ČLANKI Valentina HLEBEC, Maja MRZEL * METODOLOŠKE DILEME IN NJIHOVE REŠITVE V RAZISKOVALNEM NAČRTU Z ZAPOREDNO UPORABO KVANTITATIVNIH IN KVALITATIVNIH METOD -MODEL IZBIRE UDELEŽENCEV** Povzetek. V članku je ovrednoten pojasnjevalni raziskovalni načrt z izbiro udeležencev in integracijo kvantitativnih in kvalitativnih metod glede na elemente raziskovalnega načrta, kot so čas, stroški, dostop do podatkov, uporabljen vzorec, izbor udeležencev, kakovost indikatorjev in kakovost podatkov. Izbrana metoda in metodološke dileme, ki se pojavijo pri implementaciji tega raziskovalnega načrta z uporabo sekundarnih kvantitativnih podatkov, so najprej predstavljene na primeru lastne raziskave. Nato z metaanalizo izbranih člankov kritično ovrednotimo ugotovljene metodološke dileme pri uporabi sekundarnih kvantitativnih podatkov ter najpogostejše rešitve teh dilem v pojasnjevalnem 245 raziskovalnem načrtu z izbiro udeležencev. Kljub določenim omejitvam sekundarnih kvantitativnih podatkov je uporaba le-teh priporočljiva, saj prednosti uporabe sekundarnih podatkov odtehtajo ugotovljene pomanjkljivosti. Vseeno pa morajo raziskovalci ovrednotiti ključne omejitve pri uporabi sekundarnih podatkov v pojasnjevalnem raziskovalnem načrtu z izbiro udeležencev in integracijo metod ter zagotoviti metodološko in vsebinsko veljavnost izbranih rešitev. Ključni pojmi: pojasnjevalni raziskovalni načrt, meta-analiza, sekundarni podatki, integracija kvantitativnih in kvalitativnih metod, model izbire udeležencev V zadnjih letih je opaziti vedno večjo priljubljenost sočasne uporabe kvantitativnih in kvalitativnih metod za raziskovanje določenega raziskovalnega vprašanja. Ideja, da je mogoče in celo zaželeno, da se teme, ki nas zanima, lotimo z različnih paradigmatskih pozicij, ni več tuja ali nesprejemljiva, ampak je prej nujnost, če hočemo dokazati dobro poznavanje * Dr. Valentina Hlebec, redna profesorica na Fakulteti za družbene vede; Maja Mrzel, dodiplomska študentka na Fakulteti za družbene vede, Univerza v Ljubljani. ** Izvirni znanstveni članek. metodoloških trendov. Po eni strani imamo v strokovni literaturi visoko formalizacijo področja integracije metod (glej npr. Creswell, 1994/2003; Tasha-kkori in Teddlie, 2003 ali Creswell in Plano, 2007) in številne klasifikacije raziskovalnih načrtov (Tashakkori in Teddlie sta našla približno 40 različnih raziskovalnih načrtov). Po drugi strani pa imamo tudi vse več praks integracije kvalitativnih in kvantitativnih metod, ki niso nujno načrtovane z razumevanjem izbranih raziskovalnih načrtov in njihovih predpostavk ter niso izvedene na metodološko korekten način. Ivankova et al. (2006) ugotavljajo, da implementacija raziskovalnih načrtov ni niti najmanj enostavna in da raziskovalci potrebujejo več praktičnih pojasnil ter navodil glede vprašanj, kako zasnovati in izpeljati raziskovalne načrte z integracijo metod. Podobno tudi Bryman (2006) v metaanalizi 232 člankov ugotavlja, da raziskovalci pogosto v tekstu deklarirajo eno utemeljitev ali strategijo integracije metod, v praksi pa uporabijo neko drugo logiko ali strategijo, da je torej praksa drugačna, kot pa je opisano in definirano v raziskovalnem načrtu. Zaskrbljujoče je, da se avtorji teh razkorakov pogosto niti ne zavedajo. V članku se ukvarjamo z eno vrsto raziskovalnega načrta z zaporedno uporabo kvantitativnih in kvalitativnih metod, in sicer s pojasnjevalnim raziskovalnim načrtom (Cre-swell in Plano, 2007). Obravnavamo praktične dileme, s katerimi smo se 246 srečali pri uporabi tega raziskovalnega načrta (Hlebec et al., 2010), ter nare- dimo pregled in ovrednotenje metodoloških in praktičnih zagat, s katerimi so se srečali drugi raziskovalci pri uporabi tega raziskovalnega načrta ter rešitev, ki so jih uporabili. V članku najprej opišemo in opredelimo pojasnjevalni raziskovalni načrt, nato izpostavimo metodološke dileme pri uporabi sekundarnih podatkov v pojasnjevalnem raziskovalnem načrtu ter na koncu ovrednotimo, kako so se (če so se) drugi raziskovalci lotili obravnave podobnih metodoloških dilem. Pojasnjevalni raziskovalni načrti z integracijo metod Pojasnjevalni raziskovalni načrti (glej npr. Creswell in Plano, 2007; Hanson et al., 2005; Ivankova et al., 2006) z integracijo kvantitativnih in kvalitativnih metod so dvofazni raziskovalni načrti. V prvi fazi zberemo in analiziramo kvantitativne podatke (npr. z anketo, ki je najpogosteje uporabljena kvantitativna metoda v raziskovalnih načrtih z integracijo metod, glej Bryman, 2006), druga faza pa predstavlja kvalitativni del raziskave (npr. intervjuje, fokusne skupine ali opazovanja z udeležbo; najpogostejši so polstrukturi-rani intervjuji, Bryman, 2006). Cilj druge faze je bodisi pojasnitev nepričakovanih ali nasprotujočih si rezultatov kvantitativnega dela raziskave bodisi povezava ugotovitev obeh vrst podatkov. Obstajata dve različici tega raziskovalnega načrta, ki omogočata poudarek bodisi na kvantitativnih bodisi na kvalitativnih podatkih (mogoče je seveda tudi, da sta obe vrsti podatkov enako pomembni, glej Hanson et al., 2005: 230). Pri pojasnjevalnem načrtu »Follow-up« (to je prva varianta raziskovalnega načrta) raziskovalec ugotovi, da mora določene kvantitativne izsledke dodatno pojasniti (npr. statistične razlike med skupinami, posamezniki z ekstremnimi vrednostmi, nepričakovani rezultati) s kvalitativnimi podatki. Druga faza raziskave se nato izvede na osebah, ki bi te izsledke lahko najbolje pojasnile. V tem primeru večji pomen pripisujemo kvantitativnim podatkom. Pri raziskovalnem načrtu z izbiro udeležencev (to je druga varianta) raziskovalec potrebuje pregled nad kvantitativnimi podatkih zato, da bi identificiral in med sodelujočimi v kvantitativnem delu namensko izbral udeležence za kvalitativni del raziskave. V tem primeru kvantitativna faza služi le kot izhodišče za bolj pomembno kvalitativno fazo. Med očitnimi prednostmi pojasnjevalnih raziskovalnih načrtov je zaporednost kvantitativne in kvalitativne faze, kar omogoči, da se raziskovalec najprej osredotoči na kvantitativne podatke, nato na kvalitativne (Creswell in Plano, 2007; Hanson et al., 2005). Prav tako je mogoče, da se raziskovalno poročilo ali znanstveni članek lahko