Pelnas:
- Gebėjimas pagrįsti, ar tyrimo klausimui tikrai reikia mišrių metodų
- Gebėjimas kiekybines ir kokybines išvadas skaidriai sudėti greta ir interpretuoti kaip vieną radinį, neslepiant prieštaravimų
- Galimybė išvengti klaidingos trianguliacijos tikrinant, ar šaltiniai tikrai nepriklausomi
Socialiniai įvykiai dažnai negali būti visiškai suprasti per vieną objektyvą. Gali prireikti ir reiškinį išmatuoti skaičiais (kiek žmonių, kokia proporcija), ir giliai suprasti (kodėl, kaip). Būtent tai yra mišrūs metodai: sąmoningas kiekybinio ir kokybinio požiūrių derinimas tame pačiame tyrime. Glaudžiai susijusi sąvoka yra trianguliacija – išvados patikimumo tikrinimas kryžminiu būdu tikrinant tą patį klausimą naudojant skirtingus duomenų šaltinius, metodus ar perspektyvas. Šiame skyriuje sužinosite, kaip naudoti dirbtinį intelektą planuojant hibridinį dizainą, derinant skirtingų tipų duomenis ir kryžminį išvadų patvirtinimą.
Mišraus metodo pranašumas yra tas, kad kai vienas metodas yra silpnas, kitas yra stiprus. Apklausa nurodo „paplitimą“, bet ne „kodėl“; interviu gilinamasi į „kodėl“, bet nenurodoma, kiek žmonių tai taikoma. Kai naudojate abu kartu, gausite platų ir gilų paveikslą. Dirbtinis intelektas čia ypač naudingas, nes padeda greta sudėti skirtingų formatų duomenis (skaičių lenteles ir teksto nuorašus) ir tvarkingai paklausti „palaiko ar prieštarauja vienas kitam“? Bet galutinė sintezė – sprendimas „ką šie du šaltiniai sako kartu“ – yra jūsų.
Žingsnis po žingsnio: hibridinio dizaino nustatymas
1. Nurodykite, kodėl jis sumaišytas. Mišrūs metodai pasirenkami ne „dėl to, kad tai madinga“, o todėl, kad jūsų tyrimo klausimas reikalauja platumo ir gylio. AI padeda suabejoti, ar jūsų klausimą tikrai reikia maišyti.
2. Pasirinkite rūšiavimą. Ar pirmiausia kiekybinis, po to kokybinis (raskite skaičius, po to interviu gilinkitės į „kodėl“), ar pirmiausia kokybinis, o paskui kiekybinis (temų atrandamas, tada jų paplitimo matavimas)? AI paaiškina kiekvieno dizaino logiką.
3. Apibrėžkite tvirtinimo taškus. Kada susitiks du duomenų tipai? Pavyzdžiui, pakviesti į pokalbį grupę, kuri apklausoje surinko žemus balus. AI parengia šias ryšio strategijas.
4. Sudarykite trianguliacijos planą. Su kiek skirtingų šaltinių tikrinsite tą patį radinį? AI sudaro kontrolinį sąrašą klausimui "kuris antrinis šaltinis galėtų paremti šį teiginį?"
5. Neslėpkite prieštaravimų, paaiškinkite juos. Kiekybinės ir kokybinės išvados kartais prieštarauja; Tai ne problema, tai atradimas. AI žymi prieštaravimą; Jūsų darbas tai interpretuoti.
Atsargiai: trianguliacija nėra „du kartus padaryti tą pačią klaidą“. Jei abu jūsų šaltiniai yra iš tos pačios šališkos imties, būsite suklaidinti vienas kitą „patvirtindami“. Tikroji trianguliacija yra tikrai nepriklausomų šaltinių sutapimas.
trys mini dėklai
1 atvejis – numeris ir istorija sujungti. Viena komanda, atlikusi 400 žmonių vienoje kaimynystėje (38%) apklausą, nustatė „mažą kaimynystės pasitikėjimą“. Tada jis ištyrė „kodėl“ su 15 interviu. Kai YZ sudėjo apklausos lentelę ir interviu temas greta, tai parodė, kad už mažo pasitikėjimo išsiskiria „greito gyventojų kaitos“ tema. Skaičių paplitimas lėmė interviu priežastį.
2 atvejis – prieštaravimas virto atradimu. Apklausoje 72% žmonių pasakė „aš perdirbu“; Tačiau daugumoje interviu detalizuodamas jis paaiškino, kad iš tikrųjų tai darė nereguliariai. AI pažymėjo šį prieštaravimą. Grupė tai interpretavo kaip „socialinio geidžiamumo šališkumą“ (žmonių polinkį pateikti atsakymą, kuris bus patvirtintas); Prieštaravimas buvo išvada, kurios nebuvo galima įžvelgti vien apklausoje.
3 atvejis – aptikta klaidinga trianguliacija. Tyrėjas rado tą patį rezultatą dviejose skirtingose internetinėse apklausose ir manė, kad tai „patikrinta“. Kai paklausiau AI apie dizainą, paaiškėjo, kad abiejose apklausose buvo įdarbinti dalyviai iš tos pačios socialinės žiniasklaidos grupės. Šaltiniai nebuvo nepriklausomi; „trianguliacija“ iš tikrųjų buvo to paties šališkumo pakartojimas.
Keturi kopijuojami šablonai
1) Mišraus dizaino pagrindimas:
Mano tyrimo klausimas: [klausimas]. Ar šis klausimas tikrai reikalauja mišraus metodo? (1) Paaiškinkite, kuriai daliai reikalingas kiekybinis, o kuriai kokybinis metodas. (2) Koks turėtų būti kiekybinis-kokybinis reitingas ir kodėl? (3) Jei mišrus metodas nereikalingas, pasakykite tai nuoširdžiai.
