Bài 7. Thiết kế phương pháp hỗn hợp (Mixed methods designs)

Sau khi đọc xong bài này, bạn sẽ có thể: – Định nghĩa được nghiên cứu hỗn hợp và mô tả thời điểm sử dụng nó. – Nêu được các dạng thiết kế phương pháp hỗn hợp. – Xác định được các đặc điểm chính của nghiên cứu hỗn hợp. – Mô tả các bước tiến hành một nghiên cứu hỗn hợp.

1. Khi nào sử dụng?

Thiết kế nghiên cứu phương pháp hỗn hợp là một quy trình thu thập, phân tích và “hỗn hợp” (mixing) cả phương pháp định lượng và định tính trong một nghiên cứu để hiểu một vấn đề nghiên cứu. Giả định cơ bản là việc sử dụng kết hợp cả phương pháp định lượng và định tính, mang lại sự hiểu biết tốt hơn về vấn đề và câu hỏi nghiên cứu so với bản thân một trong hai phương pháp.

Nếu bạn sử dụng thiết kế này, bạn cần phải hiểu cả nghiên cứu định lượng và định tính. Điều này làm cho kiểu thiết kế này trở thành một thủ tục phương pháp nâng cao. Các thủ tục này tốn nhiều thời gian, yêu cầu thu thập và phân tích dữ liệu rộng, vì thế nó thường yêu cầu bạn tham gia một nhóm nghiên cứu. Ngoài ra, nghiên cứu các phương pháp hỗn hợp không chỉ đơn giản là thu thập hai “dải” nghiên cứu riêng biệt – định tính và định lượng. Nó bao gồm hợp nhất, tích hợp, liên kết hoặc nhúng hai “dải”. Nói tóm lại, dữ liệu được “trộn lẫn” (mixed) trong một nghiên cứu phương pháp hỗn hợp.

Khi nào sử dụng nó?

Nói chung, bạn tiến hành nghiên cứu theo phương pháp hỗn hợp khi bạn có cả dữ liệu định lượng và định tính và cả hai loại dữ liệu cùng nhau cung cấp sự hiểu biết tốt hơn về vấn đề nghiên cứu của bạn so với một trong hai loại. Nghiên cứu phương pháp hỗn hợp là một thiết kế tốt để sử dụng nếu bạn muốn xây dựng dựa trên thế mạnh của cả dữ liệu định lượng và định tính. Dữ liệu định lượng, chẳng hạn như điểm số trên các công cụ, con số cụ thể mang lại có thể được phân tích thống kê, có thể tạo ra kết quả định lượng và có thể cung cấp thông tin hữu ích nếu bạn cần mô tả xu hướng về một số lượng lớn người. Tuy nhiên, dữ liệu định tính, chẳng hạn như các cuộc phỏng vấn mở cung cấp lời nói thực tế của những người trong nghiên cứu, đưa ra nhiều quan điểm khác nhau về chủ đề nghiên cứu và cung cấp một bức tranh phức tạp về tình hình.

Bạn cũng tiến hành nghiên cứu các phương pháp hỗn hợp khi một loại nghiên cứu (định tính hoặc định lượng) không đủ để giải quyết vấn đề nghiên cứu hoặc trả lời các câu hỏi nghiên cứu. Cần có thêm dữ liệu để mở rộng, xây dựng hoặc giải thích cơ sở dữ liệu đầu tiên. Ví dụ: trước tiên bạn có thể muốn khám phá dữ liệu một cách định tính để phát triển một công cụ hoặc xác định các biến số để kiểm tra trong một nghiên cứu định lượng sau này. Bạn sử dụng một nghiên cứu phương pháp hỗn hợp khi bạn muốn theo dõi một nghiên cứu định lượng với một nghiên cứu định tính để có được thông tin chi tiết hơn, cụ thể hơn những gì có thể thu được từ kết quả của các thử nghiệm thống kê.

Bạn sử dụng các phương pháp hỗn hợp khi bạn muốn cung cấp một giải pháp thay thế trong một nghiên cứu. Ví dụ về điều này sẽ là một nghiên cứu thử nghiệm, trong đó thử nghiệm mang lại thông tin hữu ích về kết quả, nhưng việc thu thập thêm dữ liệu định tính giúp phát triển hiểu biết sâu sắc hơn về cách can thiệp thử nghiệm thực sự hoạt động. Một ví dụ khác là khi một nhà hoạch định chính sách muốn cả “con số” và “câu chuyện” về một vấn đề. Ở cấp độ thực tế, bạn sử dụng nghiên cứu phương pháp hỗn hợp cho các nghiên cứu trong các chương trình sau đại học, trong đó nghiên cứu định tính vẫn chưa được chấp nhận hoàn toàn và trong đó các phương pháp tiếp cận định lượng là tiêu chuẩn. Mặc dù các cá nhân trong các chương trình này có thể nhận ra giá trị của nghiên cứu định tính, nhưng nghiên cứu theo phương pháp hỗn hợp được chấp nhận nhiều hơn so với nghiên cứu định tính “thuần túy” vì vẫn có một thành phần của nghiên cứu định lượng trong nghiên cứu.