piše v dveh ločenih delih, kar vseeno precej olajša objavo raziskav z integracijo metod zaradi dolžine članka in zelo različnih pogledov, ki jih imajo recenzenti s pretežno kvalitativnim ali pretežno kvantitativnim šolanjem. Ti raziskovalni načrti so bolj razumljivi za 247 raziskovalce s pretežno kvantitativnim raziskovalnim predznanjem in izkušnjami. Omogočajo tudi - o tem bomo več povedali v nadaljevanju - uporabo sekundarnih podatkov (arhivski anketni podatki, npr. ADP, GESIS, UK data archive, Eurofond, European Social Survey - Evropska družboslovna raziskava), podatkov statističnih uradov (npr. SURS ali Evrostat) ali raziskovalnih poročil; glej tudi Hlebec et al., 2010; Emmel in Clark, 2009. Seveda imajo zaporedni raziskovalni načrti tudi nekaj pomanjkljivosti zaradi ločitve obeh faz (Creswell in Plano, 2007; Hanson et al., 2005). Raziskava lahko traja dalj časa, zelo težko vnaprej napovemo, katere teme bomo obravnavali v kvalitativnem delu (pogosto je to nemogoče), kateri udeleženci bodo primerni za kvalitativni del raziskave in katere kriterije bomo upoštevali pri izboru teme ali udeležencev za drugo fazo (ali bodo za kvalitativno fazo izbrani isti udeleženci, ki so že sodelovali v kvantitativni fazi, ali bomo iskali le skupino ustreznih udeležencev z želenimi značilnostmi in koliko časa bo minilo med eno in drugo fazo). Omenjene dileme in načela so splošni in jih omenjajo metodologi, ki se ukvarjajo z integracijo metod. O tem, katere dileme se pojavljajo v konkretnih raziskavah, kako se odločajo in kakšne rešitve uporabljajo raziskovalci, je le malo znanega. Izbire in odločitve ob uporabi sekundarnih podatkov v pojasnjevalnem raziskovalnem načrtu z modelom izbire udeležencev bomo konkretizirali na primeru rezultatov raziskav o socialni izključenosti in kakovosti življenja starih ljudi (Hlebec et al., 2010). Socialna izključenost je izjemno kompleksen pojem s številnimi razsežnostmi, ki so med seboj prepletene, vključujejo časovno komponento in vzročno-posledične povezave med teoretskimi spremenljivkami. To pomeni, da je za preučevanje socialne izključenosti s kvantitativnimi kazalci običajno potrebna celovita (nova) raziskava ali pa sočasna uporaba več sekundarnih kvantitativnih virov podatkov. V našem primeru smo za pregled le treh področij izključenosti (1 - revščina in materialna prikrajšanost, 2 - dostopnost institucij, storitev in dobrin, npr. dolgotrajna oskrba, zdravstvene storitve, stanovanje, ter 3 - vključenost v medosebna omrežja) uporabili sedem virov podatkov, ki so prikazani v preglednici v prilogi. Uporabili smo poročila, ki jih objavljajo ministrstva in javni zavodi, raziskovalna poročila in anketne podatke1, pridobljene iz arhivov družboslovnih podatkov. Uporaba sekundarnih podatkov - od objav na spletnih straneh ministrstev ali zavodov, raziskovalnih poročil do podatkov statističnih uradov ali arhivov podatkov - ima številne prednosti in tudi številne pomanjkljivosti. Med najpomembnejšimi prednostmi je cenen in hiter dostop do podatkov. Pri anketnih podatkih gre pogosto za reprezentativne vzorce, s pomočjo katerih je mogoče statistično sklepanje na populacijo. Med pomanjkljivostmi arhivskih podatkovnih baz gre omeniti starost podatkov, vsebino in kakovost indikatorjev ter pogosto premajhne velikosti 248 vzorcev za opazovanje značilnosti specifičnih skupin. Ko odgovarjamo na vprašanje, ali so kvantitativni podatki prestari, da bi jih uporabili v pojasnjevalnem raziskovalnem načrtu z izbiro udeležencev, pa moramo odgovoriti na vprašanje, kako se pojav skozi čas spreminja. Če lahko utemeljeno domnevamo, da se pojav ne spreminja ali pa da se spreminja v vseh opazovanih skupinah na podoben način (npr. za daljše časovno obdobje ugotovimo, da so iste skupine starih ljudi bolj socialno izključene kot druge), lahko za določanje izbora udeležencev uporabimo tudi nekoliko starejše podatke. Na osnovi pregleda kvantitativnih sekundarnih podatkov smo potrdili našo začetno domnevo, namreč da so starejši skupina, ki je izrazito bolj ranljiva kot preostala populacija glede na dohodkovne in materialne indikatorje. Prav tako se je izkazalo, da so med starejšimi ljudmi določene skupine, kjer je večja možnost za socialno izključenost (npr. starejši najemniki, starejša ruralna populacija, vdove in starejši brez otrok). Tako smo opredelili relevantne skupine starejših ljudi za teoretsko vzorčenje2 v drugi fazi raziskave (vdove/vdovci, osebe brez otrok, osebe z zdravstvenimi težavami, osebe, ki živijo same, ki imajo nizko izobrazbo, osebe, ki živijo v gospodinjstvih, kjer ni delovno aktivnih oseb, osebe, ki so bile delovno aktivne le manjše število 1 Pri anketnih podatkih smo sami izvedli statistično analizo na dveh podatkovnih bazah, pri eni pa smo povzeli rezultate analiz. V tekstu Hlebec et. al. (2010) je to tudi jasno zabeleženo. 2 Pri teoretskem vzorčenju (namenskem, angl. purposeful sampling) gre za vzorčenje udeležencev z določenimi lastnostmi. let in najemniki), kjer smo naredili 30 poglobljenih intervjujev in uporabili pristop utemeljene teorije (GT, Glaser in Strauss, 1976) za poglobljeno raziskovanje strategij, s katerimi stari ljudje shajajo s socialno izključenostjo. Za dodatno kvalitativno raziskovanje obstaja več razlogov. S kvantitativnimi podatki na reprezentativnih vzorcih lahko proučujemo procese izključevanja ter tveganja za socialno izključenost, težje pa podrobno analiziramo situacije socialno izključenih skupin. Praviloma gre za zelo majhne, izrazito marginalne skupine, ki jih je s kvantitativnimi raziskavami težko zajeti, ker predstavljajo majhne deleže v populaciji. Do teh populacij večinoma nimamo dostopa (so statistično »nevidne« ali pa zavračajo anketiranje). Na osnovi kvantitativnega pregleda podatkov z združevanjem različnih virov tudi ne moremo ugotoviti, kako se ranljivosti povezujejo in prekrivajo. Ena od pomembnih dilem v pojasnjevalnih raziskovalnih načrtih je izbira udeležencev za drugi, kvalitativni del raziskave. V idealnem primeru naj bi raziskovalec za sodelovanje v kvalitativnem delu izbral ljudi, ki so sodelovali že v prvem, kvantitativnem delu raziskave (Cresswell in Plano, 2007: 148). To je ena od ključnih priporočenih