混合方法学设计的理论推导

混合方法学设计的理论推导

护士关注所有人，也就是说，关注人们的心理、生理和精神。由于关注点的广泛性与涵盖范围的多面性,护理研究也具有了复杂的特性。护理研究者必须能熟练地应用多种研究类型,包括质性研究与量性研究,并且经常需要在一次研究中采用一种以上的方法,也就是采用混合方法学或者说是多种方法学的科研设计方案。混合方法学研究就是在一个科研设计中包含一种完整的科研方法,同时又从另外一种次要的,不同的方法中引申出额外补充策略的科研设计。它通常既会涉及质性的方法,也会涉及量性方法的使用。例如,质性方法可以辅以额外的量性策略用于所调查的现象中某种维度的测量。同样,量性方法辅以额外的质性策略也可以用于现象中无法测量的某个角度或成分的描述中。质性与量性的研究已经被划归为不同性质截然相反的模式,因此,研究者如何在一个方案中将质性与量性的方法融合起来而又继续保持科研的严密性就显得至关重要。1混合方法学研究的学术条款和重要问题1.1混合方法学设计在开始描述混合方法学设计的过程之前,首先需要回顾一下所有必须知道的专业术语的定义(图1)。方案的核心成分是使用的方法要回答研究的主要问题。辅助成分融入核心成分之中,由用于获得必需的补充信息的额外附加策略组成。因此,核心成分通常居于主导地位,是科学严谨的,能独立存在(甚至是被发表),而辅助成分则仅仅在研究者确定额外的辅助发现能提供必要信息时才被采用。因此,我们将用于获取辅助信息的方法学研究工具称为策略而不是方法。不同类型混合方法学设计的术语见图2。方案的核心成分用大写字母表示,辅助成分用小写字母表示。1.2理论推导与量性推导研究方案可以通过归纳的方式(通常是质性研究所采用的方法)或演绎的方式(通常是量性研究所采用的方法)来实施。在混合方法学设计中,质性所采用的总的归纳或演绎的方向就称为理论推导,包括了核心与辅助两种成分以及辅助成分中对于核心成分有帮助的资料或结果。更进一步说,核心成分的理论推导凌驾于辅助成分的推导之上(图1)。例如,如果方案是质性(主)-量性(辅)方案,理论推导就是归纳和质性的,无论次要成分是否采用演绎的量性推导。如果随着时间的推移一个研究项目涉及一系列相关的混合方法学设计(正如在多种方法学设计中一样),那么这个项目总的理论推导是持续的,不论单个方案中的理论推导如何。研究问题提纲的性质决定研究项目总的归纳或演绎方向(图1)。多种方法学设计也可包括使用单个不同方法的方案。1.3质性辅的研究当一个混合方法学设计中涉及质性与量性的成分时,抽样就会变得困难。在一个量性(主)—质性(辅)的研究中,量性抽样(样本量大而且是随机选取)不适用于质性的成分,而在一个质性(主)—量性(辅)研究中,质性抽样(样本量太小而且是目的抽样)也难以满足量性成分的需要。接下来将讨论克服这些限制的特殊途径以及进行多种方法学研究的过程。1.4信息加质性的设计如果辅助研究是与核心研究在同一时间进行,我们就将之称为同期混合方法学设计,用一个加号(+)表示;如果辅助研究是核心研究之后,其原因可能是结果非常有趣,需要一些额外的信息,那么混合方案设计就是序列的,用一个箭头(→)表示。举一个混合方法学设计的例子。假设我们正在急诊室进行一个质性推导的研究,想探讨病人家属在候诊室等待病人诊治消息时的体验。这个研究的理论推导将是归纳性的,所使用的核心(主要)方法可能是扎根理论。但是,如果在研究过程中我们注意到家属存在焦虑,那么我们可以选择使用量性的标准化焦虑量表来测量他们的焦虑程度。在这个例子中,核心成分是质性的(QUAL)扎根理论,而辅助成分是量性的(quan)焦虑量表。考虑到辅助成分是与核心成分同时进行的,我们将此种设计描述为质性加量性的研究。相反,我们可以用另外一种理论框架来进行同一个方案,即病人家属在等待病人消息的过程中会产生焦虑,如果家属能通过共同等待获得社会支持,那么其焦虑程度就会减轻,这就是一个量性推导的研究。研究采用成套的测验如焦虑量表与社会支持量表。