Değerlendirme Odaklı Çok Düzeyli Karma Yöntem Tasarımı
Evaluation-Oriented Multilevel Mixed Methods Design · Ayrıca şöyle bilinir: multilevel mixed methods evaluation, hierarchical mixed methods evaluation, MLM mixed methods, nested mixed methods evaluation
Değerlendirme odaklı çok düzeyli karma yöntem, bir programı, politikayı veya müdahaleyi değerlendirmek amacıyla, bir organizasyon veya sistemin hiyerarşik olarak iç içe geçmiş düzeyleri — örneğin okullar içindeki sınıflar içindeki öğrenciler gibi — boyunca nicel ve nitel verileri birleştiren bir araştırma tasarımıdır. Bu tasarım, her düzeyde çıktıları, süreçleri ve bağlamsal faktörleri eş zamanlı olarak yakalayarak, yalnızca istatistiksel çok düzeyli modellerden veya tek düzeyli nitel değerlendirmelerden daha zengin değerlendirme çıkarımları üretir.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Bu tasarımı, eğitim, sağlık, sosyal hizmetler, hükümet gibi hiyerarşik olarak organize edilmiş sistemler içinde işleyen programları veya politikaları değerlendirirken kullanın; burada bir düzeydeki çıktılar, daha üst bir düzeydeki koşullar tarafından iç içe geçmiş ve şekillendirilmiştir. Özellikle paydaşların hem hesap verebilirlik kanıtlarına (etki büyüklükleri, maliyet-fayda) hem de açıklayıcı anlayışa (etkilerin neden oluştuğu veya değiştiği) ihtiyaç duyduğu durumlarda değerlidir. Değerlendirme bağlamının gerçekten düz olduğu (anlamlı bir iç içe geçme olmadığı), kaynakların birden fazla düzeyde veri toplamaya izin vermediği veya nicel ölçüm olmaksızın nitel derinliğin gerektiği durumlarda kullanmayın.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Organizasyonel düzeylerde program etkilerinin hem büyüklüğünü hem de mekanizmalarını yakalar.
- Müdahalelerin nerede uygulandığı ile ölçümlerin nerede yapıldığı arasındaki temel uyumsuzluğu ele alır.
- Nicel olarak odaklanmış fon sağlayıcılar için güvenilir ve uygulayıcılar için bağlamsal olarak anlamlı değerlendirme çıkarımları üretir.
- Etkilerin alt gruplar veya yerler arasında farklılık gösterip göstermediğini inceleyerek eşitlik analizini destekler.
- Her düzeydeki paydaş perspektiflerini nitel dizi aracılığıyla entegre eder.
- Tek dizili veya tek düzeyli değerlendirmelerden önemli ölçüde daha fazla kaynak, zaman ve uzmanlık gerektirir.
- Hem çok düzeyli nicel modelleme hem de titiz nitel yöntemler konusunda yetkinlik gerektirir — nadiren tek bir değerlendiricide bulunur.
- Düzeyler arasındaki dizilerin entegrasyonu mantıksal karmaşıklık katar; çıkarımların teknik olmayan kitlelere iletilmesi zor olabilir.
- Üst düzeylerdeki minimum örneklem büyüklükleri (örneğin, en az 20 okul) genellikle küçük ölçekli program değerlendirmelerinde elde edilemez.
SSS
Bu, üzerine bazı nitel veriler eklenmiş bir çok düzeyli model (HLM) ile aynı şey midir?
Hayır. Bir HLM çalışmasına birkaç görüşme eklemek, değerlendirme odaklı çok düzeyli karma yöntem tasarımı ile aynı şey değildir. Tanımlayıcı özellik, bilinçli, teorize edilmiş entegrasyondur: nitel dizi her ilgili düzeyde planlanır ve yürütülür ve bulguları, ortak meta-çıkarımlar üretmek için belirlenmiş bir karıştırma noktasında nicel sonuçlarla resmi olarak karıştırılır. Tasarım ayrıca tüm girişimi bir değerlendirme mantığı çerçevesine oturtur — bir programın değerini, liyakatini ve önemini değerlendirir.
Tipik olarak kaç düzey vardır?
Çoğu uygulama iki ila üç düzey içerir — örneğin, okullar içindeki öğrenciler veya klinikler içindeki hastalar. Üç düzeyin ötesinde tasarım lojistik ve analitik olarak zorlayıcı hale gelir. Düzey sayısı, kolaylık gereği değil, programın teorik modeli tarafından belirlenmelidir.
Bu tasarımda 'karıştırma' aslında ne anlama geliyor?
Karıştırma, nicel ve nitel verilerin veya bulguların aktif entegrasyonudur. Yaygın karıştırma stratejileri arasında ortak gösterimler (nicel çıktıları yan yana nitel temalarla gösteren tablolar), istatistiksel aykırı değerleri (olağandışı yüksek veya düşük performanslı yerler) kullanarak nitel takip için vakaları seçme ve her birim için nicel puanların ve nitel kodların birleştirildiği bir birleştirilmiş veri matrisi oluşturma yer alır.
Ekibimde bir HLM uzmanına ihtiyacım var mı?
Gerçek iç içe geçme ve ihmal edilebilir bir eşiğin üzerinde ICC'ye sahip değerlendirmeler için, çok düzeyli modelleme yetkinliğine sahip bir araştırmacı şiddetle tavsiye edilir. Kümelenmeyi göz ardı etmek veya önemsiz olmayan iç sınıf korelasyonu olduğunda sıradan regresyon kullanmak, muhafazakar olmayan anlamlılık testleri üretir. HLM uzmanlığı mevcut değilse, küme-sağlam standart hatalar veya tasarım-etkisi düzeltmeleri minimum kabul edilebilir alternatiflerdir.
Bu tasarım dönüştürücü veya katılımcı bir değerlendirme çerçevesi ile kullanılabilir mi?
Evet. Mertens ve diğerleri, özellikle değerlendirme marjinalize edilmiş veya yetersiz hizmet alan toplulukları ilgilendirdiğinde, karma yöntemleri dönüştürücü ve katılımcı çerçevelere yerleştirmeyi açıkça savunmuşlardır. Çok düzeyli yapı, eşitsizlikleri düzeyler arasında vurgulayabildiği ve nitel dizi aracılığıyla topluluk sesini dahil edebildiği için sosyal adalet yönelimleriyle uyumludur.
Kaynaklar
- Mertens, D. M. (2010). Research and Evaluation in Education and Psychology: Integrating Diversity with Quantitative, Qualitative, and Mixed Methods (3rd ed.). Sage. ISBN: 978-1412975551
- Creswell, J. W., & Plano Clark, V. L. (2018). Designing and Conducting Mixed Methods Research (3rd ed.). Sage. ISBN: 978-1483358468
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Evaluation-Oriented Multilevel Mixed Methods Design. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/research-design/evaluation-oriented-multilevel-mixed-methods
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Çok Düzeyli ModellemeAraştırma istatistiği↔ karşılaştır
- Program DeğerlendirmeSaha yöntemleri↔ karşılaştır