metod za zagotavljanje veljavnosti ugotovitev v pojasnjevalnih raziskovalnih načrtih. Če za kvantitativno fazo uporabimo sekundarne podatke, v večini primerov do sodelujočih (npr. anketiranih) nimamo več individualnega dostopa in jih ne moremo vključiti 249 v drugo fazo raziskave. Poleg tega lahko od zbiranja kvantitativnih podatkov do zbiranja kvalitativnih podatkov preteče več let. Vprašanje, ki se nam nehote zastavi, je, ali niso kvantitativni podatki že zastareli in zato ne dajo več dobrega pregleda stanja. V najslabšem primeru bi lahko za izvedbo kvalitativnega dela izbrali napačne skupine ljudi (npr. neka skupina starih ljudi v povprečju ni več ogrožena zaradi ukrepov socialne politike). Pri izbiri udeležencev se sklicujemo na prakso pri uporabi kvantitativnih presečnih raziskav za potrebe longitudinalnega raziskovanja. Npr. Alwin in Campbell (2001) uvrščata zaporedne presečne študije med longitudinalne raziskovalne načrte, saj umeščajo dogodke in izkušnje v časovno perspektivo. Čeprav ne opazujemo istih posameznikov, pa pri zaporednih presečnih študijah opazujemo iste kohorte (ljudi, rojene v istem letu ali obdobju). Tako je mogoče opazovati agregirane spremembe v populaciji na osnovi »suhih razlik« v frekvencah, povprečjih, deležih in stopnjah (Hlebec et al., 2007). Podobno domnevamo, da je dovolj, da za teoretski vzorčni okvir za kvalitativno raziskovanje uporabimo lastnosti skupin, za katere smo ugotovili specifične lastnosti (npr. vdove brez otrok, najemnice). Sami smo torej naleteli na večje število metodoloških dilem pri uporabi pojasnjevalnega raziskovalnega načrta z modelom izbire udeležencev. Nekatere dileme so bile povezane z uporabo sekundarnih podatkov v kvantitativni fazi, druge pa so po našem prepričanju na splošno povezane s pojasnjevalnim raziskovalnim načrtom. Ker pa nas je zanimalo tudi, kako se drugi raziskovalci soočajo z istimi ali podobnimi dilemami in kakšne rešitve uporabljajo, smo v ta namen zasnovali in izvedli večjo metaanalizo, katere rezultati so prikazani v nadaljevanju. Metoda in podatki Za analizo metodoloških dilem in rešitev, za katere so se odločili raziskovalci, ki uporabljajo pojasnjevalni raziskovalni načrt z integracijo metod, smo sistematično nabrali, pregledali in analizirali vrsto člankov z ustrezno vsebino. V nadaljevanju je opisan postopek iskanja in izbire člankov za metaanalizo. Med članki na področju integracije metod so nas zanimali tisti, ki se nanašajo na (sekundarne) kvantitativne podatke, dobljene z anketo, pri čemer so bile za nas relevantne samo tiste raziskave, kjer je kvantitativni del opravljen v isti ali predhodni časovni točki v primerjavi s kvalitativnim delom. Cilj je bil najti metodološko dovolj bogate članke, da vsebujejo naslednje informacije: 250 Raziskava: za katero raziskavo gre Podatki : tip podatkov: kvantitativni (anketa)/kvalitativni (inter- vju, fokusna skupina ...) Čas: kdaj so bili podatki zbrani, koliko časa je potekalo zbi- ranje podatkov, kakšen je časovni razmik med zbiranjem kvantitativnih in kvalitativnih podatkov Vzorčenje: metoda vzorčenja (verjetnostno, kvotno itd.); velikost vzorca kvantitativnega in kvalitativnega dela; ali so v obeh fazah sodelovali isti posamezniki (vsi ali le del) ali gre za dva popolnoma ločena vzorca; utemeljitev kvalitativnega vzorca Indikatorji: ali sekundarna raziskava vsebuje ključne indikatorje, ali je kakovost indikatorjev preverjena Kakovost podatkov: kakšna je sledljivost izvora in kakovosti sekundarnih podatkov Ker se je prvotno iskanje, ki je bilo omejeno samo na sekundarno uporabo anketnih podatkov, ki jim je nato sledil intervju, izkazalo za preveč izključujoče (dobili smo samo 3 članke), smo v nadaljevanju naše iskanje razširili še na anketne podatke (brez omejitve s sekundarno uporabo) in poleg intervjujev dopustili tudi ostale metode nabora kvalitativnih podatkov. Za bolj ustrezne zadetke smo poskušali najti predvsem raziskave, kjer je uporabljen pojasnjevalni raziskovalni načrt (Creswell in Clark, 2007). Iskanje člankov je potekalo v več fazah: 1. iskanje po ključnih besedah: »secondary quantitative data, quantitative data, qualitative data, survey, interviews, focus groups, explanatory design, mixed methods designs, mixed methods« 2. iskanje z različnimi iskalniki3: Google Scholar (scholar.google.com) Sage Journals online (online.sagepub.com) SpringerLink (www.springerlink.com) ICPSR - Inter-University Consortium for Political and Social Research (icpsr.umich.edu) 3. iskanje po literaturi ustreznih člankov oz. po literaturi člankov metaana-liz integracij metod Iskanja po različnih kombinacijah zgoraj navedenih ključnih besed so vrnila vsega skupaj 149 ustreznih zadetkov. Od tega je bilo 69 člankov vsebinsko neustreznih zaradi uporabe drugih kombinacij metod, nadaljnjih 53 je bilo izločenih zaradi pomanjkljivih informacij o dejanski izvedbi raziskave. Na koncu smo za metaanalizo uporabili 274 člankov. Od tega jih je: 251 6 rezultat iskanja na Google Scholar, 15 iskanja na Sage Journals, 2 iskanja na SpringerLink in 2 iskanja na ICPSR. Pri pregledu literature najdenih člankov smo uspeli najti še 3 nove članke, ki so ustrezali vsem našim zahtevam. Skupaj z našim prispevkom (Hlebec et al., 2010) obravnavamo 31 objavljenih del. 3 Uporabljeni so bili iskalniki, ki so se - glede na zahtevo po dostopu do celotnega članka, v revijah, ki niso nujno v bazi WOS, so pa vsebinsko relevantne - izkazali za najbolj obetavne: Google Scholar: prvi uporabljeni iskalnik, saj predstavlja najpreprostejši način iskanja po akademski literaturi. Sage Journals online: eden izmed najbolj poznanih neodvisnih akademskih in profesionalnih založnikov z obsežno zbirko revij in knjig na področju družboslovja (in drugih področjih). SpringerLink: med vodilnimi znanstvenimi založniki, ki deluje na območjih Evrope, Azije in ZDA in objavlja vsebino s področja znanosti, tehnologije, medicine idr. ICPSR - Inter-University Consortium for Political and Social Research: mednarodni konzorcij akademskih institucij in raziskovalnih organizacij, ki vzdržuje arhiv podatkov raziskav v družboslovju in bibliografijo literature, povezane s podatki, ki jih hranijo. 