يجمع البحث بالطرق المختلطة
أو ما يسمى بالمزيج بين عناصر البحث الكمي والنوعي، بهدف الإجابة على سؤال البحث
الخاص بك بشكل أكثر تعمقًا. يمكن أن يوفر لك هذا النهج صورة أكثر اكتمالًا من
دراسة قائمة بذاتها على المنهج الكمي أو المنهج النوعي، نظرًا لأنه يتضمن مزايا
كلا المنهجين الكمي والنوعي.
كثيرًا ما يستخدم البحث
المزيج ذو الطرق المختلطة في العلوم السلوكية والصحية والاجتماعية، لا سيّما في
البيئات متعددة التخصصات والبحوث الظرفية أو المجتمعية المعقدة.
أمثلة على أسئلة البحث المزيج
• إلى أي مدى يعكس تكرار
حوادث المرور (الكمية) تصورات راكبي الدراجات عن سلامة الطرق (النوعية) في
أمستردام؟
• كيف ترتبط تصورات الطلبة
لبيئتهم المدرسية (النوعية) بالفروق في درجات الاختبار (الكمية)؟
• كيف تساعد المقابلات حول
الرضا الوظيفي في الشركة X (النوعية) في شرح أداء المبيعات على أساس
سنوي ومؤشرات الأداء الرئيسية الأخرى (الكمية)؟
• كيف يمكن لمواقف الناخبين
وغير الناخبين تجاه الديمقراطية (النوعية) أن تساعد في تفسير أنماط المشاركة في
الانتخابات (الكمية) في المدينة X؟
• كيف تساعد قياسات متوسط
رواتب المستشفى بمرور الوقت (الكمية) في شرح شهادات الرضا الوظيفي للممرضات
(النوعية)؟
متى يجب استخدام البحث المزيج؟
إذا كانت عملية البحث
الخاصة بك تشير إلى أن البيانات الكمية أو النوعية وحدها لن تجيب بشكل كافٍ على
سؤال البحث الخاص بك، فقد يكون البحث المزيجأو المختلط هو الخيار الأفضل في هذه
الحالة. ومع ذلك، هناك عدة أسباب شائعة لاستخدام البحث بالطرق المختلطة:
•
قابلية التعميم: نظرًا لأن البحث النوعي عادةً ما يحتوي
على عينة أصغر حجمًا، فإنه غير قابل للتعميم. يتم تخفيف هذا الضعف المقارن في بحث
الأساليب المختلطة، من خلال القوة المقارنة للعينة الكبيرة والموثوقية في البحث
الكمي.
•
تحديد السياق: يسمح لك الجمع بين الطرق المزجية بوضع
النتائج في سياقها، وإضافة المزيد من التفاصيل الثرية إلى استنتاجاتك. يمكن أن
يساعد استخدام البيانات النوعية لتوضيح النتائج الكمية في "وضع اللحم على
العظام" في تحليلك البحثي.
•
المصداقية: يمكن أن يؤدي استخدام طرق متعددة لجمع البيانات حول نفس
الموضوع إلى جعل نتائجك أكثر مصداقية. إذا تقاربت البيانات النوعية والكمية مع
بعضهما، فهذا يعزز صحة استنتاجاتك. هذه العملية في البحث تسمى التثليث.
حاول أن تتناول بشكل مباشر
كيف سيتم الجمع بين الأساليب النوعية والكمية في دراستك، أثناء قيامك بصياغة سؤال
البحث الخاص بك. إذا كان من الممكن الإجابة على سؤال البحث الخاص بك بشكل كافٍ
باستخدام التحليل الكمي أو النوعي فقط، فقد لا يكون نهج الأساليب المختلطة مناسبًا
لإجراء بحثك.
مثال على البحث المزيج
تريد إجراء بحث حول سلامة
ركوب الدراجات في المناطق المكتظة بالسكان في أمستردام. إذا كنت مهتمًا بتكرار
وقوع الحوادث وموقعها، فقد يكون هذا تحليلًا كميًا مباشرًا. بينما إذا كنت مهتمًا
بطبيعة الشكاوى المقدمة من راكبي الدراجات أو تصوراتهم عن ركوب الدراجات في مناطق
معينة، فقد يكون النهج النوعي هو الأفضل.
