạp ở những khu vực có tai nạn cao và phân tích phàn nàn theo cách định tính.
Bạn có thể sử dụng dữ liệu định tính để giải thích tại sao tai nạn xảy ra trên các tuyến đường cụ thể, và đi sâu vào các khu vực có vấn đề cụ thể.
2.4. Thăm dò tuần tự
Trong một thiết kế tuần tự thăm dò, việc thu thập và phân tích dữ liệu chất lượng diễn ra trước, sau đó là việc thu thập và phân tích dữ liệu lượng.
Bạn có thể sử dụng thiết kế này để trước tiên khám phá các câu hỏi ban đầu và phát triển giả thuyết. Sau đó, bạn có thể sử dụng dữ liệu lượng để kiểm tra hoặc xác nhận các phát hiện chất lượng của mình.
Ví dụ: Thiết kế thăm dò tuần tự Bạn trước tiên phỏng vấn các tay đua xe đạp để phát triển sự hiểu biết ban đầu về các vấn đề và rút ra kết luận sơ bộ. Sau đó, bạn phân tích thống kê tai nạn để kiểm tra xem liệu nhận thức của các tay đua xe đạp có khớp với nơi xảy ra tai nạn hay không.
3. Ưu điểm của nghiên cứu phương pháp kết hợp
3.1. Phân tích “Tốt nhất của cả hai dữ liệu”
Kết hợp hai loại dữ liệu có nghĩa là bạn được hưởng lợi từ cả những hiểu biết chi tiết, được đặt trong ngữ cảnh của dữ liệu chất lượng và những hiểu biết có thể tổng quát hóa, có hiệu lực bên ngoài của dữ liệu lượng. Sức mạnh của một loại dữ liệu thường giảm bớt nhược điểm của loại dữ liệu khác.
Ví dụ, các nghiên cứu hoàn toàn lượng thường khó khăn để kết hợp trải nghiệm sống của người tham gia của bạn, vì vậy việc thêm dữ liệu chất lượng sẽ làm sâu sắc và làm phong phú kết quả lượng của bạn.
Các nghiên cứu hoàn toàn chất lượng thường không rất có thể tổng quát hóa, chỉ phản ánh kinh nghiệm của người tham gia của bạn, vì vậy thêm dữ liệu lượng có thể xác nhận các phát hiện chất lượng của bạn.
3.2. Tính linh hoạt của phương pháp
Phương pháp kết hợp ít bị ràng buộc bởi các ngành học và các mô hình nghiên cứu đã được thiết lập. Chúng mang lại sự linh hoạt hơn trong việc thiết kế nghiên cứu của bạn, cho phép bạn kết hợp các khía cạnh của các loại nghiên cứu khác nhau để tạo ra kết quả thông tin nhất.
Nghiên cứu phương pháp kết hợp cũng có thể kết hợp việc tạo lý thuyết và kiểm định giả thuyết trong một nghiên cứu duy nhất, điều này rất ít khi xảy ra với các nghiên cứu định lượng hoặc định tính độc lập.
4. Nhược điểm của nghiên cứu phương pháp kết hợp
4.1. Khối lượng công việc
Nghiên cứu phương pháp kết hợp rất tốn công sức. Việc thu thập, phân tích, và tổng hợp hai loại dữ liệu vào một sản phẩm nghiên cứu mất rất nhiều thời gian và công sức, và thường liên quan đến các đội ngũ nghiên cứu đa ngành thay vì cá nhân. Vì lý do này, nghiên cứu phương pháp kết hợp có khả năng tốn kém hơn nhiều so với các nghiên cứu độc lập.
4.2. Kết quả khác nhau hoặc mâu thuẫn
Nếu phân tích của bạn tạo ra các kết quả mâu thuẫn, việc biết cách giải thích chúng trong một nghiên cứu phương pháp kết hợp có thể rất thách thức. Nếu kết quả định lượng và định tính không đồng nhất hoặc bạn lo lắng có thể có biến số gây nhiễu, việc không rõ cách tiếp tục sẽ rất mơ hồ.
Do dữ liệu định lượng và định tính có hai hình thức rất khác nhau, việc tìm cách so sánh các kết quả một cách có hệ thống cũng có thể khó khăn, đặt dữ liệu của bạn có nguy cơ chệch lệch trong giai đoạn giải thích.
—-
Cảm ơn bạn đã đọc bài viết trên. Chúng tôi hy vọng rằng bạn đã tìm thấy nó hữu ích và thú vị.
Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi, ý kiến đóng góp hoặc muốn chia sẻ ý kiến về nội dung, xin vui lòng liên hệ với chúng tôi qua hotline: 0904.514.345. Hoặc email: vietthue247@gmail.com. Để được tư vấn sớm nhất với một mức giá phải chăng nhất.
Chúng tôi rất trân trọng sự quan tâm và ủng hộ của bạn. Cảm ơn bạn một lần nữa và chúc bạn một ngày tốt lành!