4 V enem izmed člankov so namreč podatki 3 ločenih raziskav in jih ločeno tudi obravnavamo. Metodološke dileme in njihove rešitve v pojasnjevalnem raziskovalnem načrtu Vse članke smo natančno pregledali in klasificirali glede na opredeljene kriterije. Preglednici 5 in 6 v prilogi 2 vsebujeta ključne podatke o izvedbi raziskav. Le šest člankov je vsebovalo sekundarne podatke v pojasnjevalnem raziskovalnem načrtu, drugi raziskovalci pa so uporabili lastne anketne podatke. Velikost vzorca pri kvantitativni metodi zelo variira, od 30-50 enot, do 1000-5000 ali celo 10000 enot. Podobno tudi pri kvalitativni metodi, kjer lahko najdemo 4288 odgovorov na odprto vprašanje v anketi, 4-90 sodelujočih v intervjujih ali 84-154 sodelujočih v fokusnih skupinah. Med najpogosteje manjkajočimi informacijami je čas izvedbe kvantitativne in kvalitativne faze raziskave. V kar dvanajstih člankih ne najdemo informacije o letu izvedbe raziskave. V preglednici 1 so predstavljene kombinacije metod. Preglednica 1: KOMBINACIJE METOD5 252 Kvatitativna Kvalitativna metoda Št. raziskav metoda Intervju Fokusna skupina Drugo1 Anketa (sekundarni podatki) 4 2 Opazovanje 6 Anketa (primarni podatki) 24 2 Opazovanje, odprta vprašanja v anketi, študija primera 25 1 V treh primerih je hkrati uporabljena kombinacija več kvantitativnih podatkov in v sedmih primerih je v isti raziskavi uporabljena kombinacija več kvalitativnih metod. V večini primerov je v pojasnjevalnem raziskovalnem načrtu uporabljen en sam vir kvantitativnih podatkov v kombinaciji z eno samo kvalitativno metodo, najpogosteje so to poglobljeni intervjuji. Poglejmo si, kako je s časovnim razmikom med kvantitativnim in kvalitativnim delom ter istovetnostjo udeležencev v prvi in drugi fazi raziskave. Če v kvantitativni fazi uporabimo sekundarne podatke, potem običajno ni možnosti, da bi v kvalitativni raziskavi sodelovali isti udeleženci. Ne glede na čas med obema fazama v kvalitativnem delu sodeluje skupina ljudi z zaželenimi lastnostmi (skupine, ki jih opredelimo v kvantitativni fazi) ali pa druga skupina ljudi (katerih identiteta ni nujno povezana s kvantitativno fazo). Časovni razmik je za kombinacijo metod precej velik (najmanj 6 mesecev do 4 ali celo 7 let). 5 V teh in naslednjih preglednicah vsota študij ni dobljena s seštevkom vrednosti, ki se pojavljajo v vrsticah, namreč pri nekaterih raziskavah podatki niso objavljeni in pri nekaterih raziskavah so hkrati uporabili več različnih metod. Preglednica 2: ČASOVNI RAZMIK IN ISTOVETNOST UDELEŽENCEV6 Čas Istočasno / takoj po kvant. 6M-1L 2L-4L 5L+ N.P. S/anketa / 1 4 / 1 I SK 1 2 1 R D 2 P/anketa 11 6 2 2 4 I 9 4 1 2 SK R 1 2 D 2 1 S - sekundarni kvantitativni podatki / P - primarni kvantitativni podatki / I - isti ljudje / SK -skupina ljudi z zaželenimi lastnostmi / R - skupina ljudi, povezanih z anketiranci / D - druga skupina ljudi Če v kvantitativnih podatkih uporabimo lastne anketne podatke, najpogosteje v kvalitativni fazi sodelujejo isti udeleženci, redkeje pa osebe, povezane s sodelujočimi v anketi, ali povsem drugi ljudje. V teh primerih, 253 ko imamo primarne kvantitativne podatke, ni potrebe za vzorčenje skupin udeležencev. Kvalitativna faza najpogosteje nemudoma sledi kvantitativni fazi, možni pa so tudi časovni odmiki, npr. šest mesecev do enega leta ali celo več let (kar je zelo redko in običajno povezano z raziskovalnim načrtom, npr. longitudinalni podatki). Poglejmo si še vrste vzorčenja, tako pri kvantitativni kot kvalitativni fazi pojasnjevalnega raziskovalnega načrta. Preglednica 3: VRSTE VZORČENJA Kvantitativno Kvalitativno vzorčenje vzorčenje Namensko Kvotno Priložnostno Verjetnostno Št. raziskav Verjetnostno 10 1 1 12 Priložnostno 5 1 6 Samoizbira 1 1 1 Populacija 5 1 6 Št. raziskav 21 1 3 3 6 V nekaterih raziskavah je uporabljenih več različnih skupin udeležencev v kvalitativni fazi, v nekaterih pa ni podatkov o časovnem razmiku med obema fazama ali načinom izbora udeležencev za kvalitativno fazo. Najpogostejša metoda vzorčenja pri kvantitativni fazi je verjetnostno vzorčenje, vendar so pogosti tudi priložnostni vzorci ali opazovanje populacije z določeno lastnostjo. Med kvalitativnimi metodami vzorčenja prevladuje teoretsko namensko vzorčenje. V nekaj raziskavah vzorčenje ni opisano ali definirano ali pa je le opisno predstavljeno brez uporabe strokovnih poimenovanj za metode vzorčenja. Pri namenskem vzorčenju se pojavljajo različne tehnike, kot je vzorčenje glede na skupine ali stratifikacijo enot, ugled enot, tipične enote, vzorčenje po principu največje raznolikosti med enotami ali po načelu izbire ekstremnih enot. Pojavijo se tudi tehnike izbire enot, ki so z enotami v kvantitativnem delu na določen način sorodstveno (npr. matere, starši, stari starši, družinski člani opazovane skupine v kvantitativnem delu) ali drugače povezane (npr. učitelji in organizatorji izobraževanja, če so v kvantitativni fazi sodelovali učenci). Namensko vzorčenje v kvalitativni fazi prevladuje med vsemi metodami kvalitativnega vzorčenja - ne glede na to, ali so v kvalitativni raziskavi sodelovali isti ljudje kot v kvantitativni fazi ali pa so sodelovale skupine udeležencev z zaželenimi lastnostmi, osebe, povezane s sodelujočimi v kvantitativni fazi, ali povsem druge osebe. Prav tako ni vidnih povezav tehnik kvalitativnega vzorčenja s časom, ki je pretekel od zaključka kvantitativne faze do 254 začetka kvalitativne faze. Glede na primerjavo raziskav, ki uporabljajo primarne kvantitativne podatke, s tistimi, ki uporabljajo sekundarne kvantitativne podatke, lahko izpostavimo nekaj posebnosti v pojasnjevalnem raziskovalnem načrtu z uporabo sekundarnih kvantitativnih podatkov. Zgornji sistematični kvantitativni pregled študij kaže na dve posebnosti pojasnjevalnega raziskovalnega načrta z uporabo sekundarnih podatkov v kvantitativni fazi, tj. na daljše časovno obdobje med kvantitativno in kvalitativno fazo raziskave ter na vzorčenje skupin udeležencev s podobnimi lastnostmi, kot so jih imeli anketiranci v kvantitativni fazi. V nadaljevanju podrobneje analiziramo raziskave, kjer so uporabljeni sekundarni kvantitativni podatki, predstavljamo metodološke dileme, s katerimi so se srečali raziskovalci, in metodološke