2. Các loại của thiết kế hỗn hợp

Theo Creswell (2002), sáu thiết kế phương pháp hỗn hợp, với bốn phương pháp đầu tiên là thiết kế cơ bản được sử dụng ngày nay và hai phương pháp cuối cùng là thiết kế phức tạp đang ngày càng trở nên phổ biến.

• thiết kế song song hội tụ (convergent parallel design)
• thiết kế tuần tự giải thích (explanatory sequential design)
• thiết kế tuần tự khám phá (exploratory sequential design)
• thiết kế nhúng (embedded design)
• thiết kế chuyển đổi (transformative design)
• thiết kế nhiều giai đoạn (multiphase design)

Sự khác biệt giữa các loại thiết kế phương pháp hỗn hợp được trình bày trong hình dưới đây.

2.1. Thiết kế song song hội tụ

Mục đích của thiết kế phương pháp hỗn hợp hội tụ (hoặc song song hoặc đồng thời) là thu thập đồng thời cả dữ liệu định lượng và định tính, hợp nhất dữ liệu và sử dụng kết quả để hiểu một vấn đề nghiên cứu. Một thứ thu thập dữ liệu cung cấp điểm mạnh để bù đắp điểm yếu của thứ kia và hiểu biết đầy đủ hơn về một vấn đề nghiên cứu là kết quả thu thập cả dữ liệu định lượng và định tính. Ví dụ: điểm số định lượng trên một công cụ từ nhiều cá nhân cung cấp điểm mạnh để bù đắp điểm yếu của tài liệu định tính từ một vài người. Ngoài ra, quan sát định tính, chuyên sâu về một số người sẽ cung cấp sức mạnh cho dữ liệu định lượng không cung cấp đầy đủ thông tin chi tiết về bối cảnh mà các cá nhân cung cấp thông tin.

Quy trình của một nghiên cứu hội tụ diễn ra như thế nào? Nhà nghiên cứu thu thập cả dữ liệu định lượng và định tính, phân tích cả hai tập dữ liệu một cách riêng biệt, so sánh kết quả từ việc phân tích cả hai tập dữ liệu và đưa ra giải thích liệu các kết quả đó hỗ trợ hay mâu thuẫn với nhau. Nhà nghiên cứu so sánh trực tiếp hai tập dữ liệu cung cấp sự “hội tụ” của các nguồn dữ liệu.

• Nhà nghiên cứu phương pháp hỗn hợp thường ưu tiên như nhau cho cả dữ liệu định lượng và định tính. Nhà nghiên cứu coi trọng cả dữ liệu định lượng và định tính và coi chúng là những nguồn thông tin gần như ngang nhau trong nghiên cứu. Ví dụ: dữ liệu phỏng vấn cũng quan trọng như điểm số thu thập được trên một công cụ đo lường.
• Nhà nghiên cứu phương pháp hỗn hợp thu thập đồng thời hoặc đồng thời cả dữ liệu định lượng và định tính trong quá trình nghiên cứu.
• Nhà nghiên cứu phương pháp hỗn hợp so sánh kết quả từ các phân tích định lượng và định tính để xác định xem hai cơ sở dữ liệu mang lại kết quả giống nhau hay không giống nhau.

Sự so sánh này có thể xảy ra theo một số cách. Cách tiếp cận phổ biến nhất là mô tả các kết quả định lượng và định tính cạnh nhau trong phần thảo luận của một nghiên cứu. Ví dụ, trước tiên nhà nghiên cứu sẽ trình bày các kết quả thống kê định lượng và sau đó cung cấp các trích dẫn định tính để xác nhận hoặc bác bỏ các kết quả thống kê. Một cách tiếp cận khác là thực sự hợp nhất dữ liệu định lượng và định tính trong một bảng duy nhất. Đối với mỗi chủ đề chính trong nghiên cứu, nhà nghiên cứu có thể sắp xếp các kết quả định lượng và các chủ đề định tính trong các cột phù hợp với từng chủ đề. Cách tiếp cận thứ ba là chuyển đổi một trong các tập dữ liệu để chúng có thể được so sánh trực tiếp với tập dữ liệu khác. Ví dụ, các chủ đề định tính được xác định trong các cuộc phỏng vấn được “định lượng” và cho điểm theo tần suất của chúng. Sau đó, những điểm số này được so sánh với điểm số từ các công cụ đo lường các biến số đề cập đến các ý tưởng giống như chủ đề.

