Katılımcı Çok Düzeyli Karma Yöntemler — Birden Fazla Düzeyde Topluluk Tabanlı Araştırma
Participatory Multilevel Mixed Methods Design · Ayrıca şöyle bilinir: PMMM, participatory mixed-methods multilevel design, community-based multilevel mixed methods, multilevel participatory mixed design
Katılımcı çok düzeyli karma yöntemler, katılımcı araştırmanın işbirlikçi ruhunu, çok düzeyli veri toplamanın analitik derinliği ve karma nicel ve nitel yöntemlerin tamamlayıcı gücüyle birleştiren bir araştırma tasarımıdır. Fenomenlerin eş zamanlı olarak bireysel, grup, örgütsel ve topluluk düzeylerinde işlediği ve yerel paydaşların araştırmanın ortak sahibi olması gereken topluluk sağlığı, eğitim ve sosyal müdahale araştırmalarında yaygın olarak uygulanmaktadır.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Fenomen birden fazla ekolojik veya sosyal düzeye iç içe geçmişse ve tek düzeyli analiz yanıltıcı olacaksa; erişim, güven veya alaka düzeyi için topluluk ortaklığı etik veya pratik olarak gerekiyorsa; ve nicel ölçüm tek başına nitel verilerin sağladığı anlamı veya bağlamı yakalayamıyorsa katılımcı çok düzeyli karma yöntemler kullanın. Özellikle topluluk sağlığı müdahale çalışmaları, eğitim programı değerlendirmeleri ve politika ile ilgili sosyal araştırmalar için uygundur. Daha basit bir tasarımın yeterli olduğu durumlarda KULLANMAYIN — katılımcı ve çok düzeyli bileşenler önemli ölçüde zaman, maliyet ve ilişkisel karmaşıklık katar; gerçek topluluk katılımı olmadan bu sıradan karma yöntemlerdir ve belirgin analitik düzeyler olmadan bu sadece katılımcı araştırmadır. Araştırmacılar ayrıca hem nicel hem de nitel metodoloji konusunda becerilere ve paydaş katılımı için yeterli zamana sahip olmalıdır.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Tek düzeyli tasarımların gözden kaçırdığı ekolojik düzeylerdeki karmaşıklığı yakalar, daha zengin ve daha eyleme geçirilebilir bulgular üretir.
- Topluluk ortak sahipliği, kültürel geçerliliği, katılımcı tutmayı ve bulguların gerçek dünyada benimsenmesini artırır.
- Nicel ve nitel kanıtların entegrasyonu, her dizinin diğerinin kör noktalarını telafi ettiği üçgenlemeye olanak tanır.
- Özellikle hem sadakat, hem bağlam hem de sonuçların aynı anda anlaşılması gereken müdahale araştırmaları için güçlüdür.
- Katılımcı boyut, yerel araştırma kapasitesini geliştirir ve sonraki araştırmalar için güveni sürdürür.
- Olağanüstü araştırmacı becerisi gerektirir: nicel analiz, nitel sorgulama ve topluluk kolaylaştırıcılığı — nadir bir kombinasyon.
- Zaman yoğun: topluluk katılımı, çok düzeyli veri toplama ve yinelemeli entegrasyon, bir çalışmayı aylar veya yıllarca uzatabilen aşamalar ekler.
- Akademik araştırmacılar ve topluluk ortakları arasındaki güç dinamiklerini yönetmek sürekli müzakere gerektirir ve kötü yönetilirse çalışmayı raydan çıkarabilir.
- Bulgular bağlama özgüdür; çok katmanlı tasarım aktarılabilirliği artırır ancak istatistiksel genellenebilirliği artırmaz.
SSS
Bu, sıradan karma yöntem araştırmasından nasıl farklıdır?