ومع ذلك، إذا كنت ترغب في
دمج هذين السؤالين بشكل هادف في دراسة بحثية واحدة، فقد تكون الأساليب المختلطة
خيارًا جيدًا.
على سبيل المثال، يمكنك
استخدام تصميم أساليب مختلطة للتحقق مما إذا كانت المناطق التي يُنظر إليها على
أنها خطرة ذات معدلات حوادث عالية، أو لاستكشاف سبب كون بعض المناطق أكثر خطورة
على راكبي الدراجات من غيرها.
ضع في اعتبارك أن إجراء
البحث بالطرق المختلطة يستلزم أكثر من مجرد جمع كلا النوعين من البيانات
"الكمية والنوعية"؛ يجب أن تفكر مليًا في العلاقة بين الاثنين وكيف
ستدمجهما في استنتاجات متماسكة.
قد يكون من الصعب تنفيذ بحث
الأساليب المختلطة، فهي تحمل نفس مخاطر التحيز البحثي مثل الدراسات المستقلة، لذلك
فهي خيار أقل شيوعًا من إجراء البحث النوعي أو النوعي المستقل.
تصاميم بحثية بطرق مختلطة
تصنف تصاميم البحث بالطرق
المختلطة إلى عدة أنواع. ترتبط الفروق بينهما بالغرض من البحث، وتوقيت جمع
البيانات، والأهمية المعطاة لكل نوع من أنواع البيانات. ضع في اعتبارك ما يلي
أيضًا أثناء تصميمك لدراسة الأساليب المختلطة:
• نهج البحث الخاصة بك
(استقرائي مقابل استنتاجي).
• طبيعة الأسئلة البحثية
وكيفية معالجتها.
• نوع البيانات المتاحة
التي يمكنك بالفعل استخدامها.
• نوع البيانات التي يمكنك
جمعها بنفسك.
فيما يلي بعض الأمثلة على
تصميمات الطرق المختلطة الشائعة.
المتوازي
المتقارب
في التصميم المتوازي
المتقارب، يتم جمع البيانات الكمية والنوعية بشكل متزامن وتحليلها بشكل منفصل. عند
الانتهاء من كلا التحليلين، قارن نتائجك للوصول إلى استنتاجات عامة.
مثال
على التصميم المتوازي المتقارب
تجري كلا جانبي بحثك حول
سلامة ركوب الدراجات في أمستردام في نفس الوقت:
على الجانب النوعي، تقوم
بتحليل شكاوى راكبي الدراجات من خلال قاعدة بيانات المدينة ووسائل التواصل
الاجتماعي، لتحديد المناطق التي تعتبر خطيرة وسبب كونها كذلك.
على الجانب الكمي، تقوم
بتحليل تقارير الحوادث في قاعدة بيانات المدينة، لمعرفة مدى تكرار وقوع الحوادث في
مناطق مختلفة من المدينة.
عندما تنتهي من جمع
البيانات وتحليلها، فإنك تقارن ما بين النتائج وتربطها معًا.
التصميم
المضمن
في التصميم المضمن، يتم جمع
كلا النوعين من البيانات وتحليلهما في نفس الوقت، ولكن في سياق تصميم كمي أو نوعي
أكبر. نوع واحد من البيانات تابع للآخر.
هذه طريقة جيدة يجب اتباعها
إذا كنت تعاني من ضيق الوقت أو محدودية الموارد. يمكن استخدام التصميم المضمن
لتقوية أو استكمال استنتاجاتك من النوع الأساسي لتصميم البحث.
مثال
على التصميم المضمن
كجزء من دراسة كمية تختبر
ما إذا كان عدد شكاوى راكبي الدراجات حول منطقة ما يرتبط بعدد الحوادث، يمكنك
"تضمين" سلسلة من المقابلات النوعية مع راكبي الدراجات الذين قدموا
الشكاوى؛ بهدف تعزيز حجتك في البحث بشكل أفضل. وعلى الرغم من ذلك، لا يزال الجزء
الأكبر من البحث الخاص بك كميًا.
التسلسلي
التوضيحي
في التصميم التسلسلي
التوضيحي، يتم جمع البيانات الكمية وتحليلها أولًا، ثم يتم جمع البيانات النوعية
وتحليلها. يجب استخدام هذا النوع من التصميم إذا كنت تعتقد أن بياناتك النوعية سوف
تشرح نتائجك الكمية وتضعها في سياقها.