Điểm mạnh của thiết kế này là nó kết hợp được những ưu điểm của từng dạng dữ liệu; tức là, dữ liệu định lượng cung cấp khả năng tổng quát hóa, trong khi dữ liệu định tính cung cấp thông tin về bối cảnh. Một khó khăn với thiết kế này là làm thế nào để hợp nhất hai dạng dữ liệu và khi điều này được thực hiện, để xác định cách đánh giá các kết quả phân kì.

2.2. Thiết kế tuần tự giải thích

Thay vì thu thập dữ liệu đồng thời và hợp nhất các kết quả, một nhà nghiên cứu theo phương pháp hỗn hợp có thể thu thập thông tin định lượng và định tính tuần tự trong hai giai đoạn, với một hình thức thu thập dữ liệu theo sau và giải thích cho hình thức kia. Thiết kế này là một thiết kế phương pháp hỗn hợp giải thích, là hình thức phổ biến nhất của thiết kế các phương pháp hỗn hợp trong nghiên cứu giáo dục. Thiết kế phương pháp hỗn hợp tuần tự có giải thích (còn được gọi là mô hình hai giai đoạn) bao gồm việc thu thập dữ liệu định lượng trước tiên và sau đó thu thập dữ liệu định tính để giúp giải thích hoặc xây dựng chi tiết các kết quả định lượng. Các dữ liệu và kết quả định lượng cung cấp một bức tranh chung về vấn đề nghiên cứu; thông qua thu thập dữ liệu định tính, để tinh chỉnh, mở rộng hoặc giải thích bức tranh chung.

• Nhà nghiên cứu phương pháp hỗn hợp đặt ưu tiên vào việc thu thập và phân tích dữ liệu định lượng. Một thành phần định tính nhỏ (chất lượng) thường xuất hiện trong giai đoạn thứ hai của nghiên cứu.
• Nhà nghiên cứu phương pháp hỗn hợp thu thập dữ liệu định lượng đầu tiên trong chuỗi. Tiếp theo là thu thập dữ liệu định tính thứ cấp. Các nhà nghiên cứu thường trình bày các nghiên cứu này trong hai giai đoạn, với mỗi giai đoạn được xác định rõ ràng trong các tiêu đề trong báo cáo.
• Nhà nghiên cứu phương pháp hỗn hợp sử dụng dữ liệu định tính để tinh chỉnh kết quả từ dữ liệu định lượng. Việc sàng lọc này dẫn đến việc khám phá một số trường hợp điển hình, thăm dò một kết quả chính một cách chi tiết hơn hoặc theo dõi các trường hợp ngoại lệ hoặc cực đoan.

Thiết kế này có ưu điểm là xác định rõ ràng các phần định lượng và định tính, một lợi thế cho người đọc cũng như cho những người thiết kế và thực hiện nghiên cứu. Không giống như thiết kế hội tụ, nhà nghiên cứu không phải hội tụ hoặc tích hợp hai dạng dữ liệu khác nhau. Tuy nhiên, khó khăn khi sử dụng thiết kế này là nhà nghiên cứu cần xác định khía cạnh nào của kết quả định lượng để theo dõi. Việc theo dõi này có nghĩa là quyết định những người tham gia sẽ lấy mẫu trong giai đoạn định tính thứ hai cũng như các câu hỏi cần đặt ra trong giai đoạn theo dõi này dựa trên giai đoạn định lượng ban đầu. Ngoài ra, thiết kế này đòi hỏi nhiều lao động và nó đòi hỏi cả chuyên môn và thời gian để thu thập cả dữ liệu định lượng và định tính.

2.3. Thiết kế tuần tự khám phá

Thay vì lần đầu tiên phân tích hoặc thu thập dữ liệu định lượng như được thực hiện trong thiết kế giải thích, nhà nghiên cứu phương pháp hỗn hợp bắt đầu với dữ liệu định tính và sau đó thu thập thông tin định lượng. Mục đích của thiết kế phương pháp hỗn hợp tuần tự khám phá bao gồm quy trình thu thập dữ liệu định tính trước tiên để khám phá một hiện tượng, sau đó thu thập dữ liệu định lượng để giải thích các mối quan hệ được tìm thấy trong dữ liệu định tính. Một ứng dụng phổ biến của thiết kế này là khám phá một hiện tượng, xác định chủ đề, thiết kế một công cụ và sau đó kiểm tra nó. Các nhà nghiên cứu sử dụng thiết kế này khi các công cụ, biến số và thước đo hiện có có thể không được biết đến hoặc không có sẵn cho dân số đang nghiên cứu.

