أصبحت البحوث ذات الأساليب المختلطة أكثر شيوعًا لأنها تساعدك على فحص سؤال البحث بالكامل. يمكنك الإجابة عن الأسئلة المعقدة التي تتطلب طريقة واحدة فقط، مثل تعلم استخدام البيانات النوعية والكمية.
يمكنك جمع وتحليل كلا النوعين من البيانات بأسلوب الدراسة هذا. يتيح لك ذلك الاستفادة من نقاط القوة في كل أسلوب، مما يمنحك رؤية أوسع ويكشف لك عن روابط أعمق في البحث.
على سبيل المثال، إذا كنت تبحث عن الاتجاهات في مجال الرعاية الصحية، يمكن أن يساعدك نهج الأساليب المختلطة على فهم الأنماط العامة بالبيانات الكمية مع استكشاف التجارب الفردية من خلال البيانات النوعية. يكون هذا النهج مفيدًا بشكل خاص عند التعامل مع القضايا المعقدة حيث تكون هناك حاجة إلى وجهات نظر مختلفة لفهم كامل.
في هذه المدونة، سنستكشف في هذه المدونة مزايا وعيوب البحوث المختلطة ونناقش كيف يمكن أن يوفر الجمع بين المنهجين الكيفي والكمي فهمًا أكثر اكتمالاً للموضوعات المعقدة.
ما هي البحوث ذات المنهجيات المختلطة؟
تجمع البحوث ذات الأساليب المختلطة بين أساليب البحث الكيفية والكمية لإعطاء رؤية أكثر اكتمالاً لمسألة البحث. ويستخدم كلا المنهجين لاكتساب فهم أعمق للموضوع.
- البحث الكمي يجمع البيانات العددية من خلال الاستطلاعات أو التجارب أو غيرها من الطرق التي تنتج نتائج قابلة للقياس، مثل الأعمار أو النسب المئوية. وهي تساعد في تحديد الأنماط واختبار النظريات والتوصل إلى استنتاجات عامة.
- البحوث النوعية يجمع البيانات غير الرقمية لاستكشاف المعتقدات والدوافع والمواقف والخبرات من خلال المقابلات ومجموعات التركيز. وهي توفر رؤى مفصلة وتساعد على فهم الأسباب الكامنة وراء الاتجاهات العددية.
يمنحك الجمع بين كلا النوعين من البيانات صورة أكمل لسؤال البحث. هذا النهج مفيد بشكل خاص في العلوم السلوكية والصحية والاجتماعية، حيث يتطلب فهم القضايا المعقدة وجهات نظر متعددة.
تعتبر البحوث ذات الأساليب المختلطة ذات قيمة في الحالات التي تحتاج إلى بيانات إحصائية ورؤى شخصية. فهي توفر فهماً أكثر ثراءً ودقة للمشكلة.
متى يتم استخدام البحوث ذات المنهجيات المختلطة؟
يعد البحث بالطرق المختلطة خيارًا جيدًا عند استخدام البيانات الكمية أو النوعية فقط، والتي لن تجيب بشكل كامل على سؤال بحثك. يمكن أن يمنحك الجمع بين كلا النوعين من البيانات صورة أكثر اكتمالاً لمشكلة بحثك.
الأسباب الشائعة لاستخدام الأساليب المختلطة:
- قابلية التعميم: تتضمن البحوث النوعية عادةً مجموعات أصغر، لذلك من الصعب تطبيق النتائج على نطاق واسع. ويساعد تضمين البيانات الكمية، التي تأتي من مجموعات أكبر، في التوصل إلى استنتاجات أكثر عمومية.
- تحديد السياق: تُظهر البيانات الكمية الأنماط، لكن البيانات النوعية، مثل المقابلات، تساعد في تفسير سبب وجود هذه الأنماط.
- المصداقية: استخدام كلتا الطريقتين لدراسة نفس المشكلة يجعل النتائج أكثر موثوقية. وعندما تتفق كلتا المجموعتين من البيانات، فإن ذلك يعزز الثقة في النتائج.
على سبيل المثال، إذا كنت تقوم باستطلاع تفضيلات المستهلكين، يمكنك جمع بيانات كمية مثل عدد الأشخاص الذين يفضلون كل منتج وخصائصهم الديموغرافية. ومع ذلك، من خلال جمع البيانات النوعية أيضًا من خلال المقابلات أو مجموعات التركيز، يمكنك استكشاف سبب تفضيل الأشخاص لتفضيلات معينة. يمكن أن يمنحك ذلك رؤى أعمق.