utemeljitve izbranih rešitev (Corden in Hirst, 2008; Dubois in Loiselle, 2009; Emmel in Clark, 2009; Goerres in Prinzen, 2010; Hlebec et al., 2010; Goerres in Prinzen, 2011). Preglednica 4: PREDNOSTI IN POMANJKLJIVOSTI UPORABE SEKUNDARNIH PODATKOV Prednosti Pomanjkljivosti Čas Podatke dobimo v kratkem času s pregledom spletnih strani, arhiva podatkov, knjižnice ali dostopom do javno objavljenih anketnih podatkov. Podatki so lahko zastareli (od zbiranja podatkov do objave v arhivu lahko preteče več let, najpogosteje 2-4 leta), med kvantitativno fazo in kvalitativno fazo je lahko daljše časovno obdobje. Značilnosti opazovanega pojava se lahko v tem času tudi spremenijo. Stroški Ni stroškov zbiranja podatkov, so stroški dostopa do podatkov, ki so v večini primerov simbolični, če gre za neprofitne raziskave. Za nekatere raziskave stroški dostopa do podatkov niso zanemarljivi (npr. EU-SILC). Podatki Neposreden dostop do podatkov v anketnih raziskavah (npr. EQLS). Pogosto so dostopne le preglednice (npr. MDDSZ, ZPIZ). Vzorec Pogosto reprezentativni vzorci, možno sklepanje na populacijo. Vzorec je lahko premajhen za multivariatno analizo posebnih skupin (npr. socialno izključenih starih ljudi). Agregacija podatkov in nedostopnost individualnih podatkov. Indikatorji Analizo začnemo takoj, definiramo nove indikatorje na obstoječih bazah. Indikatorji so lahko neustrezni ali ne vključujejo vseh relevantnih razsežnosti. Indikatorji so lahko na različnih stopnjah agregacije (npr. občina, mesto, upravna enota, regija). Manjkajoči podatki. Indikatorji so lahko neustrezni za posamezne vidike raziskave, ker ne vsebujejo ustreznih ključnih informacij. Kakovost podatkov Arhivi podatkov ali statistični uradi običajno skrbijo za standarde kakovosti podatkov, ki so tudi javno objavljeni in obrazloženi. Slaba sledljivost kakovosti podatkov v poročilih ministrstev ali zavodov, raziskovalna poročila so lahko pomanjkljiva, določeni podatki manjkajo. Izbor udeležencev Možen je izbor skupin. V kvalitativno fazo običajno ne moremo vključiti istih posameznikov, ki so bili vključeni v kvantitativno fazo (čas, ni dostopa do podatkov o kontaktih). Udeleženci izpolnijo kvantitativne instrumente »za nazaj«. Analiza kvantitativne in kvalitativne faze Povezovanje in združevanje podatkov ter ugotovitev je najpogosteje možen pri interpretaciji rezultatov in ne pri analizi podatkov. 255 Kako uporabiti sekundarne podatke v pojasnjevalnem raziskovalnem načrtu z integracijo metod? Naša začetna pričakovanja o pojasnjevalnem raziskovalnem načrtu z integracijo metod so se deloma izkazala za upravičena, deloma pa ne. V nasprotju z našim pričakovanjem, da je uporaba sekundarnih podatkov v kvantitativni fazi tega raziskovalnega načrta precej pogosta, se je izkazalo, da ima večina raziskovalcev dostop do lastnih, najpogosteje anketnih, kvantitativnih podatkov. Ne glede na to pa vseeno pričakujemo porast uporabe sekundarnih kvantitativnih podatkov v raziskovalnih načrtih z izbiro udeležencev in integracijo metod, saj številne anketne raziskave, hranjene v arhivih družboslovnih podatkov, to omogočajo. Kot smo pričakovali, je uporaba sekundarnih kvantitativnih podatkov v raziskovalnih načrtih z integracijo metod povezana s preverjanjem kakovosti podatkov (primerja se kakovost podatkov, ki so bili zbrani z različnimi metodami), navzočnostjo in/ali odsotnostjo vsebinsko ustreznih indikatorjev, manjkajočimi podatki (v drugi fazi se poskuša pridobiti informacije, ki so se v prvi fazi izkazale za pomembne, pa jih s kvantitativnim pristopom nismo uspeli pridobiti) ter različnimi ravnmi opazovanja pojava (posameznik, podatki na različnih stopnjah agregacije). V skladu z našim pričakovanjem se je potrdila domneva, da je pri uporabi sekundarnih kvantitativnih podatkov časovni razmik med kvantitativno in kvalitativno fazo daljši kot pri uporabi primarnih kvantitativnih podatkov. Pri uporabi primarnih kvantitativnih podatkov kvalitativna faza raziskave najpogosteje neposredno sledi kvantitativni fazi, časovnega razmika ni ali pa je krajši. Raziskovalci, ki so v kvantitativni fazi uporabili sekundarne podatke, so ustrezno ovrednotili časovni razmik med obema fazama in vsebinsko utemeljili morebitne spremembe ali stabilnost opazovanega pojava. Kot smo predvidevali, je vzorčenje skupin posameznikov z ustreznimi lastnostmi v kvalitativni fazi raziskave, v nasprotju z vzorčenjem istih posameznikov pri uporabi primarnih kvantitativnih podatkov, običajen način zagotavljanja povezanosti med sekundarno kvantitativno in primarno kvalitativno fazo. Ne glede na to je najpogostejša kvalitativna metoda vzorčenja namen-256 sko vzorčenje. Raziskovalci posebno pozornost namenjajo utemeljitvi izbora skupin ter morebitnim pomanjkljivostim, ki so posledica kvalitativnega vzorčenja skupin z zaželenimi lastnostmi namesto vzorčenja udeležencev za kvalitativno fazo med sodelujočimi v kvantitativni fazi. Eden od možnih postopkov je, da udeleženci, če je to mogoče, izpolnijo tudi kvantitativne merske instrumente (npr. ankete). Raziskovalec ima s tem možnost preverjanja, kakšna je povezava med kvantitativno in kvalitativno fazo raziskave. Nikakor pa ta postopek ne nadomešča kvantitativne faze ter reprezentativnosti kvantitativnih podatkov. Sočasno z dilemami glede izbora udeležencev za kvalitativno fazo raziskave obstajajo tudi dileme glede morebitnega združevanja in/ali povezovanja podatkov, ki je običajno možno v interpretativni fazi in ne v fazi analize. Ta vidik integracije kvantitativnih in kvalitativnih metod v pojasnjevalnem raziskovalnem načrtu z uporabo sekundarnih kvantitativnih podatkov je vsebinsko najbolj žgoč. Raziskovalci morajo - skupaj z vprašanji in odgovori glede veljavnosti ugotovitev obeh faz raziskave - vsebinsko utemeljiti tudi veljavnost povezovanja kvantitativnih in kvalitativnih ugotovitev raziskave. Sklep Metodološke dileme in njihove rešitve pri modelu izbire udeležencev smo prikazali v dveh različnih perspektivah: na lastni raziskavi in z metaana-lizo izbranih člankov. Problemi, s katerimi smo se srečali pri raziskavi o socialni izključenosti in kakovosti življenja starih ljudi, se delijo na dva dela. Prvi del se nanaša na starost