• Nhà nghiên cứu phương pháp hỗn hợp nhấn mạnh dữ liệu định tính hơn dữ liệu định lượng. Sự nhấn mạnh này có thể xảy ra thông qua việc trình bày câu hỏi bao quát dưới dạng câu hỏi mở hoặc thảo luận chi tiết hơn về kết quả định tính so với kết quả định lượng.
• Nhà nghiên cứu phương pháp hỗn hợp có một trình tự thu thập dữ liệu bao gồm việc thu thập dữ liệu định tính trước tiên là dữ liệu định lượng. Thông thường trong các thiết kế này, nhà nghiên cứu trình bày nghiên cứu trong hai giai đoạn, với giai đoạn đầu liên quan đến việc thu thập dữ liệu định tính (ví dụ: phỏng vấn, quan sát) với một số lượng nhỏ các cá nhân, tiếp theo là thu thập dữ liệu định lượng (ví dụ, một cuộc khảo sát) với một số lượng lớn, số lượng người tham gia được chọn ngẫu nhiên.
• Nhà nghiên cứu phương pháp hỗn hợp lập kế hoạch dựa trên dữ liệu định lượng để xây dựng hoặc giải thích các phát hiện định tính ban đầu. Mục đích của nhà nghiên cứu là đối với các kết quả dữ liệu định lượng để tinh chỉnh và mở rộng các phát hiện định tính bằng cách thử nghiệm một công cụ hoặc khảo sát được phát triển bằng cách sử dụng các phát hiện định tính hoặc bằng cách thử nghiệm một kiểu hoặc loại được phát triển từ các phát hiện định tính.

Một ưu điểm của phương pháp này là nó cho phép nhà nghiên cứu xác định các phép đo thực sự được đặt nền tảng trong dữ liệu thu được từ những người tham gia nghiên cứu. Ban đầu nhà nghiên cứu có thể khám phá các quan điểm bằng cách lắng nghe những người tham gia hơn là tiếp cận một chủ đề với một tập hợp các biến được xác định trước. Tuy nhiên, nó có nhược điểm là yêu cầu thu thập dữ liệu rộng rãi cũng như thời gian cần thiết cho quá trình này là lâu. Nó cũng yêu cầu các nhà nghiên cứu đưa ra quyết định về dữ liệu định tính phù hợp nhất (ví dụ: trích dẫn, mã, chủ đề) để sử dụng trong giai đoạn định lượng tiếp theo của nghiên cứu.

2.4. Thiết kế nhúng

Tương tự như thiết kế song song và tuần tự, với một số điểm khác biệt quan trọng. Mục đích của thiết kế nhúng là thu thập dữ liệu định lượng và định tính đồng thời hoặc tuần tự, nhưng để một dạng dữ liệu đóng vai trò hỗ trợ cho dạng dữ liệu khác. Lý do thu thập dạng dữ liệu thứ hai là nó bổ sung hoặc hỗ trợ dạng dữ liệu chính. Dữ liệu hỗ trợ có thể là định tính hoặc định lượng, nhưng hầu hết các ví dụ trong tài liệu đều hỗ trợ việc thêm dữ liệu định tính vào một thiết kế định lượng. Ví dụ, trong một thử nghiệm định lượng, nhà nghiên cứu có thể thu thập dữ liệu định tính để xem xét những người tham gia điều trị đang trải qua can thiệp như thế nào. Ngoài ra, nhà nghiên cứu có thể thu thập dữ liệu định tính trước hoặc sau thử nghiệm để giúp hỗ trợ nghiên cứu thử nghiệm. Thu thập dữ liệu trước khi thử nghiệm có thể giúp thiết kế một can thiệp phù hợp với những người tham gia. Việc thu thập dữ liệu sau thử nghiệm có thể giúp giải thích và theo dõi các kết quả định lượng. Một ví dụ khác, trong quá trình nghiên cứu tương quan, nhà nghiên cứu có thể thu thập dữ liệu định tính thứ cấp để giúp hiểu lý do cho các kết quả tương quan. Trong một số thiết kế nhúng, các thủ tục là tuần tự, với dạng dữ liệu thứ cấp được thu thập trước khi thử nghiệm (hoặc nghiên cứu tương quan) bắt đầu (ví dụ: để giúp xác định phương tiện tốt nhất để tuyển dụng người tham gia) hoặc sau khi kết thúc (ví dụ: để theo dõi và giúp giải thích kết quả).

Quy trình của một nghiên cứu nhúng hoạt động như thế nào? Nhà nghiên cứu thu thập cả dữ liệu định lượng và định tính trong một nghiên cứu (ví dụ: một thử nghiệm hoặc một nghiên cứu tương quan), hai bộ dữ liệu được phân tích riêng biệt và chúng giải quyết các câu hỏi nghiên cứu khác nhau. Ví dụ, dữ liệu định lượng sẽ giải quyết liệu can thiệp có tác động đến kết quả hay không, trong khi dữ liệu định tính sẽ đánh giá những người tham gia đã trải qua can thiệp như thế nào.