استخدم البحث بالطرق المختلطة عندما لا يجيب نهج واحد على سؤالك البحثي بشكل كامل. ولكن تذكر أن الأمر لا يتعلق فقط بجمع كلا النوعين من البيانات، بل تحتاج أيضًا إلى الجمع بينهما لخلق استنتاجات متماسكة وذات مغزى.
أنواع مناهج البحث المختلطة
قد تكون البحوث ذات الأساليب المختلطة صعبة، لكن معرفة التصاميم المختلفة يمكن أن تساعدك في اختيار التصميم المناسب لدراستك. هناك أربعة أنواع رئيسية من البحوث ذات الأساليب المختلطة: البحث المتقارب المتوازي، والمتضمن، والتسلسلي التفسيري، والتسلسلي الاستكشافي. يختلف كل تصميم في كيفية جمع البيانات ودمجها.
تصميم متوازي متقارب متقارب
في هذا التصميم، تقوم بجمع البيانات الكمية والنوعية في وقت واحد ولكنك تقوم بتحليلها بشكل منفصل. يتيح لك ذلك مقارنة النتائج ومعرفة ما إذا كانت النتائج تدعم بعضها البعض.
على سبيل المثال، يمكنك إجراء استبيان حول شعور المرضى تجاه خدمات المستشفى وإجراء مقابلات متعمقة مع بعضهم. سيمنحك ذلك فهماً أكثر اكتمالاً لتجاربهم.
تصميم مدمج
هنا، يتم جمع كلا النوعين من البيانات في وقت واحد، ولكن أحدهما أكثر أهمية من الآخر. عادةً ما يكون التركيز الرئيسي على الأرقام، بينما توفر البيانات النوعية تفاصيل إضافية.
على سبيل المثال، يمكنك إجراء مسح لأداء الطلاب في المدرسة وإجراء مقابلات مع المعلمين لشرح النتائج. تضيف ملاحظات المعلمين (البيانات النوعية) عمقاً إلى الأرقام.
تصميم تسلسلي توضيحي
في هذا النهج، تبدأ بجمع البيانات الكمية ثم تتبعها ببيانات نوعية لفهم النتائج بشكل أفضل. وهذا مفيد عندما لا تروي الأرقام وحدها القصة كاملة.
على سبيل المثال، قم بقياس فعالية برنامج اللياقة البدنية من خلال تتبع فقدان الوزن وإجراء مقابلات مع المشاركين للتعرف على تجاربهم والتحديات التي يواجهونها في البرنامج.
تصميم تسلسلي استكشافي
يبدأ هذا التصميم بالبيانات النوعية لاستكشاف موضوع ما، تليها البيانات الكمية لقياس أو اختبار ما توصلت إليه. وهو مفيد عندما تدرس شيئًا جديدًا وتريد جمع المعلومات قبل إجراء بحث منظم.
على سبيل المثال، يمكنك البدء بإجراء مناقشات جماعية مركزة مع عمال المصانع حول ظروف عملهم. بعد تحديد القضايا الرئيسية، يمكنك إنشاء استبيان لمعرفة مدى انتشار هذه المخاوف بين مجموعة أكبر من العمال.
طريقة أخذ العينات لأبحاث الأساليب المختلطة
يعد اختيار الأسلوب المناسب لأخذ العينات أمرًا ضروريًا في بحوث الأساليب المختلطة لأنه يؤثر على جودة وفائدة البيانات التي يتم جمعها. وتعتمد الطريقة الأنسب على أهداف البحث ونوع الدراسة التي يتم إجراؤها. فيما يلي بعض أساليب أخذ العينات الشائعة الاستخدام في الدراسات المختلطة.
أخذ العينات كرة الثلج
في عملية أخذ عينات كرة الثلج، تبدأ بعدد قليل من المشاركين الذين يقترحون بعد ذلك أشخاصاً آخرين للدراسة. هذا النهج مفيد بشكل خاص عند محاولة الوصول إلى مجموعات محددة أو أشخاص يصعب الوصول إليهم.
- مفيدة لدراسة المجموعات المخفية أو التي يصعب الوصول إليها.
- يمكن أن تنشئ شبكة من المشاركين ذوي السمات أو الخبرات المشتركة.
- ومع ذلك، قد يؤدي ذلك إلى التحيز إذا كان للمشاركين الأوليين وجهات نظر أو خلفيات متشابهة.
