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5.3b. 실무에서의 혼합방법
방법론과 방법을 결합하는 것은 실제로 복잡합니다. 정성적 방법과 정량적 방법을 혼합하거나, 다른 유형의 정량적 방법을 혼합하거나, 다른 유형의 정성적 방법을 혼합할 수 있습니다. 다른 유형의 데이터, 다른 출처의 데이터 또는 다른 유형의 조사자의 데이터를 결합할 때 정량적 방법과 정성적 방법 모두에 대해 더 일반적인 복잡성이 발생합니다.
Brannen(2005: 14)은 Box 5.5에 제시된 혼합 방법의 18가지 구체적인 조합을 식별합니다. 각 조합에는 '지배적 방법'(즉, 데이터의 대부분을 다루는 방법)과 '비지배적' 방법(즉, 데이터의 소수를 다루는 방법)이 있습니다. 둘이 공유하는 데이터의 비율이 거의 비슷하다면, 둘 다 Brannen의 분류에서 '지배적' 방법입니다. 조합은 동시적(Box 5.5의 +로 표시) 또는 시간적 순차적(Box 5.5의 >로 표시)일 수 있습니다. 따라서 연구자는 두 가지 질문을 고려해야 합니다. 첫째, 대부분의 데이터와 관련된 지배적 방법은 무엇입니까? 둘째, 방법은 순차적 또는 동시적으로 혼합되어야 합니까?
연구자는 어떤 것을 사용할지를 어떻게 결정해야 할까요? 자원, 실용적인 고려사항 및 조합의 기능은 중요한 요소입니다. Brannen(2005: 12)은 다음과 같은 네 가지 조합의 기능을 식별합니다:
정교화 또는 확장('한 유형의 데이터 분석을 사용하면 다른 유형의 데이터 분석이 이해를 더합니다.').
시작('첫 번째 방법을 사용하면 다른 방법을 사용하여 추구할 수 있는 새로운 가설이나 연구 질문을 촉발').
상호 보완성('두 방법의 데이터 분석을 함께 병치하고 상호 보완적인 통찰력을 창출하여 더 큰 그림을 만듭니다.').
모순('다른 사람들이 추가 연구에서 탐구할 모순을 단순히 병치함').
혼합 방법의 한 예는 (빈곤의 수준과 위치를 식별하기 위해) 정량적 접근법과 (빈곤의 원인과 역학을 식별하기 위해) 정성적 접근법을 결합하려고 노력한 빈곤 연구자들에게서 얻을 수 있습니다. 이러한 결합된 방법은 가구 조사 (아마도 경제학과 더 관련이 있을 것)와 참여 빈곤 평가 (PPA) 사례 연구 (아마도 사회 인류학과 더 관련이 있을 것)를 결합하려고 합니다. 가구 조사는 통계 표본 추출, 비공개 질문, 수치 데이터 및 통계 분석을 포함하는 것이 특징입니다. PPA는 일반적으로 목적 표본 추출, 공개 인터뷰, 참가자 관찰 또는 포커스 그룹 토론을 포함하며 통계 분석의 대상이 쉽지 않은 비수치 질적 데이터를 산출합니다.
그러나 이 논의는 설문조사가 정량적 방법과 연관될 가능성이 높고 PPA가 정성적 방법과 연관될 가능성이 높다는 것을 시사하지만, 위에 포함된 인용문에서 Hulme와 Toye(2006: 1091)가 강조한 바와 같이 연관성이 발생할 필요는 없습니다. 아래 표 5.1은 설문조사와 PPA의 일반적인 강점과 약점을 설명합니다. 표의 내용은 식별된 출처를 통해 요약됩니다. 표 5.2에 요약된 것처럼 데이터 수집 또는 분석 단계 중 하나(또는 둘 다)에서 정량적 방법과 정성적 방법을 결합하거나 통합할 수 있습니다. 데이터 수집의 경우 동일한 표본으로 설문조사와 PPA를 동시에 수행하거나 PPA의 하위 그룹을 식별하거나 설문조사 질문을 식별하는 PPA를 사용할 수 있습니다. 데이터 분석의 경우 결과를 하나의 결과 집합으로 합성하거나, 정성적 연구자와 정량적 연구자로 구성된 혼합 팀의 결과를 병합하거나, 설문조사의 유효성을 확인하거나 반박하기 위해 PPA를 사용하거나, 설문조사 변수의 프로세스에 대한 정보를 풍부하게 하거나 설명하기 위해 PPA를 사용하는 것이 포함될 수 있습니다.
부르기뇽은 방법의 조합에 대해 다음과 같이 언급합니다: 빈곤 분석에 대한 질적 접근과 양적 접근의 차이, 즉 다른 사회적 또는 경제적 현상에 대한 분석은 본질적으로 동일합니다. 두 가지 다른 유형의 관점의 재결합만이 현실을 어느 정도 이해할 수 있는 유일한 방법입니다. 유일한 것은 이 재결합뿐만 아니라 각 관점의 그림이 다른 각도에서 물체의 사진을 찍는 것보다 더 복잡할 수 있다는 것입니다(2003: 44)
결합 방법은 연구자가 직면한 다양한 선택으로 인해 복잡해질 수 있지만, 이 접근 방식의 채택은 많은 개발 연구 상황에서 더 엄격한 수준을 제공할 수 있습니다.
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