• Nhà nghiên cứu phương pháp hỗn hợp ưu tiên cho hình thức thu thập dữ liệu chính (ví dụ: thường là định lượng) và trạng thái thứ cấp cho hình thức hỗ trợ (ví dụ, thường là định tính) thu thập dữ liệu. Dạng thứ cấp được sử dụng trong nghiên cứu phương pháp hỗn hợp để hỗ trợ và cung cấp thông tin bổ sung cho dạng chính.
• Nhà nghiên cứu phương pháp hỗn hợp thu thập cả dữ liệu định lượng và định tính đồng thời hoặc tuần tự. Cả hai dạng dữ liệu được thu thập trong quá trình nghiên cứu gần như cùng một lúc hoặc theo trình tự. Điều quan trọng là phải hiểu và mô tả mục đích mà dữ liệu thứ cấp đang được thu thập.
• Nhà nghiên cứu phương pháp hỗn hợp sử dụng dạng dữ liệu thứ cấp để bổ sung hoặc cung cấp các nguồn thông tin bổ sung không được cung cấp bởi nguồn dữ liệu chính. Việc nâng cao là thu thập thông tin thường giải quyết một câu hỏi khác với câu hỏi được yêu cầu bởi dạng dữ liệu chính.

Điểm mạnh của thiết kế này là nó kết hợp được những ưu điểm của cả dữ liệu định lượng và định tính. Dữ liệu định lượng có hiệu quả hơn trong việc ghi lại kết quả của thử nghiệm hơn là xác định thông qua dữ liệu định tính xem các cá nhân đang trải qua quá trình như thế nào. Nó cũng cung cấp một kiểu thiết kế các phương pháp hỗn hợp trong đó nhà nghiên cứu có thể thu thập dữ liệu định tính, nhưng thiết kế tổng thể vẫn nhấn mạnh các phương pháp tiếp cận định lượng. Một thách thức trong việc sử dụng thiết kế này là phải rõ ràng về mục đích của cơ sở dữ liệu thứ cấp. Ngoài ra, hai cơ sở dữ liệu có thể không dễ dàng so sánh vì dữ liệu giải quyết các câu hỏi nghiên cứu khác nhau. Cũng có khả năng rằng việc giới thiệu thu thập dữ liệu định tính trong một thử nghiệm (hoặc nghiên cứu tương quan) sẽ làm tăng kết quả. Cần đưa ra các chiến lược để giảm thiểu tác động này (ví dụ: thu thập dữ liệu định tính vào cuối thử nghiệm, yêu cầu những người tham gia hoàn thành nhật ký về trải nghiệm của họ được nộp lại sau thử nghiệm). Hơn nữa, giống như thiết kế hội tụ, việc thu thập dữ liệu đồng thời của dữ liệu định lượng và định tính có thể tốn nhiều công sức cho một nhà nghiên cứu.

2.5. Thiết kế chuyển đổi

Ở mức độ phức tạp hơn bốn thiết kế trước, mục đích của thiết kế phương pháp hỗn hợp chuyển đổi là sử dụng một trong bốn thiết kế (hội tụ, giải thích, khám phá hoặc nhúng), nhưng để bao bọc thiết kế trong khuôn khổ hoặc thấu kính chuyển đổi. Khung này cung cấp một thấu kính định hướng cho thiết kế các phương pháp hỗn hợp. Nó thông báo mục đích tổng thể của nghiên cứu, các câu hỏi nghiên cứu, thu thập dữ liệu và kết quả của nghiên cứu. Mục đích của khung là giải quyết một vấn đề xã hội cho một nhóm dân số bị thiệt thòi hoặc ít được đại diện và tham gia vào nghiên cứu mang lại sự thay đổi. Các khung điển hình được tìm thấy trong các phương pháp hỗn hợp là quan điểm nữ quyền, chủng tộc, dân tộc, khuyết tật và đồng tính nam hoặc đồng tính nữ. Một thách thức trong việc sử dụng thiết kế này là chúng ta vẫn đang tìm hiểu về cách tích hợp tốt nhất khung vào một nghiên cứu phương pháp hỗn hợp.