أخذ العينات الملائمة
تنطوي عملية أخذ العينات الملائمة على اختيار المشاركين الذين يسهل الوصول إليهم والقريبين. وغالباً ما تُستخدم هذه الطريقة عندما يكون الوقت أو الموارد أو إمكانية الوصول إلى المشاركين محدودة.
- إنها بسيطة وفعالة من حيث التكلفة.
- إنه سريع وسهل الاستخدام، خاصة عندما تكون الموارد محدودة.
أخذ العينات الهادف
تتضمن عملية أخذ العينات الانتقائية، والتي تُسمى أيضاً أخذ العينات الحكمية أو الانتقائية، اختيار المشاركين الذين تنطبق عليهم معايير محددة ضرورية للبحث. وهذا يضمن تمتع المشاركين بالخبرة أو المعرفة المناسبة للدراسة.
- يسمح بجمع البيانات المستهدفة من المشاركين ذوي الخبرة ذات الصلة.
- يمكن أن توفر رؤى مفصلة حول أجزاء محددة من موضوع البحث.
- قد يؤدي ذلك إلى التحيز لأن العينة لم يتم اختيارها عشوائيًا.
تقنيات لدمج البيانات الكمية والنوعية
يعد دمج البيانات الكمية والنوعية في البحوث المختلطة أمرًا ضروريًا لفهم موضوعات البحث المعقدة بشكل كامل. وفيما يلي بعض الطرق المفيدة لدمج هذين النوعين من البيانات:
1. التثليث
التثليث يعني استخدام طرق مختلفة قد تؤدي إلى نتائج متضاربة للعثور على إجابة قياسية. على سبيل المثال، إذا قدمت دراسة استقصائية ومجموعة تركيز رؤى مختلفة، فإن التثليث يساعد على مزج هذه النتائج لخلق فهم كامل.
2. اتباع الخيط
تتضمن هذه الطريقة اتباع موضوع ثابت في مختلف مراحل جمع البيانات. ابدأ بتحليل البيانات الكمية للعثور على الأنماط، ثم استخدم البيانات النوعية لاستكشاف هذه الأنماط وشرحها بمزيد من التفصيل. يساعد هذا الأسلوب في توضيح أي نتائج متضاربة ويقدم رؤى أعمق.
3. مصفوفة الأساليب المختلطة
مصفوفة الأساليب المختلطة هي أداة مرئية توضح الطرق المختلفة للجمع بين البحوث الكمية والنوعية. وهي تساعد الباحثين على تحديد أفضل ترتيب ونهج لدمج كلا النوعين من البيانات. كما تساعد المصفوفة أيضًا في إدارة التصاميم المختلفة، مثل التصاميم المتوازية المتقاربة، والتسلسلية التفسيرية، والتسلسلية الاستكشافية.
سؤال بحث متعدد الأساليب
عند العمل على بحث الأساليب المختلطة، يجب أن يجمع سؤالك بين الأساليب النوعية والكمية للحصول على صورة كاملة لمشكلة معقدة. إليك كيفية التعامل معها:
ما الذي يجعل سؤال الأساليب المختلطة جيداً؟
يجب أن يتضمن سؤالك كلاً من الأرقام والأفكار الأعمق. على سبيل المثال، قياس شيء ما بالإحصائيات واستكشاف تجارب الناس أو آرائهم. يجب أن يعالج مشكلة معقدة تتطلب أكثر من مجرد أرقام أو قصص لفهمها بشكل كامل.
تأكد من أن سؤالك يتيح لك الجمع بين النتائج من كلا نوعي البيانات للحصول على رؤية شاملة.
يجب عليك استخدام الطرق المختلطة عندما:
- يحتاج سؤالك إلى بيانات رقمية ورؤى شخصية.
- تحتاج إلى الجمع بين أنواع مختلفة من البيانات لفهم المشكلة بشكل كامل.
- تريد التحقق من صحة النتائج التي توصلت إليها والتوسع فيها باستخدام كلا النوعين من البيانات.
كيف تصوغ سؤالك؟
أولاً، عليك أولاً تحديد المشكلة التي تريد دراستها. خذ الوقت الكافي لتحديد المشكلة المعقدة التي تهتم بها، وتأكد من أنها تتطلب بيانات نوعية وكمية. هذه الخطوة حاسمة لأنها تضع الأساس لمنهج البحث الخاص بك.
بعد ذلك، حدد أهدافك. فكر في الجوانب المحددة للمشكلة التي تحتاج إلى قياسها والمجالات التي ترغب في استكشافها بشكل أعمق. قد يتضمن ذلك تحديد المتغيرات الرئيسية التي تريد قياسها والعوامل السياقية التي ترغب في فهمها بشكل أفضل. من خلال تحديد أهداف واضحة، يمكنك تركيز بحثك وجمع البيانات ذات الصلة التي تعالج أسئلة البحث الأساسية.