uporabljenih (sekundarnih) podatkov in na vsebino ter kakovost indikatorjev v sekundarnih podatkih. Starost podatkov se ni izkazala za problematično, saj je preučevan pojav relativno stabilen skozi čas. Dilemo o vsebini in kakovosti podatkov se je poskušalo rešiti z uporabo in kombinacijo več (sedmih) različnih sekundarnih podatkov. Drugi del se nanaša na vključevanje istih udeležencev iz 1. faze v 2. fazo raziskovanja. V našem primeru to ni bilo mogoče, problem smo rešili s teoretskim vzorčenjem in vključitvijo identificiranih skupin v 2. fazo raziskave. Pri metaanalizi se je pokazalo, da je časovni razmik med kvantitativno in kvalitativno fazo sistematično daljši v primeru, ko raziskovalci uporabijo sekundarne kvantitativne podatke, kot v primeru, da imajo na voljo primarne kvantitativne podatke. Povezava med sekundarnimi kvantitativnimi podatki in primarnimi kvalitativnimi podatki je vedno tudi ovrednotena glede na vsebinske in metodološke omejitve. Tipičen postopek vzorčenja za drugo, kvalitativno fazo je vzorčenje skupin posameznikov, ko gre za uporabo sekundarnih podatkov v prvi, kvantitativni fazi. Ne glede na metodološke zadržke pri uporabi sekundarnih kvantitativnih podatkov v pojasnjevalnih raziskovalnih načrtih z integracijo kvantita- 257 tivnih in kvalitativnih metod menimo, da je uporaba sekundarnih kvantitativnih podatkov mogoča in celo priporočljiva. Vsekakor pa je potrebno upoštevati omejitve sekundarnih kvantitativnih podatkov ter ustrezno ovrednotiti pomanjkljivosti teh podatkov ter metodoloških zadržkov, ki zaradi tega nastanejo v raziskavah. LITERATURA Alwin, D. F., in R. T. Campbell (2001): Quantitative Approaches: Longitudinal Methods in the Study of Human Development and Aging. V R. H. Binstock (ur.) in L. K. George (ur.), Handbook of Aging and the Social Sciences, 22-43. New York: Academic Press. Bilinski, H. N., W. Duggleby in D. Rennie (2010): The Meaning of Health in Rural Children: A Mixed Methods Approach. Western Journal of Nursing Research 32 (7): 949-66. Bryman, A. (2006): Integrating quantitative and qualitative research: how is it done? Qualitative Research 6 (1): 97-113. Buck, G., K. Cook, C. Quigley, J. Eastwood in Y. Lucas (2009): Profiles of Urban, Low Ses, African American Girls' Attitudes toward Science. Journal of Mixed Methods Research 3 (4): 386-410. Christ, T. W. (2007): A Recursive Approach to Mixed Methods Research in a Longitudinal Study of Postsecondary Education Disability Support Services. Journal of Mixed Methods Research 1 (3): 226-41. Corden, A., in M. Hirst (2008): Implementing a Mixed Methods Approach to Explore the Financial Implications of Death of a Life Partner. Journal of Mixed Methods Research 2 (3): 208-20. Creswell, J. W. (1994/2003): Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches. Thousand Oaks, CA: Sage. Creswell, J. W. in V. L. Plano Clark (2007): Designing and Conducting Mixed Methods Research. Thousand Oaks, CA: Sage. Davies, Amanda (2011): On Constructing Ageing Rural Populations: 'Capturing' the Grey Nomad. Journal of Rural Studies 27 (2): 191-99. Dubois, S. in C. G. Loiselle (2009): Cancer Informational Support and Health Care Service Use among Individuals Newly Diagnosed: A Mixed Methods Approach. Journal of Evaluation in Clinical Practice 15 (2): 346-59. Dunning, H., A. Williams, S. Abonyi in V. Crooks (2008): A Mixed Method Approach to Quality of Life Research: A Case Study Approach. Social Indicators Research 85 (1): 145-58. Emmel, N. in A. Clark (2009): The Methods Used in Connected Lives: Investigating Networks, Neighbourhoods and Communities. NCRM Working Paper. National Centre for Research Methods. Farmer, J. in D. Knapp (2008): Interpretation Programs at a Historic Preservation Site - a Mixed Methods Study of Long-Term Impact. Journal of Mixed Methods Research 2 (4): 340-61. 258 Fetters, M. D., T. Yoshioka, G. M. Greenberg, D. W. Gorenflo in S. Yeo (2007): Advance Consent in Japanese During Prenatal Care for Epidural Anesthesia During Childbirth. Journal of Mixed Methods Research 1 (4): 333-65. Gibson, C. in G. J. Duncan (2000): Qualitative/Quantitative Synergies in a Random-Assignment Program Evaluation. Dostopno prek http://childhood.isr.umich. edu/mmconf/duncan.doc, 3. 10. 2011. Glaser, B. in L. A. Strauss (1967): The Discovery of Grounded Theory: Strategies for Qualitative Research. New York: Aldine de Gruyter. Goerres, A. in K. Prinzen (2010): Using Mixed Methods for the Analysis of Individuals: A Review of Necessary and Sufficient Conditions and an Application to Welfare State Attitudes. Quality & Quantity (Online First): 1-36. Goerres, A. in K. Prinzen (2011): Can We Improve the Measurement of Attitudes Towards the Welfare State? A Constructive Critique of Survey Instruments with Evidence from Focus Groups. Social Indicators Research (Online First): 1-20. Hannan, M., M. Happ in D. Charron-Prochownik (2009): Mothers' Perspectives About Reproductive Health Discussions with Adolescent Daughters with Diabetes. The Diabetes Educator 35 (2): 265-73. Hanson, W. E., J. W. Creswell, V. L. P. Clark, K. S. Petska in J. D. Creswell (2005): Mixed Methods Research Designs in Counseling Psychology. Journal of Counseling Psychology 52 (2): 224-235. Hayter, M. (1999): Burnout and Aids Care-Related Factors in Hiv Community Clinical Nurse Specialists in the North of England. Journal of Advanced Nursing 29 (4): 984-93. Hlebec, V., T. Kogovšek, B. Domajnko in M. Pahor (2007): Opazovanje sprememb v sestavi socialnih omrežij: metodološki vidiki. Teorija in praksa 44 (1/2): 211-25. Hlebec, V., M. Kavčič, M. Filipovič Hrast, A. Vezovnik in M. Trbanc (2010): Samo da bo denar in zdravje: Življenje starih revnih ljudi. Ljubljana: FDV. Hodgkin, S. (2008): Telling It All. Journal of Mixed Methods Research 2 (4) : 296316. Ivankova, N. V., J. W. Creswell in S. L. Stick (2006): Using Mixed-Methods Sequential Explanatory Design: From Theory to Practice. Field Methods 18 (1): 3-20. Jayakody, R. in K. S. Seefeldt (2005): We Got Married, Now What? Family Dynamics after Union Formation. The annual meetings of the Population Association of America. Philadelphia. Kidger, J., J. L. Donovan, L. Biddle, R. Campbell