• Nhà nghiên cứu phương pháp hỗn hợp sử dụng thiết kế hội tụ, giải thích, khám phá hoặc nhúng. Các thiết kế cơ bản cung cấp nền tảng cho thiết kế chuyển đổi, nhưng thiết kế chuyển đổi không chỉ đơn giản là sử dụng thiết kế cơ bản.
• Nhà nghiên cứu phương pháp hỗn hợp sử dụng một thấu kính định hướng tổng thể trong nghiên cứu như một khung biến đổi. Khuôn khổ này có thể là quan điểm nữ quyền, quan điểm về chủng tộc hoặc sắc tộc, hoặc một số quan điểm khác. Chính khuôn khổ này định hình nhiều khía cạnh của thiết kế phương pháp hỗn hợp, chẳng hạn như khung tiêu đề, câu hỏi, phương pháp và kết luận. Về cơ bản, khung giải quyết một vấn đề đối với một nhóm ít đại diện và trình bày nghiên cứu nhằm mang lại sự thay đổi cho nhóm đó.
• Nhà nghiên cứu phương pháp hỗn hợp kêu gọi sự thay đổi sẽ giải quyết vấn đề xã hội mà nhóm đang nghiên cứu phải đối mặt. Chìa khóa quan trọng cho một nghiên cứu các phương pháp hỗn hợp có khả năng thay đổi tốt là liệu nghiên cứu có yêu cầu cải cách hay thay đổi vào cuối nghiên cứu hay không. Sự kêu gọi này có thể là một yêu cầu rõ ràng cho sự thay đổi hoặc các bước sẽ được yêu cầu để mang lại sự thay đổi.

2.6. Thiết kế nhiều giai đoạn

Giống như thiết kế chuyển đổi, thiết kế nhiều giai đoạn là một thiết kế phức tạp được xây dựng dựa trên các thiết kế hội tụ, giải thích, khám phá và nhúng cơ bản. Các thiết kế phương pháp hỗn hợp nhiều giai đoạn sử dụng khi các nhà nghiên cứu hoặc một nhóm các nhà nghiên cứu xem xét một vấn đề hoặc chủ đề thông qua một loạt các giai đoạn hoặc các nghiên cứu riêng biệt. Các giai đoạn hoặc nghiên cứu có thể sử dụng kết hợp các thiết kế đồng thời hoặc tuần tự và hình thức thiết kế này phổ biến trong nghiên cứu sức khỏe quy mô lớn và trong nghiên cứu đánh giá. Điểm mạnh của thiết kế này nằm ở việc sử dụng nhiều dự án để hiểu rõ nhất một mục tiêu chương trình tổng thể. Những thách thức bao gồm việc thành lập một nhóm nghiên cứu có thể làm việc thoải mái cùng nhau với các định hướng phương pháp đa dạng, đảm bảo rằng các giai đoạn hoặc nghiên cứu liên kết với nhau và có tất cả các nghiên cứu cung cấp cái nhìn sâu sắc về mục tiêu tổng thể của dự án.

• Các nhà nghiên cứu sử dụng phương pháp hỗn hợp hoặc thiết kế hội tụ, giải thích, khám phá hoặc nhúng trong nhiều giai đoạn hoặc dự án trong nghiên cứu. Thiết kế nhiều giai đoạn được xây dựng dựa trên các thiết kế phương pháp hỗn hợp cơ bản và thêm vào những thiết kế này nhiều giai đoạn hoặc dự án được tiến hành theo thời gian. Bất kỳ một giai đoạn nào cũng có thể có sự kết hợp của các thiết kế phương pháp hỗn hợp đồng thời và tuần tự. Ngoài ra, hình thức nghiên cứu này phù hợp nhất với các cuộc điều tra được tài trợ quy mô lớn.
• Các nhà nghiên cứu phương pháp hỗn hợp cần xác định rõ các dự án hoặc giai đoạn giúp giải quyết một mục tiêu chương trình lớn hơn. Các nhóm có thể bao gồm các cá nhân có kỹ năng nghiên cứu phương pháp định lượng, định tính và hỗn hợp.
• Các nhà nghiên cứu phương pháp hỗn hợp cần đan xen giữa các giai đoạn hoặc dự án khác nhau để chúng gắn kết với nhau nhằm hướng tới một mục tiêu nghiên cứu chung. Thông thường, một giai đoạn hoặc dự án dẫn đến giai đoạn khác và theo nghĩa này, các giai đoạn hoặc dự án được xây dựng dựa trên nhau trong suốt quá trình nghiên cứu.

3. Các đặc điểm chính của nghiên cứu hỗn hợp

Các thiết kế theo phương pháp hỗn hợp có thể được phân biệt với các loại thiết kế khác theo một số đặc trưng sau (Creswell, 2002).

– Cung cấp cơ sở lý luận cho thiết kế: Người đọc và những người xem xét các nghiên cứu về phương pháp hỗn hợp cần biết lý do tại sao bạn lại sử dụng các phương pháp trộn lẫn. Các nhà nghiên cứu phương pháp hỗn hợp bao gồm sự biện minh hoặc cơ sở lý luận cho việc sử dụng cả dữ liệu định lượng và định tính.