但在预实验中,我们发现使用电视机是一个减轻焦虑的外变量,因此我们决定记录电视节目的性质及电视被等待者和观看者使用的情况。然而,由于我们无法找到一个更为合适的工具来衡量这个变量,我们决定采用质性的方法来对这个方面进行描述。这第二个方案是演绎理论推导的,是量性推导(QUAN),并存在一个质性的辅助成分(qual)。我们将这个设计方案描述为量性加质性(QUAN+qual)。如果要更为复杂,我们可以将这些质性的数据转换为量性的变量,那么我们的设计就将是量性加质性到量性(QUAN+qual→quan)。1.5设计程序的决定方案的归纳和演绎推导是由研究问题的性质所决定的,而问题的性质反过来会决定研究方法的选择,进而决定科研设计与程序。进行混合方案设计的程序如图2所示。有一点要强调,即尽管理论推导和程序进展速度(对序列设计或同期设计而言)能改变设计方案,但实际程序还是能在同一张图表中呈现出来。有两种基本的路径:核心成分在左侧路径中进行描述,辅助成分在右侧路径中进行描述。1.6集《从》第20页著录《公约》集后决在序列和同期两种设计中,核心成分(图2中左侧路径)都是依据所选方法的标准程序进行的,直至数据收集完毕为止。核心成分必须总是遵循所选方法的原则,在可靠性、有效性和精确性方面要满足质性研究的标准,在没有辅助成分的情况下也可以发表。尤其重要的是,研究者必须牢记,辅助成分在方法学上是不完整的,是不能单独发表的。他们的作用是帮助补充核心成分的结果中“缺失的部分”,使核心成分的结果更有说服力,更全面。1.7核心数据分析保持辅助成分(图2中右侧路径)的有效性是最困难的任务。如果辅助成分是同时进行的,辅助性的数据已经收集了,那么这些数据就与核心数据一起进行分析;如果辅助性的数据是后续收集的,那么它们就会在核心分析完成之后再融合到研究成果之中;如果辅助性分析是继核心分析之后对于原始资料的再分析,那么分析结果会有助于研究结果的全面性(图2)。而且,研究者必须注意抽样问题以及资料类型,因为当辅助性成分采用的是对立的范式时(量性研究辅以质性研究,反之亦然),这些问题就会加剧。2两种类型设计的对比下面,我们将对混合方法学设计中两种质性推导设计和两种量性推导设计进行描述和阐明,因为这四种设计最容易出错,最可能影响设计方案的有效性。2.1质性到量性研究的编码在两种类型的质性-量性设计中,方案的总体理论推导是归纳性的,质性的。辅助成分(量性)的主要作用就是对所研究现象的某方面进行描述或是使用量性的方法来验证假设(图2)。这可以通过在分析过程中将样本看似比较重要的质性特征进行量化来进行(辅助性数据转化分析策略)或者通过收集样本参与者特征的数量资料来实现(辅助性数据收集策略)。辅助策略是源于量性方法,这个方法可以是在进行方案核心成分的过程中产生的,所以质性与量性的方法是同时实施质性加量性(QUAL+quan);也可以继核心成分之后产生,所以质性与量性的方法是相继实施质性到量性(QUAL→quan)。质性加量性(QUAL+quan)(图2,路线B):当核心方案是质性,而辅助策略是量性时,质性的抽样(目的抽样,样本量较小)无法满足量性样本量的标准(大样本)和随机化的原则。对于一个同期设计,如果是数量资料用于改进描述(如前面的例子中提到的测量家属的焦虑程度),那么量性工具必须有额外的标准。在小样本的质性研究中所获得的得分可以解释为标准化的人群,研究者可以得出样本焦虑程度方面的结论,并把这个结论填加到描述中。这些对于质性参与者的得分评分并不是平均化的,也不代表群体的得分,除非样本量满足估计得分均数的最低要求,即n=30。质性到量性(QUAL→quan)(图2,路线C):通过转化核心成分中收集的质性数据以及对原始资料进行进一步分析,数量资料可以用于促进质性研究。对这项技术而言,首先必须检查质性访谈的性质,因为只有所有的参与者都被问的是同样的问题(如采用半结构性的,开放性的访谈)或者是能够从访谈中推断出答案时(如所有的访谈中都用了同样的五六个导向问题),才能进行数据转换。