وأخيراً، قم بصياغة سؤالك بعناية. قم بصياغة سؤال يدمج كلاً من الجوانب القابلة للقياس والسياق الأعمق للمشكلة. يجب أن يكون سؤالك واسعًا بما يكفي لتغطية الرؤى النوعية التي تحتاجها ومحددًا بما يكفي لجمع البيانات القابلة للقياس الكمي.
سيساعدك السؤال الشامل على جمع معلومات شاملة وتوفير فهم أوضح للمشكلة المطروحة.
أمثلة على أسئلة الطرق المختلطة
إذا كنت تبحث في ممارسات القيادة، فإليك بعض الأمثلة على أسئلة الأساليب المختلطة التي يمكنك استخدامها:
س 1. “ما هي الممارسات القيادية التي يستخدمها مديرو المدارس الناجحة، وكيف تؤثر هذه الممارسات على أداء المدرسة؟
- الكمية: لقياس الأنواع والآثار.
- النوعية: لاستكشاف تفاصيل هذه الممارسات.
س 2. هل هناك ممارسات مشتركة بين مديري المدارس الناجحة، وكيف ينظر مديرو المدارس ومرؤوسوهم إلى هذه الممارسات؟
- الكمية: إيجاد الممارسات الشائعة.
- النوعية: لفهم وجهات النظر المختلفة.
Q3. كيف تختلف الآراء حول الممارسات القيادية بين مديري المدارس ومرؤوسيهم، ولماذا؟
- كمي: لمقارنة الآراء.
- النوعية: لاستكشاف أسباب الاختلافات.
تساعدك الأساليب المختلطة في الحصول على فهم أكثر ثراءً واكتمالاً للقضايا المعقدة من خلال الجمع بين نقاط القوة في كل من المنهجين الكمي والنوعي.
مزايا البحوث ذات المنهجيات المختلطة
تجمع الأبحاث ذات الأساليب المختلطة بين نقاط القوة في كل من البيانات النوعية والكمية، والتي يمكن أن تساعدك في الحصول على رؤية أكثر اكتمالاً لأي شيء تقوم بدراسته. من خلال دمج كلا النوعين من البيانات، يمكنك الحصول على رؤى أعمق والتحقق من صحة النتائج التي توصلت إليها بشكل أكثر فعالية من استخدام طريقة واحدة فقط.
01. صورة أكثر اكتمالاً
من المزايا المهمة للطرق المختلطة أنها تتيح لك استكشاف موضوع ما من زوايا مختلفة.
على سبيل المثال، لنفترض أنك تبحث في كيفية تأثير ممارسة الرياضة على الصحة النفسية. في هذه الحالة، يمكنك البدء باستطلاعات الرأي لقياس مستويات النشاط البدني والبيانات الكمية عن الصحة النفسية لدى مجموعة من الأشخاص. ثم تتبعها بمقابلات للاستماع إلى تجاربهم الشخصية والحصول على قصص أكثر تفصيلاً، وهي بيانات نوعية.
سيمنحك هذا المزيج فهماً أوضح وأكمل للمشكلة.
02. حل النتائج المتضاربة
يمكن أن تساعدك الطرق المختلطة أيضاً عندما تحصل على نتائج متضاربة.
على سبيل المثال، إذا أظهرت بيانات الاستبيان الخاص بك شيئًا واحدًا، ولكن المقابلات التي أجريتها تروي قصة مختلفة، فإن الجمع بين كلا نوعي البيانات يمكن أن يساعدك في تحديد سبب عدم تطابق النتائج.
يتيح لك الجمع بين كلتا الطريقتين التحقق من هذه الاختلافات والكشف عن أسبابها.
03. الجمع بين نقاط القوة
ومن المزايا الرائعة الأخرى للطرق المختلطة أنها توازن بين نقاط الضعف في كل نهج:
- تمنحك البيانات النوعية رؤى ثرية ومفصلة عن تجارب الأشخاص.
- تمنحك البيانات الكمية نتائج عامة واسعة النطاق تنطبق على مجموعات أكبر.
عندما تستخدم كليهما، يمكنك إنشاء فهم أكثر موثوقية وشمولية.
على سبيل المثال، قد يتطلب الأمر أكثر من البحث النوعي، لكن إضافة البيانات الكمية يمكن أن تساعد في تأكيد النتائج. وبالمثل، قد تحتاج البيانات الكمية إلى تضمين التفاصيل الشخصية التي يمكن للبحث الكيفي التقاطها.