– Bao gồm việc thu thập dữ liệu định lượng và định tính: Các nhà nghiên cứu thu thập các dạng cụ thể của cả dữ liệu định lượng và định tính, bao gồm số liệu, văn bản, hình ảnh…

– Cân nhắc mức độ ưu tiên: Các nhà nghiên cứu phương pháp hỗn hợp thường ưu tiên thu thập dữ liệu định lượng hoặc/và định tính. Ba lựa chọn có sẵn cho nhà nghiên cứu để ưu tiên dữ liệu: đữ liệu định lượng và định tính có ý nghĩa bằng nhau; dữ liệu định lượng có trọng lượng lớn hơn dữ liệu định tính; Dữ liệu định tính có trọng lượng lớn hơn dữ liệu định lượng.

– Xem xét trình tự: Các nhà nghiên cứu sử dụng các phương pháp tiếp cận đồng thời hoặc tuần tự hoặc một số kết hợp. Một số tùy chọn cho trình tự thu thập dữ liệu: thu thập cả dữ liệu định lượng và định tính cùng một lúc; thu thập dữ liệu định lượng đầu tiên, sau đó là dữ liệu định tính; thu thập dữ liệu định tính đầu tiên, sau đó là dữ liệu định lượng; thu thập cả định lượng và định tính cùng một lúc cũng như theo trình tự.

– Khớp nối phân tích dữ liệu với một thiết kế: Một trong những thách thức khó khăn nhất đối với nhà nghiên cứu phương pháp hỗn hợp là làm thế nào để phân tích dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu định tính và định lượng.

– Sơ đồ hóa các thủ tục: Các nhà nghiên cứu phương pháp hỗn hợp thường cung cấp hình ảnh hoặc sơ đồ thiết kế của họ mô tả các thủ tục. Nó bao gồm việc gắn nhãn dữ liệu định lượng và định tính, cho biết chuỗi hoạt động (sử dụng mũi tên hoặc dấu cộng) và nhấn mạnh mức độ ưu tiên (sử dụng chữ thường hoặc chữ hoa). Bằng cách bao gồm hình ảnh trực quan này, nhà nghiên cứu giúp người đọc xác định trình tự thu thập dữ liệu, một trợ giúp quan trọng khi thu thập nhiều dạng dữ liệu.

4. Các bước tiến hành nghiên cứu hỗn hợp

Creswell (2002) gợi ý một quy trình 7 bước để tiến hành một nghiên cứu hỗn hợp:

Bước 1: Xác định xem một nghiên cứu phương pháp hỗn hợp có khả thi hay không

Đầu tiên, nhà nghiên cứu cần xác định mức độ phức tạp của vấn đề nghiên cứu để xác định xem liệu một phương pháp hỗn hợp có khả thi hay không. Bạn cũng có thể dựa vào ý kiến của các nhà nghiên cứu khác và những người thực hành trong môi trường giáo dục sẽ đánh giá cao mức độ phức tạp của nghiên cứu phương pháp hỗn hợp của bạn.

Bước 2. Xác định cơ sở lý luận cho các phương pháp hỗn hợp

Bạn cần xem xét lý do tại sao bạn thu thập cả dữ liệu định lượng và định tính. Biện luận cho việc chọn một trong các loại thiết kế hỗn hợp phải cung cấp rõ ràng.

Bước 3. Xác định một chiến lược thu thập dữ liệu

Xác định cơ sở lý luận của bạn cho nghiên cứu sẽ dẫn đến việc lập kế hoạch các thủ tục thu thập dữ liệu của bạn. Bạn cần phải biết rằng:

• Ưu tiên của bạn sẽ dành cho dữ liệu định lượng hay định tính
• Trình tự thu thập dữ liệu của bạn, hay thu thập dữ liệu đồng thời
• Các dạng dữ liệu định lượng và dữ liệu định tính mà bạn sẽ thu thập

Khi bạn đã đưa ra những quyết định này, hãy tạo một sơ đồ của các thủ tục.

Bước 4. Phát triển các câu hỏi về Định lượng, Định tính và Hỗn hợp

Tùy thuộc vào kiểu thiết kế, bạn có thể xác định những câu hỏi này trước khi nghiên cứu hoặc chúng có thể xuất hiện trong quá trình nghiên cứu. Ví dụ: trong thiết kế hai giai đoạn, các câu hỏi cho giai đoạn thứ hai của bạn không thể được xác định cụ thể ngay trong nghiên cứu — chúng sẽ xuất hiện khi nghiên cứu tiến triển. Ngoài ra, đối với một thiết kế hội tụ, bạn có thể trình bày các câu hỏi trước khi thu thập dữ liệu và chỉ định chúng một cách chi tiết.

