เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| การออกแบบวิธีวิจัยแบบผสมผสานสำหรับการทดลอง× | ระเบียบวิธีวิจัยแบบผสมผสานเชิงอธิบายแบบลำดับขั้น× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การออกแบบการวิจัย | การออกแบบการวิจัย |
| ตระกูล | Process / pipeline | Process / pipeline |
| ปีกำเนิด≠ | 2000s–2010s (systematised in Creswell & Plano Clark, 2011–2018) | 2007 (formalized in Creswell & Plano Clark's mixed methods typology) |
| ผู้ริเริ่ม | John W. Creswell & Vicki L. Plano Clark | John W. Creswell & Vicki L. Plano Clark |
| ประเภท | Mixed methods research design | Mixed methods research design |
| แหล่งต้นตำรับ | Creswell, J. W., & Plano Clark, V. L. (2018). Designing and Conducting Mixed Methods Research (3rd ed.). Sage. ISBN: 978-1483344379 | Creswell, J. W., & Plano Clark, V. L. (2018). Designing and Conducting Mixed Methods Research (3rd ed.). Sage. ISBN: 978-1483344379 |
| ชื่อเรียกอื่น | intervention MMR design, mixed methods intervention study, intervention-embedded mixed design, trial-embedded mixed methods | explanatory sequential design, QUAN → qual design, two-phase explanatory design, sequential explanatory design |
| ที่เกี่ยวข้อง | 6 | 6 |
| สรุป≠ | Intervention mixed methods design embeds qualitative data collection within an experimental or quasi-experimental study so that process, mechanism, and participant experience are captured alongside outcome measurement. The quantitative strand tests whether the intervention works; the qualitative strand explains how and why it works — or does not. The two strands may be sequenced before, during, or after the intervention phase, or run concurrently, depending on the research questions. | The explanatory sequential mixed methods design is a two-phase research approach in which a quantitative study is conducted first, and qualitative data are then collected specifically to help explain or elaborate the initial quantitative results. The quantitative phase carries greater priority; the qualitative phase is purposefully built around the findings — such as surprising results, outliers, or statistically significant relationships — that need deeper interpretation. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|