Podejście mixed methods bywa opisywane jako nowość, choć w praktyce badawczej funkcjonuje od dziesięcioleci. Nieporozumienie dotyczy najczęściej samej definicji: wiele osób utożsamia mixed methods z jednym konkretnym schematem, w którym najpierw prowadzi się wywiady, a potem ankietę. Tymczasem mixed methods to każde świadome połączenie technik jakościowych i ilościowych w obrębie jednego projektu, niezależnie od kolejności etapów. Wartość tego podejścia nie wynika z liczby zastosowanych metod, lecz z tego, czy ich zestawienie odpowiada na realne ograniczenia pojedynczej techniki.
Czym właściwie jest podejście mixed methods?
Badania jakościowe i badania ilościowe odpowiadają na inne typy pytań. Techniki jakościowe, takie jak indywidualne wywiady pogłębione (IDI) czy zogniskowane wywiady grupowe (FGI), pozwalają zrozumieć mechanizm zjawiska: jakim językiem posługują się respondenci, jakie motywacje stoją za decyzją, jak wygląda kontekst użycia produktu lub usługi. Techniki ilościowe, na przykład CATI lub CAWI, pozwalają oszacować skalę: jak często dany wzorzec występuje, czym różnią się segmenty, jaka część populacji podziela określoną postawę.
Mixed methods polega na tym, że oba typy danych zbierane są w ramach jednego projektu i jednej logiki wnioskowania. Nie chodzi więc o równoległe prowadzenie dwóch niezależnych badań, których wyniki zestawia się dopiero w raporcie. Chodzi o zaprojektowanie ich w taki sposób, aby jeden etap odpowiadał na ograniczenia drugiego, a wnioski końcowe wynikały z zestawienia obu perspektyw.
Warto przy tym pamiętać, że łączenie metod nie zwalnia z podstawowych wymogów metodologicznych. Dobór próby, konstrukcja narzędzia, sposób realizacji terenowej i zasady interpretacji obowiązują na każdym etapie osobno. Badanie mixed methods o źle dobranej próbie ilościowej nie stanie się wiarygodne tylko dlatego, że poprzedziły je wywiady.
Jakie konfiguracje spotyka się w praktyce?
Kolejność etapów zależy od problemu badawczego, a nie od utrwalonego schematu. W projektach rynkowych najczęściej występują następujące układy:
- Etap jakościowy poprzedzający ilościowy. Wywiady służą rozpoznaniu kategorii, języka i możliwych odpowiedzi, a ich wynik przekłada się bezpośrednio na konstrukcję kwestionariusza. Ten układ sprawdza się tam, gdzie rynek jest słabo rozpoznany albo dotychczasowe kategorie opisu przestały wystarczać.
- Etap ilościowy pogłębiany jakościowo. Pomiar wskazuje segment, anomalię lub nieoczywisty wynik, który następnie wyjaśnia się w wywiadach. Typowa sytuacja to nietypowa grupa respondentów w badaniu B2B, której zachowanie odbiega od reszty próby.
- Prowadzenie obu etapów równolegle. Dane jakościowe i ilościowe zbierane są jednocześnie i porównywane na etapie analizy, na przykład po to, by zestawić deklaracje ze skalą zjawiska lub sprawdzić, czy motywacje opisywane w wywiadach znajdują odzwierciedlenie w rozkładach odpowiedzi.
- Sekwencje wieloetapowe. Układ jakościowy, ilościowy, ponownie jakościowy bywa stosowany w projektach obejmujących złożoną ścieżkę decyzyjną, gdzie ostatni etap służy weryfikacji interpretacji wyników pomiaru.
- Połączenie z danymi zastanymi. Desk research, dane transakcyjne lub dane behawioralne mogą stanowić trzeci filar projektu i ograniczać zależność wniosków od materiału deklaratywnego.
Każda z tych konfiguracji jest pełnoprawnym przykładem mixed methods. Różnią się one nie statusem metodologicznym, lecz funkcją, jaką poszczególne etapy pełnią wobec siebie.
Kiedy łączenie metod rzeczywiście ma sens?