مثال
على التصميم التسلسلي التوضيحي
تبدأ بتحليل إحصائيات
الحوادث واستخلاص استنتاجات أولية حول المناطق الأكثر خطورة. بناءً على هذه
النتائج، تقوم بإجراء مقابلات نوعية مع راكبي الدراجات في المناطق عالية الحوادث
وتحليل الشكاوى بمنهجية نوعية. يمكنك استخدام البيانات النوعية لشرح سبب وقوع
الحوادث على طرق معينة، والخوض بشكل متعمق في مناطق مشكلة معينة.
التسلسلي
الاستكشافي
في التصميم التسلسلي
الاستكشافي، يتم جمع البيانات النوعية وتحليلها أولًا، ثم يتم جمع البيانات الكمية
وتحليلها. يمكن استخدام هذا التصميم لاستكشاف الأسئلة وتوليد الفرضيات الأولية.
يمكن بعد ذلك استخدام البيانات الكمية لاختبار أو تأكيد النتائج النوعية الخاصة
بك.
مثال
على التصميم التسلسلي الاستكشافي
تبدأ أولًا بإجراء مقابلات
مع راكبي الدراجات لفهم مناطق المشاكلات، واستخلاص النتائج الأولية. ثم تقوم
بتحليل إحصائيات الحوادث لمعرفة ما إذا كانت تصورات راكب الدراجة تتطابق مع مكان
وقوع الحوادث.
مزايا البحث بالطرق المختلطة
تحليل
"أفضل ما في العالمين"
عندما تجمع بين نوعي
البيانات الكمية والنوعية، ستحصل على الرؤى التفصيلية السياقية للبيانات النوعية
بالإضافة إلى الرؤى المعممة والصالحة خارجيًا للبيانات الكمية. غالبًا ما تخفف
نقاط القوة في أحد أنواع البيانات من نقاط الضعف في النوع الآخر.
على سبيل المثال، غالبًا ما
تكافح الدراسات الكمية فقط لدمج الخبرات الحية للمشاركين، لذا فإن إضافة البيانات
النوعية تعمق وتثري نتائجك الكمية. نظرًا لأن الدراسات النوعية يمكن أن تعكس تجارب
المشاركين فقط، فهي غالبًا ليست قابلة للتعميم، لذا فإن إضافة البيانات الكمية
يمكن أن يتحقق من صحة نتائجك النوعية.
منهجية
قابلة للتكيف "مرنة"
إن البحث بالطرق المختلطة
هو أقل ارتباطًا بالتخصصات ونماذج البحث الراسخة. إنها تسمح لك بدمج جوانب أنواع
مختلفة من الدراسات لاستخلاص النتائج الأكثر إفادة، مما يمنحك مزيدًا من المرونة
في تصميم بحثك. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تجمع أبحاث الطرق المختلطة أيضًا بين
توليد النظرية واختبار الفرضيات في دراسة واحدة، وهو أمر غير معتاد بالنسبة
للدراسات النوعية أو الكمية المستقلة.
مساوئ البحث بالطرق المختلطة
عبء
العمل
إن البحث بالطرق المختلطة
يحتاج إلى عمل مكثف للغاية. يتطلب جمع وتحليل وتوليف نوعين من البيانات في منتج
بحثي واحد قدرًا كبيرًا من الوقت والجهد، وغالبًا ما يتضمن تعاون فرق متعددة
التخصصات من الباحثين بدلًا من الأفراد. نتيجةً لذلك، من المحتمل أن تكون الأبحاث
ذات الطرق المختلطة أكثر تكلفة من الدراسات المستقلة.
نتائج
مختلفة أو متناقضة
إذا أدى تحليلك إلى نتائج
مختلفة أو متناقضة، فقد يكون من الصعب جدًا معرفة كيفية تفسيرها في دراسة طرق
مختلطة. قد يكون من غير الواضح كيفية المضي قدمًا، إذا كانت النتائج الكمية
والنوعية غير متوافقة أو إذا كنت قلقًا بشأن المتغيرات الخارجية.
نظرًا لحقيقة أن البيانات الكمية والنوعية تتخذ شكلين مختلفين تمامًا، فقد يكون من الصعب أيضًا إيجاد طرق لمقارنة النتائج بشكل منهجي، مما يعرض بياناتك لخطر التحيز أثناء مرحلة التفسير.