2) Susiejimo strategija:
Mano kiekybinis etapas: [apklausos aprašymas]. Mano kokybinė fazė: [interviu aprašymas]. Kuriuo momentu galiu sujungti šias dvi fazes? Pavyzdžiui, kurį pogrupį turėčiau pakviesti į susitikimą? Pasiūlykite man 3 susiejimo strategijas ir paaiškinkite, ką kiekviena daro.
3) Trianguliacijos žemėlapis:
Mano pagrindinis atradimas iki šiol yra: [radimas]. Noriu tai patikrinti su nepriklausomais šaltiniais. (1) Kokie skirtingi duomenų šaltiniai gali patikrinti šią išvadą? (2) Kaip patikrinti, ar šaltiniai TIKRAI nepriklausomi? Įspėkite mane apie klaidingą trianguliaciją, kuri yra tokia pati.
4) Prieštaravimų analizė:
Mano kiekybinė išvada: [lentelė/numeris]. Mano kokybinis atradimas: [tema]. Ar šie du vienas kitą palaiko, prieštarauja ar papildo? Jei yra neatitikimų, išvardykite galimus paaiškinimus (pvz., socialinio pageidaujamo šališkumo, kitokios imties). Neslėpk prieštaravimo; pateikti jį kaip radinį.
Silpnas raginimas / Stiprus raginimas
Silpnas raginimas:
Turiu apklausų ir interviu rezultatus. Sujunkite juos ir parašykite vieną rezultatą.
AI atsitiktinai sumaišo du šaltinius ir sukuria tekstą, kuris slepia prieštaravimus ir neaišku, kuris teiginys kyla iš kokių duomenų.
Galingas raginimas:
Aš studijuoju mišrius metodus. Kiekybinės išvados: [lentelė]. Tinkamos temos: [sąrašas]. Jūsų užduotis: prie kiekvienos pagrindinės išvados atskirai parodyti taškus, kuriuose kiekybiniai ir kokybiniai šaltiniai (a) palaiko, (b) prieštarauja ir (c) papildo vienas kitą. Kiekvienoje eilutėje nurodykite šaltinį. Neslėpkite prieštaravimų, aiškiai juos pažymėkite. Pateiksiu sintezės komentarą; Jūs derinate išteklius.
Skirtumas: antrasis metodas aiškiai sugretina du duomenų tipus ir išsaugo prieštaravimą kaip radinį.
Mišrių metodų dizainas
Dizainas
Rūšiuoti pagal
Kam tai naudinga
Dėmesio
aiškinamasis
Kiekybinis → Kokybinis
Paaiškinkite skaičių "kodėl"
Interviu pavyzdžio pasirinkimas
tiriamasis
Kokybinis → Kiekybinis
Perkelkite temą į mastelį
Skalės galiojimas
vienu metu
vienu metu
Platus + gilus vaizdas
Integracijos sunkumai
susipynę
vienas dominuojantis
papildoma perspektyva
Antrinių duomenų vaidmuo
Dažnos klaidos
- Mišraus metodo pasirinkimas be pagrindo. Jei klausimo to nereikia, abu metodai tik padidina darbo krūvį.
- Prieštaravimo slėpimas. Kiekybinis-kokybinis prieštaravimas yra ne trūkumas, o dažnai pats vertingiausias radinys.
- Pseudo-trianguliacija. Du kartus naudojant tą patį šališką šaltinį nėra patvirtinimas.
- Prarasti, kuri pretenzija kyla iš kur. Kiekvienas atradimas turi likti ištikimas savo šaltiniui.
- Galvojant, kad du duomenys yra vienodo gylio. Paprastai vienas yra dominuojantis, o kitas palaiko; Išsiaiškinkite jų vaidmenis.
Apibendrinant
Mišrus metodas – tai būdas žiūrėti į reiškinį tiek plačiai (kiekybiškai), tiek giliai (kokybiškai); Trianguliacija yra kryžminis išvados patikrinimas su nepriklausomais šaltiniais. AI; tai galinga pagalba kvestionuojant projektavimo pagrindimą, kuriant fazių sujungimo strategijas, skaidriai sugretinant dviejų tipų duomenis ir pažymint prieštaravimus. Tačiau sintezės, pamatymo, ar šaltiniai tikrai nepriklausomi, ir prieštaravimo įprasminimo sprendimas priklauso jums. Rinkitės mišrų metodą su pagrindimu, neslėpkite prieštaravimų ir venkite klaidingos trianguliacijos.
Taikymo užduotis
Sukurkite tyrimo klausimą, kuriam reikalingi mišrūs metodai. Užduokite AI klausimą, ar šiam klausimui tikrai reikia mišrių metodų, naudodami „mišraus dizaino pagrindimo“ šabloną. Sudarykite nedidelę kiekybinę išvadą (keli procentai) ir keletą kokybinių temų; Paprašykite jų ištirti, ar jie palaiko vienas kitą naudodami „prieštaravimo analizės“ šabloną. Galiausiai suplanuokite, kaip patikrinsite radinį su nepriklausomais šaltiniais naudodami „trianguliacijos žemėlapį“ ir atkreipkite dėmesį į klaidingos trianguliacijos riziką.
kontrolinis sąrašas
- [ ] Mišrų metodą pagrindžiau remdamasis tyrimo klausimu.
- [ ] Apibrėžiau kiekybinės ir kokybinės fazių jungties tašką.
- [ ] Kiekvieną radinį susiejau su jo šaltiniu.
- [ ] Kiekybinių-kokybinių prieštaravimų neslėpiau ir traktavau kaip išvadas.
- [ ] Patikrinau, ar šaltiniai tikrai nepriklausomi.