如果研究者所采用的访谈随着研究的进展而不断演变,正如人种学研究中所采用的访谈方法一样,那么,数据转换就无法进行。定量处理定性资料的程序已在其他文献中进行了充分的描述。简言之,研究者必须在定性资料的内部进行分类,进行数字化编码,发展编码的定义,确定评价者间的稳定性,将访谈的手写本进行编码,分析数量资料的结果,并将辅助性发现的结果融合到质性的结果中以完善结论与推断。例如,在前面提到的关于家属等待焦虑状况的例子中,我们可能观察到那些看起来沉思默想的人对家属提供支持的需求程度会较低。在与这些家属进行访谈时,他们提到了冥想的使用。这部分信息就可以进行编码,进行非参数统计分析以确定相关变量间是否存在显著性联系。注意这个数据分析策略是后续进行的,因为只有先完成质性分析,才能进行质性资料的转化,其结果是用来充实研究成果而不是用于构建研究结果本身。2.2研究的参与问题在量性-质性混合方法学设计中,方案的总体理论推导是演绎性的,量性的。辅助成分(质性)的主要作用是用于改进对核心方法未能获取的现象进行描述、理解及解释(图2)。这既可以通过用其他结构性工具(量性+质性)中的开放性问题去收集定性资料来实现,也可以分别收集和分析定性资料来解释困惑的发现(量性→质性)。特别要注意的是与同期设计或序列设计有关的问题。量性加质性(图2,路线A):方案的同期演绎性推导成分为质性的辅助成分提出一个问题:定量研究为定性的辅助成分所选择的样本量太大,而且是随机选取的样本。如果研究中包含以开放性问题结尾的定量问卷,那么尽管这些开放性问题可以进行定性分析,但我们将定性资料转化为数量资料并将这些数据整合到定量分析过程中会使设计方案更充分有力。这方面的一个例子就是将量性推导的调查中10%的条目改成半结构式开放性问题以证实非结构式访谈中参与者不良反应的发生及严重程度。500个应答者的样本量对于处理正文数据而言并不是特别大,这些定性资料的转化可以使资料融入到统计分析中,而且归纳性的质性成分会极大地提高整个方案的有效性。量性到质性(图2,路线B):这种方案比较大的挑战就在于质性辅助成分是继量性核心成分之后产生。如果质性辅助成分的作用是收集额外的资料以补充对量性成分的描述,如果研究者能够获得量性研究所需的样本量,那么就应该制定对参与者进行目的抽样的标准。这个标准应该依据“好的信息提供者”的标准制定:表达清晰,了解访谈主题,愿意就访谈主题进行思考,有时间参与。如果研究者能找到量性研究的参与者(比如可以由收集数量资料的科研助手提名),那么应服从质性抽样的原则。如果研究者无法找到量性研究的参与者(比如无法追踪或回忆),那么研究者就只有根据质性辅助成分的需要来另行抽样。参与者可以通过量性成分的得分进行选取。显而易见,这种设计方案的强度紧略弱于多种方法学设计的强度。在多种方法学设计中,样本是全部研究的样本,其结果足够严格,可以独立发表。这种混合方法学设计的一个例子就是一项对某小区的量性调查结果提示幼儿母亲参加工作与日托所的使用之间没有相关性。质性访谈进行随访的结果提示,在这个地区很多孩子的父亲都是学生,他们具有可变通的时间表,这些父亲的时间安排考虑了照顾孩子的问题,白天他们照顾孩子,而妻子在家的时候他们去学习。这种儿童保育的弹性安排是研究者事先不能预见的,有必要通过后续的质性成分来对意外的发现提供解释。3混合方法学设计的价值混合方法学设计较单独应用某一种方法而言可以获得对结果更为全面的理解。然而,将核心方法与辅助策略结合起来,特别是质性与量性策略的结合,需要深入理解质性与量性两种方法的原则,以及抽样策略与数据转化方面的知识以维持研究的有效性。进行混合方法学设计而不是多种方法学设计是一种捷径吗?所有探索复杂现象的设计都不应该采用多种方法,不应该象多种方法学设计中那样所有的成分都采用完整的方法吗?答案是混合方法学设计有其自身的价值,相对于多种方法学设计而言,完成混合方法学设计方案更为迅