04. المرونة في التصميم
يمنحك البحث بالطرق المختلطة أيضاً مرونة أكبر في تصميم بحثك. فأنت لست مقيداً بنهج واحد أو أسلوب بحث واحد. وهذا يعني أنه يمكنك:
- اختبار النظريات وبناء أفكار جديدة ضمن نفس الدراسة.
- اضبط تصميم بحثك حسب الحاجة ليشمل كلا النوعين من البيانات.
مساوئ البحوث ذات المنهجيات المختلطة
في حين أن البحوث ذات الأساليب المختلطة تقدم العديد من الفوائد، إلا أنها تنطوي أيضًا على تحديات تجعل إدارتها أكثر صعوبة من الأساليب الكمية أو النوعية.
- زيادة الوقت والجهد: يتطلب جمع البيانات النوعية والكمية وتحليلها ودمجها وقتًا وجهدًا أكبر بكثير من استخدام طريقة واحدة.
- الحاجة إلى التعاون: غالبًا ما تتطلب بحوث الطرق المختلطة فريقًا من الباحثين من مختلف المجالات، مما يزيد من تعقيد المشروع.
- تكاليف أعلى: يميل هذا النهج إلى أن يكون أكثر تكلفة بسبب الحاجة إلى موارد ووقت وموظفين إضافيين.
- إمكانية تضارب النتائج: قد لا تتوافق البيانات النوعية والكمية إلا في بعض الأحيان فقط، مما قد يؤدي إلى نتائج متناقضة.
- التحديات في التفسير: تؤدي النتائج المتضاربة، مثل الاختلافات بين نتائج المسح والمقابلات، إلى صعوبة تفسير البيانات.
- الموازنة بين أنواع البيانات: يلزم التفكير بعناية لتحقيق التوازن بين البيانات العددية الواسعة والرؤى التفصيلية والذاتية، وتجنب التحيز في الاستنتاجات.
تعزيز البحوث ذات المنهجيات المختلطة باستخدام برنامج طرح الأسئلة
عند إجراء بحوث مختلطة الأساليب، تقدم QuestionPro مجموعة من الأدوات والميزات التي يمكن أن تبسط عملية البحث وتعززها بشكل كبير. إليك كيف يمكن أن تساعدك QuestionPro في تصميم واستخدام نموذج بحث متعدد الأساليب:
- جمع البيانات المتكاملة: يمكنك جمع البيانات الكمية والنوعية بسرعة باستخدام الاستبيانات القابلة للتخصيص والأسئلة المفتوحة.
- تصميم استبيانات مرن: إنشاء استبيانات تناسب مختلف أساليب البحث، مثل الجمع بين المناهج الكمية والنوعية.
- تحليلات متقدمة: يمكنك تحليل الأرقام والنصوص باستخدام أدوات مدمجة، مما يبسّط تفسير البيانات.
- أخذ عينات متعددة الاستخدامات: اختر من بين طرق مختلفة لأخذ العينات، مثل أخذ العينات الملائمة أو العينات القصدية، للوصول بفعالية إلى المشاركين المستهدفين.
- البيانات وإعداد التقارير في الوقت الفعلي: اجمع البيانات في الوقت الفعلي واستخدم ميزات إعداد التقارير القوية للتحليل التفصيلي.
- دمج البيانات المخصصة: يمكنك الجمع بين البيانات الكمية والنوعية لحل النتائج المتضاربة واكتساب فهم أعمق.
- واجهة سهلة الاستخدام: قم بإدارة بحثك بسهولة من خلال واجهة سهلة الاستخدام ومناسبة للباحثين المبتدئين أو ذوي الخبرة.
- تصوّر البيانات: قم بإنشاء مخططات ورسوم بيانية واضحة لعرض نتائج أساليبك المختلطة بفعالية.
يساعد استخدام بحث الأساليب المختلطة في إعطاء صورة كاملة عن الأسئلة المعقدة. يجعل QuestionPro هذه العملية أسهل بكثير بفضل أدواته وميزاته المفيدة.
مع QuestionPro، يمكنك بسهولة التعامل مع أبحاثك وتحليلها ومشاركتها. سواءً كنت تبحث عن اتجاهات جديدة، أو تقوم بفرز النتائج المتضاربة، أو تحاول فهم الأمور بشكل أفضل، فإن QuestionPro يوفر لك كل ما تحتاجه لإجراء بحث شامل وهادف.