Thông thường, các nhà nghiên cứu đưa ra cả câu hỏi khám phá và câu hỏi biến phân tích trong một nghiên cứu phương pháp hỗn hợp. Các câu hỏi định lượng chỉ rõ mối quan hệ giữa các biến độc lập và phụ thuộc. Chúng có thể được viết ở dạng vô hiệu (null) nhưng thường được viết để truyền đạt một dạng định hướng thay thế. Các câu hỏi định tính được kết thúc mở và không có định hướng về bản chất và tìm cách mô tả hiện tượng.

Ngoài ra, bạn có thể cân nhắc đặt ra một câu hỏi về các phương pháp hỗn hợp. Ví dụ, trong một thiết kế hội tụ, câu hỏi về phương pháp hỗn hợp có thể là “Liệu hai cơ sở dữ liệu (định lượng và định tính) có hội tụ và trình bày các liên kết nhất quán hay phân kỳ và hiển thị các phát hiện trái ngược nhau không?” Đối với một thiết kế giải thích, chúng ta có thể hỏi, “Làm thế nào để dữ liệu theo dõi định tính giúp chúng ta hiểu rõ hơn về kết quả định lượng ở giai đoạn đầu tiên?” Đối với thiết kế khám phá, câu hỏi có thể là, “Liệu công cụ chúng ta phát triển trong giai đoạn thứ hai có phải là công cụ tốt hơn những công cụ có sẵn để đo lường các biến số không?” Đối với một thiết kế nhúng, câu hỏi có thể là: “Làm thế nào để các phát hiện định tính cung cấp hỗ trợ và nâng cao hiểu biết cho các kết quả định lượng?” Đối với một thiết kế chuyển đổi, câu hỏi có thể là: “Làm thế nào để vấn đề xã hội có thể được giải quyết tốt hơn bằng cách sử dụng các kết quả từ các phát hiện định lượng và định tính?” Một thiết kế nhiều giai đoạn sẽ có sự kết hợp của những câu hỏi này trong các giai đoạn trong dòng điều tra.

Bước 5. Thu thập dữ liệu định lượng và định tính

Việc thu thập dữ liệu trong một nghiên cứu theo phương pháp hỗn hợp tuân theo các quy trình định lượng nghiêm ngặt và các quy trình định tính thuyết phục. Đối với nghiên cứu phương pháp hỗn hợp, trình tự bạn thu thập dữ liệu sẽ phụ thuộc vào loại thiết kế. Tuy nhiên, trong tất cả các thiết kế, giai đoạn nghiên cứu này sẽ kéo dài và yêu cầu tổ chức thông tin tốt. Các chương trình thống kê và chương trình phân tích văn bản có thể cung cấp các hệ thống hữu ích để lưu trữ, quản lý và ghi lại dữ liệu.

Bước 6. Phân tích dữ liệu riêng biệt, đồng thời hoặc cả hai

Việc phân tích dữ liệu cũng sẽ liên quan đến kiểu thiết kế phương pháp hỗn hợp cụ thể mà bạn đang sử dụng. Bạn có thể phân tích dữ liệu định lượng riêng biệt với dữ liệu định tính, như trong thiết kế giải thích và khám phá, hoặc tích hợp phân tích dữ liệu, như trong thiết kế hội tụ.

Bước 7. Viết báo cáo dưới dạng một nghiên cứu một hoặc hai giai đoạn hoặc một nghiên cứu nhiều giai đoạn

Bước cuối cùng trong nghiên cứu các phương pháp hỗn hợp là viết một báo cáo học thuật về dự án. Một số biến thể được nhìn thấy trong cấu trúc viết của các nghiên cứu phương pháp hỗn hợp.

• Báo cáo được viết thành hai giai đoạn. Báo cáo có các phần để nêu rõ vấn đề và tài liệu. Sau đó, các phần thu thập, phân tích và giải thích dữ liệu, hai giai đoạn một định lượng và một định tính được sử dụng cho mỗi phần.
• Báo cáo tích hợp các giai đoạn định lượng và định tính của nghiên cứu trong mỗi phần. Phân tích dữ liệu là một nỗ lực để hội tụ hai cơ sở dữ liệu và bạn hình thành kết quả và diễn giải thành thông tin làm sáng tỏ vấn đề nghiên cứu.

Tài liệu tham khảo

1. Creswell, J. W. (2002). Educational research: Planning, conducting, and evaluating quantitative. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.
2. Lovely Professional University. Methodology of Educational Research and Statistics. Produced & Printed by Laxmi Publications (P) LTD, 2014. No 113, Golden House, Daryaganj, New Delhi-110002 for Lovely Professional University Phagwara
3. Johnson, R. B., & Christensen, L. (2019). Educational research: Quantitative, qualitative, and mixed approaches. Sage publications.