in D. Gunnell (2009): Supporting Adolescent Emotional Health in Schools: A Mixed Methods Study of Student and Staff Views in England. Bmc Public Health 9 (1): 403-21. Lyons, H. A. (2009): Casual Sex in Adolescence and Young Adulthood: A Mixed Methods Approach. Bowling Green State University (Doctoral dissertation). Messer, L., A. Steckler in M. Dignan (1999): Early Detection of Cervical Cancer among Native American Women: A Qualitative Supplement to a Quantitative Study. Health Education & Behavior 26 (4): 547-62. Rumbaut, R. (2005): Sites of Belonging: Acculturation, Discrimination, and Ethnic Identity among Children of Immigrants. V T.S. Weiner (ur.), Discovering Successful Pathways in Children's Development: Mixed Methods in the Study of Childhood and Family Life, 111-64. Chicago, University of Chicago Press. Shepard, M. P., A. J. Orsi, M. M. Mahon in R. M. Carroll (2002): Mixed-Methods 259 Research with Vulnerable Families. Journal of Family Nursing 8 (4): 334-52. Silva, E, A. Warde in D. Wright (2009): Using Mixed Methods for Analysing Culture: The Cultural Capital and Social Exclusion Project. Cultural Sociology 3 (2) : 299316. Stewart, M., E. Makwarimba, A. Barnfather, N. Letourneau in A. Neufeld (2008): Researching Reducing Health Disparities: Mixed-Methods Approaches. Social Science & Medicine 66 (6): 1406-17. Tashakkori, A. (ur.) in C. Teddlie (ur.) (2003): Handbook on mixed methods in the behavioral and social sciences. Thousand Oaks, CA: Sage. Van Ness, P. H., T. R. Fried in T. M. Gill (2011): Mixed Methods for the Interpretation of Longitudinal Gerontologic Data: Insights from Philosophical Hermeneutics. Journal of Mixed Methods Research (v tisku): 1-16. Vrkljan, B. H. (2009): Constructing a Mixed Methods Design to Explore the Older Driver Copilot Relationship. Journal of Mixed Methods Research 3 (4): 371-85. Wesely, P. M. (2010): Language Learning Motivation in Early Adolescents: Using Mixed Methods Research to Explore Contradiction. Journal of Mixed Methods Research 4 (4): 295-312. PRILOGA 1 Preglednica 1: VIRI INFORMACIJ ZA ŠTUDIJO O SOCIALNI IZKLJUČENOSTI STARIH 260 Vir Naslov UMAR Brložnik, Jure (ur.) (2009): Ekonomsko ogledalo. Umar XV (12). Dostopno prek http://www.umar.gov. si/fileadmin/user_upload/publikacije/eo/2009/eo1209.pdf, 14. 7. 2010. MDDSZ MDDSZ - Ministrstvo za delo, družino in socialne zadeve, direktorat za socialne zadeve (2008): Nacionalno poročilo o strategijah socialne zaščite in socialnega vključevanja 2008 - 2010. Dostopno prek www.zdruzenjeobcin.si/e_files/.. ./17/NACI0NALN0%20P0R0CIL0.doc, 14. 7. 2010. ZPIZ ZPIZ (2009): Mesečni statistični pregled. Marec 2009. Dostopno prek http://www.zpiz.si/src/ msp/200903/index.html, 14. 7. 2010. SURS SURS - Statistični urad RS (2010): Statistični portal SI-STAT: Kazalniki dohodka in revščine. Dostopno prek http://www.stat.si/pxweb/Database/Dem soc/08 zivljenjska raven/08627 EU SILC/08627 EU_SILC.asp, 14. 7. 2010. Raziskovalno poročilo Stropnik, Nada (ur.), Nataša Kump, Maša Filipovič Hrast, Valentina Hlebec, Andreja Vezovnik in Matic Kavčič (2010): Revščina in materialna deprivacija starejšega prebivalstva. Projekt v okviru ciljnega raziskovalnega programa »Konkurenčnost Slovenije 2006-2013« v letu 2006. Ljubljana: Inštitut za ekonomska raziskovanja. Dostopno prek http://www.mddsz.gov.si/fileadmin/mddsz.gov.si/ pageuploads/dokumenti_pdf/revscina_IER.pdf, 14. 7. 2010. Anketa EQLS - European Quality of Life Survey 2007. European Foundation for the Improvement of Living and Working Conditions, European Quality of Life Survey, 2007 [computer file]. Colchester, Essex: UK Data Archive [distributor], October 2009. SN: 6299. Anketa Ferligoj, Anuška in drugi. Omrežja socialnih opor prebivalstva Slovenije. 2002 [kodirna knjiga]. Ljubljana: Fakulteta za družbene vede in Inštitut Republike Slovenije za socialno varstvo. PRILOGA 2 Preglednica 5: ZNAČILNOSTI IZBRANIH ŠTUDIJ Študija Podatki Čas Vzorec Kvant Kval Kvant Kval N - Kvant N - Kval Corden & Hirst 2008 S/anketa1 P/intervju Časovna vrsta 1991-2004 2007-2008 10000/osnova 756 44 (13 M, 31 Z) Dubois & Loiselle 2009 S/ anketa P/intervju 2003-2006 2006 250 20 (10 Z rak dojk, 10 M rak prostate) Emmel & Clark 2009 S/različni2 N. P./intervjuji in opazovanje N. P. N. P. N. P. N. P. Goerres & Prinzen 2010 S/anketa P/fokusne skupine 2006 2009 1112 12 f. s., v vsaki med 4 in 8 oseb Hlebec idr. 2010 S/različni P/intervju 2007 (2002-2010) 2009 Odvisno od vira 30 (25 Z, 5 M) Goerres & Prinzen 2011 S/anketa P/fokusne skupine 2006 2009 1112 12 f. s., v vsaki med 4 in 8 oseb Hayter 1999 P/anketa P/intervju 1997 1997 30 5 Messer idr. 1999 P/anketa3 P/intervju in opazovanje 1989-1995 1989-1995 SK 1: 540/481/815 SK 2: 478/431/854 SK 1: C: 4 + 1 + 2 + 16: SK 2: L: 6 + 1 + 16 Gibson & Duncan 2000 P/več virov4 P/intervju5 Domnevno 1998 1998-2001 1357 43 družine (22 eksper., 21 kontr.) Shepard idr. 2002a P/anketa P/intervju N. P. N. P. 52 6 Študija Podatki Čas Vzorec Kvant Kval Kvant Kval N - Kvant N - Kval Shepard idr. 2002b P/anketa P/odprta vprašanja N. P. N. P. 61 družin (61 mater in 61 očetov, ločeno) 61 družin (61 mater in očetov, odgovarjata skupaj) Shepard idr. 2002c P/anketa P/intervju N. P. N. P. 10 družin 23 Jayakody& Seefeldt 2005 P/anketa6 P/intervju 1997, 5 ponovitev Jul 2004 753 60 Rumbaut 2005 P/anketa7 P/odprto vprašanje v anketi in intervju Longitudinalni 1992 1995-96 5262 4288/ za i. N. P. Ivankova idr. 2006 P/anketa P/intervju (in še 6 drugih metod) N. P. N. P. 207 4 Fetters idr. 2007 P/anketa P/intervju Dec 2002-mar 2003 Avg-sep 2003 82 18 Christ 2007 P/anketa8 P/intervju 1999/ ponovljeno 2001 2002 in 2003 650/417 17 in 23 Dunning idr. 2008 P/anketa P/fokusne skupine in intervjuji 2000/2001 2001 957 84 Farmer & Knapp 2008 P/anketa P/intervju N. P. N. P. 53 20 Hodgkin 2008 P/anketa P/intervju N. P. N. P. 1431 12 Stewart idr. 2008 P/anketa P/skupinski intervjuji N. P. N. P. 1671 23 (vplivne osebe za politiko) Buck idr. 2009 P/anketa P/skupinski intervjuji 2007 2007 89 30 Hannan idr. 2009 P/ anketa P/intervju N. P. N. P. 44 10 Kinger idr. 2009 P/anketa P/fokusna skupina in intervju N. P. N. P. 296 154 (f. s.) 15 (i.) Lyons 2009 P/anketa9 P/intervju