Mixed methods nie jest podejściem uniwersalnym i nie każdy projekt go wymaga. Jeżeli pytanie badawcze dotyczy wyłącznie skali zjawiska, a kategorie opisu są ustalone i sprawdzone, dobrze zaprojektowane badanie ilościowe wystarczy. Jeżeli celem jest zrozumienie mechanizmu decyzji w wąskiej grupie ekspertów, samo badanie jakościowe może być rozwiązaniem trafniejszym i tańszym.
Łączenie metod przynosi realną wartość przede wszystkim wtedy, gdy:
- kategorie opisu badanego zjawiska nie są jeszcze dobrze rozpoznane i istnieje ryzyko, że kwestionariusz narzuci respondentom cudzy język,
- trzeba jednocześnie wyjaśnić motywacje i oszacować ich rozpowszechnienie,
- wyniki jednego etapu wymagają doprecyzowania inną techniką, ponieważ same w sobie dopuszczają kilka sprzecznych interpretacji,
- projekt dotyczy złożonej ścieżki decyzyjnej albo wielu grup interesariuszy o różnych perspektywach,
- istnieje wyraźna rozbieżność między tym, co respondenci deklarują, a tym, co pokazują dane behawioralne.
W praktyce decyzja o połączeniu metod powinna wynikać z analizy ograniczeń, a nie z chęci rozbudowania projektu. Pytanie brzmi: czego pojedyncza technika nie jest w stanie ustalić i czy druga technika rzeczywiście to uzupełni.
Jak zaprojektować badanie łączące metody?
Punktem wyjścia jest precyzyjne rozpisanie pytania badawczego na komponenty. Część z nich będzie dotyczyć znaczeń, część częstości występowania. Dopiero ten podział wskazuje, które techniki są potrzebne i w jakiej kolejności. Kolejnym krokiem jest ustalenie, w jaki sposób wyniki jednego etapu przełożą się na drugi: czy kategorie z wywiadów staną się pozycjami skali, czy segment z pomiaru wyznaczy dobór respondentów do wywiadów, czy oba zbiory będą porównywane niezależnie.
Osobną kwestią jest analiza. Zestawienie dwóch typów danych wymaga jasnych reguł postępowania w sytuacji, gdy wyniki się rozchodzą. Rozbieżność między materiałem jakościowym a pomiarem nie jest błędem projektu, lecz często najbardziej wartościowym elementem badania, pod warunkiem że została przewidziana i opisana. W praktyce właśnie na tym etapie ujawnia się różnica między projektem przemyślanym a zestawem osobnych badań realizowanych obok siebie. Instytuty badawcze realizujące badania rynku ustalają tę logikę, zanim ruszy realizacja terenowa, ponieważ późniejsze łączenie danych zebranych według niespójnych założeń rzadko daje wiarygodny obraz.
Jakie błędy pojawiają się najczęściej?
Pierwszym i najczęstszym jest traktowanie etapu jakościowego jako formalności poprzedzającej właściwe badanie. Kilka wywiadów przeprowadzonych bez pogłębionej analizy nie poprawi jakości kwestionariusza, a jedynie stworzy pozór ugruntowania.
Drugim jest wnioskowanie o skali na podstawie materiału jakościowego. Liczba respondentów w wywiadach nie uprawnia do formułowania sądów o rozpowszechnieniu postaw, nawet jeśli dany motyw powtórzył się w większości rozmów.
Trzecim jest brak spójności definicyjnej między etapami. Jeżeli pojęcie użyte w wywiadach zostaje w kwestionariuszu zawężone lub rozszerzone, zestawienie wyników przestaje mieć sens, mimo że formalnie oba etapy dotyczą tego samego tematu.
Czwartym jest nierówne traktowanie źródeł na etapie raportowania. Zdarza się, że wyniki ilościowe stanowią właściwą treść opracowania, a cytaty z wywiadów pełnią funkcję ilustracyjną. Takie ujęcie marnuje potencjał materiału jakościowego i sprowadza go do roli ozdobnika.
Mixed methods nie jest więc ani modą, ani gwarancją jakości. Jest narzędziem, które w dobrze zdefiniowanym problemie badawczym pozwala kontrolować ograniczenia pojedynczej techniki, a w źle zdefiniowanym jedynie zwiększa koszt i czas realizacji. O wartości projektu decyduje to samo co zawsze: trafność pytania badawczego, adekwatny dobór metod, rzetelna realizacja i uczciwa interpretacja wyników.
—
Artykuł sponsorowany