Sıradan karma yöntemler nicel ve nitel verileri entegre eder ancak tipik olarak örneklemi tek bir düzey olarak ele alır ve topluluk ortak tasarımını gerektirmez. Katılımcı çok düzeyli karma yöntemler iki ek yapısal unsur ekler: (1) eş zamanlı olarak birden fazla ekolojik düzeyde kasıtlı örnekleme ve analiz ve (2) topluluk paydaşları tarafından araştırma sürecinin resmi ortak sahipliği. Her iki ekleme de yalnızca yöntemleri değil, çalışmanın epistemolojik ve ilişkisel mimarisini de değiştirir.
Çok düzeyli modelleme yazılımına ihtiyacım var mı?
Zorunlu değil. Bu tasarımda 'çok düzeyli', farklı ekolojik düzeylerden (örneğin, bireysel ve topluluk) veri toplama ve analiz etmeyi ifade eder; bu, standart nicel yazılımlarla yapılabilir. Verileriniz gerçekten iç içe geçmişse (örneğin, okullardaki sınıflardaki öğrenciler), HLM 8, R'nin lme4'ü veya Stata'nın mixed komutu gibi hiyerarşik doğrusal modelleme (HLM) yazılımı uygundur. Ancak birçok katılımcı çok düzeyli çalışma, resmi HLM gerektirmeden her düzeydeki tanımlayıcı istatistikleri nitel temalarla eşleştirir.
Topluluk ortakları ile akademik analiz arasındaki anlaşmazlığı nasıl ele alırım?
Anlaşmazlık, akademik otoriteye boyun eğilerek çözülmesi gereken bir sorun olarak değil, veri olarak ele alınır. Anlaşmazlığı belgeleyin, kaynağını (farklı değerler, farklı deneyimsel bilgi, aynı kanıtın farklı yorumları) araştırın ve her iki bakış açısını raporunuzda şeffaf bir şekilde sunun. Birçok katılımcı araştırmacı, üretken çatışmayı, farklı epistemolojilerin gerçekten masada olduğunun kanıtı olarak görür.
Bu tasarım için minimum geçerli ekip nedir?
En azından nicel uzmanlığa sahip bir araştırmacı, nitel uzmanlığa sahip bir araştırmacı (her ikisinde de iyi eğitimli ise aynı kişi olabilir) ve çalışma nüfusu tarafından güvenilen bir topluluk irtibat kişisi veya ortak araştırmacıya ihtiyacınız vardır. Uygulamada, başarılı projeler genellikle dört ila sekiz kişilik disiplinlerarası ekipler artı bir topluluk danışma kurulu ile yürütülür. Gerçek topluluk ortaklığı ve karma yöntem akıcılığı olmadan bu tasarımı deneyen tek araştırmacılar, ne titiz ne de ilgili işler üretme riski taşırlar.
Bilgilendirilmiş onam, katılımcı çalışmalarda farklı mıdır?
Evet, önemli yönleriyle. Topluluk üyeleri pasif denekler yerine araştırma ortakları olduğundan, onam genellikle tek seferlik bir formdan ziyade devam eden, ilişkisel bir süreçtir. Bireysel bilgilendirilmiş onama ek olarak topluluk düzeyinde onam (örneğin, bir topluluk konseyi veya kapı bekçisi kuruluşundan onay) gerekebilir. Bulguları kimin sahip olduğu ve kimin yayınlayabileceği konusundaki fikri mülkiyet anlaşmaları, veri toplama başlamadan önce açıkça müzakere edilmelidir.
Kaynaklar
- Nastasi, B. K., Hitchcock, J., Sarkar, S., Burkholder, G., Varjas, K., & Jayasena, A. (2007). Mixed methods in intervention research: Theory to adaptation. Journal of Mixed Methods Research, 1(2), 164–182. DOI: 10.1177/1558689806298181 ↗
- Creswell, J. W., & Plano Clark, V. L. (2018). Designing and Conducting Mixed Methods Research (3rd ed.). Sage Publications. ISBN: 978-1483344379
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Participatory Multilevel Mixed Methods Design. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/research-design/participatory-multilevel-mixed-methods
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
Yan yana karşılaştır →