Longitudinalni 2000-2007 2005-2006 973/845 92 Silva idr. 2009 P/anketa P/intervju 2003 2004 1791 44 Vrkljan 2009 P/anketa P/intervju in študija primera N. P. N. P. 44 (22 poročenih parov) 44 (22 por. parov), 2 para za študijo primera Bilinski idr. 2010 P/anketa P/intervju N. P. N. P. 51 20 otrok in staršev Wesely 2010 P/anketa P/intervju Jan-jul 2008 Feb-jun 2008 131 33 Davies 2011 N.P./anketa P/intervju 2008-2009 2010 200 20 parov Van Ness idr. 2011 P/anketa10 P/intervju11 Longitudinalni 2006-2008 108 M kasneje 754 36 261 * P - primarni / S - sekundarni; N. P. - ni podatka 1 British Household Panel Study 2 Popis, statistični podatki, podatki lokalnih organizacij, poročila dostopna na spletnih straneh 3 The North Carolina Native American Cervical Cancer Prevention Project 4 6 kvantitativnih anketnih virov 5 The New Hope Ethnographic Study (NHES) 6 The Women's Employment Study (WES) 7 The Children of Immingrants Lpngitudinal Study 8 A national survey of disability support coordinators 9 The Toledo Adolescent Relationsihp Study 10 Precipitating Events Project 11 Activities of Daily Living Among Older Persons Preglednica 6: ČASOVNI RAZMIK MED OBEMA FAZAMA IN POSTOPKI VZORČENJA 262 Študija Časovni razmik Vzorec (I - SK) Postopek vzorčenja Kvant Kval Corden & Hirst 2008 3-4 L SK Verjetnostno vzorčenje gospodinjstev in oseb Namensko vzorčenje - moški in ženske, katerih partner je umrl pred kratkim ali pred tremi leti, skupine glede na starost in osebne okoliščine Dubois & Loiselle 2009 6 M SK Priložnostno vzorčenje na 4 klinikah za zdravljenje raka Namensko vzorčenje glede na ugled enot Emmel & Clark 2009 N. P. N. P. N. P. N. P. Goerres & Prinzen 2010 3 L D Verjetnostno vzorčenje (Nemci, 16+) Namensko vzorčenje, stratifikacija po izobrazbi in starosti Hlebec idr. 2010 2-7L SK Odvisno od vira (verjetnostno) Tristopenjsko namensko vzorčenje, stratifikacija po indikatorji socialne izključenosti Goerres & Prinzen 2011 3 L D Verjetnostno vzorčenje (Nemci, 16+) Namensko vzorčenje, stratifikacija po izobrazbi in starosti Hayter 1999 Sočasno I Populacija med. sester na severu VB Slučajno vzorčenje Messer idr. 1999 Po zaključku kvant. I/R/D Solomon načrt s štirimi skupinami Namensko vzorčenje med sodelujočimi v kvant. delu glede na starost in PAP-test. Dodatno se intervjuja tudi ponudnike zdravstvene oskrbe, vodje projekta in izvajalce intervjujev Gibson & Duncan 2000 N. P. I Samoizbira družin Stratificirano verjetnostno vzorčenje in 3 namensko izbrane enote Shepard idr. 2002a Sočasno I Oskrbovalci in oseba, živeča z osebo z aidsom Namensko vzorčenje (po principu največje raznolikosti) Shepard idr. 2002b Sočasno I 61 družin z otrokom v starosti 6-12 let s spino bifido Iste osebe Shepard idr. 2002c Sočasno I/D 10 družin, katerih otrok je prejel paliativno oskrbo na domu Družinski člani (odrasli oskrbovalec, starši, stari starši) Jayakody& Seefeldt 2005 Po 5. kvant. I Verjetnostno vzorčenje na območju Namensko vzorčenje (določene karakteristike glede dela in družine) Rumbaut 2005 3-4 L I/R N. P. Odprto vprašanje v anketi za učence in stratificirano vzorčenje staršev učencev, ki so bili anketirani v kvantitativnem delu Ivankova idr. 2006 N. P. I Vsi sodelujoči v programu ELHE (1994-2003), ki so polovico predmetov opravili preko spleta Namensko vzorčenje tipičnih posameznikov iz 4 skupin (po principu največje raznolikosti) Christ 2007 1 L N. P. Verjetnostno vzorčenje šol (odgovarjajo koordinatorji) Namensko vzorčenje šol (odgovarjajo koordinatorji, supervizorji, osebje in študenti) na glede na ugled šole Fetters idr. 2007 6 M I Japonke, ki so podpisale vnaprejšnje strinjanje z epiduralno anestezijo Namensko vzorčenje po principu največje raznolikosti, osebe (Ž) so se strinjale s sodelovanjem v študiji Dunning idr. 2008 Po zaključku kvant. I Verjetnostno vzorčenje na določenem geografskem ozemlju Verjetnostno vzorčenje (podvzorec) Študija Časovni razmik Vzorec (I - SK) Postopek vzorčenja Kvant Kval Farmer & Knapp 2008 6 M I Obiskovalci WBSH, ki so plačali ogled Namensko vzorčenje po skupinah (prvi in večkratni obiskovalci, M/Ž, velike spremembe v odgovorih) Hodgkin 2008 7 dni I Enostavno verjetnostno vzorčenje Namensko in kvotno vzorčenje (glede na spol in starost) oseb, ki so se vnaprej strinjale s sodelovanjem v nadaljnji raziskavi Stewart idr. 2008 N. P. D Dvostopenjsko verjetnostno vzorčenje Namensko vzorčenje po sektorjih, povezanih z zdravjem Buck idr. 2009 Isto leto I Priložnostno vzorčenje Namensko vzorčenje več skupin (letniki in uspeh) Hannan idr. 2009 2-3 L R Matere najstnic v študiji1 Namensko vzorčenje po principu raznolikosti (starost deklet z diabetesem in njihovi podatki, znanje o diabetesu) Kinger idr. 2009 N. P. R/D Verjetnostno vzorčenje šol (odgovarja najprimernejši zaposleni) Namensko vzorčenje med šolami, ki so odgovorile na kvantitativni del, glede na EHWB, geografsko pozicijo in % učencev z brezplačno prehrano (F.S. učenci, I. zaposleni) Lyons 2009 5-6 L I Verjetnostno vzorčenje učencev v 7., 9. in 11. razredu v okrožju Lucas, Ohio Namensko vzorčenje z dvema primerjalnima skupinama (osebe s tveganim vedenjem in osebe s povprečnim vedenjem) Silva idr. 2009 1 L I/D Verjetnostno vzorčenje Namensko vzorčenje gospodinjstev Vrkljan 2009 Po zaključku kvant. I Priložnostno vzorčenje, prostovoljno sodelovanje Priložnostno vzorčenje (2 para za študijo primera z največjo razliko v intenzivnosti uporabe tehnologije) Bilinski idr. 2010 Po zaključku kvant. R Učenci šole od 1. do 7. razreda Namensko vzorčenje v 4., 5. in 6. razredu (kriteriji: sodelovanje v kvan. anketi, eden od staršev je pripravljen biti anketiran in soglaša s sodelovanjem v intervjuju) Wesely 2010 Po zaključku kvant. I N. P. Namensko stratificirano vzorčenje (spol, nadaljuje/ne nadaljuje s šolanjem) Davies 2011 1 L N. P. Prostorsko vzorčenje N. P. Van Ness idr. 2011 108 M I N. P. Namensko vzorčenje: podvzorec/še živeči sodelujoči 263 * I - isti ljudje / SK - skupina ljudi z zaželenimi lastnostmi / R - skupina ljudi povezanih z anketiranci / D - druga skupina ljudi; i. intervju; f. s. fokusna skupina; M - mesec, L - leto; N. P. - ni podatka 1 Reproductive Health Awareness for Teens With Diabetes (READYGirls)