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数字化转型、机器人技术、人工智能和创新
随着技术、算法、互联网、互联互通和大数据存储的加速发展，当代商业组织继续拥抱数字化转型 (DT)（Foerster-Metz、Marquardt、Golowko、Kompalla 和 Hell，2018 年；Hanelta、Bohnsack、Marzc 和 Maranteb，2021 年）。数字技术的广泛采用已在组织中引发了广泛的转型，预计这将影响组织的内部运营和流程（Kretschmer 和 Khashabi，2020 年；Magistretti、Pham 和 Dell'Era，2021 年）。尤其是，组织认为数字化将帮助他们从根本上提高组织资源、人员、文化、决策（Devonport，2018 年）和内部教育定制培训（Foerster-Metz 等人，2018 年）的效率和效力，从而获得竞争优势。鉴于 DT 是多维的（Appio、Frattini、Petruzzelli 和 Neirotti，2021 年；Zangiacomi、Pessot、Fornasiero、Bertetti 和 Sacco，2020 年），研究人员对其的定义各不相同（参见 Verhoef、Broekhuizen、Bart、Bhattacharya、Dong、Fabian 和 Haenlein，2021 年；Vial，2019 年）。事实上，Warner 和 Wager (2019) 认为，DT 缺乏关于其确切含义和含义的共同共识 (Wessel、Baiyere、Ologeanu-Taddei、Cha 和 Blegind-Jensen，2021)。然而，人们一致认为，DT 可以被描述为新数字技术与组织结构的新兴融合，这表明需要转变传统的商业模式 (Reier Forradellas 和 Garay Gallastegui，2021)。尤其是，Tang (2021) 认为，DT 受到社交媒体、移动性、物联网 (IoT)、网络安全、大数据和分析、云计算、机器人、自动化、人工智能 (AI，包括机器学习) 等技术趋势的驱动。这些技术趋势为企业提供了全面数字化、转型和发展其组织的能力，涵盖增长和运营改进，并与组织战略更新相关（Kretschmar & Khashabi，2020）。在此背景下，本期（27.5）中的论文集探讨了 DT、机器人、人工智能和创新之间的交集。第一篇论文来自新兴经济体，正面解决了 DT 问题。该研究采用概念方法，重点关注利益相关者对实施数字化过程的投入以及可持续发展目标 4 和 9 等背景因素。这些目标主要针对各级教育的发展、产业合作和改进。在这篇论文“数字化转型：实现尼日利亚可持续发展目标 4 和 9 的概念框架”中，作者 Ufua、Emielu、Olujobi、Lakhani、Borishade、Ibidunni 和 Osabuohien 探讨了数字化转型在实现联合国可持续发展目标 (SDG) 方面的潜力，重点关注尼日利亚的可持续发展目标 4 和 9。文献综述表明，数字化转型有可能提高可持续发展目标 4 和 9 的实现，但这取决于利益相关者的承诺水平和电子政务绩效。作者建议采用多学科方法，通过有效的利益相关者参与和透明的流程，对尼日利亚的可持续发展目标 4 和 9 进行面向发展的数字化转型干预
芬兰青少年的能量饮料消费量
青少年的消费量。这些符合欧洲的建议[9]，因为欧洲认为饮料中的兴奋剂含量不适合这一目标群体[10]。欧洲已经制定了对添加咖啡因的产品进行强制性标签的规定，表明不建议儿童饮用这些饮料[11]。世界各地的青少年广泛饮用能量饮料，青少年是这些饮料的主要消费者[3]。由于研究采用的方法不同，很难比较国际上和欧洲各地青少年的消费流行率。在一项关于欧洲年度消费水平的大型研究中，68%的青少年被认定为能量饮料消费者，因为他们在过去一年中至少喝过一次这些饮料[3]。基于过去三个月消费量的研究显示，美国青少年的能量饮料消费率为 36.4% [12]，而欧洲的这一数字从 48%（希腊）到 82%（捷克共和国）不等 [3]。据报道，芬兰的比例（65%）与欧洲平均水平一致 [3]。基于月度消费量报告的研究显示，欧洲的能量饮料消费量为 52.3% [13]。Miller 等人 [12] 发现，美国青少年每周的能量饮料消费量（至少）为 15.1%。斯洛伐克的每周能量饮料消费量为 20.6% [14]，而挪威的每周能量饮料消费量为 15.1% – 22.4% [13]。现有证据表明，在青少年中，能量饮料消费量较高与男性性别 [ 3 , 6 , 15 – 17 ] 和年龄较大 [ 13 , 15 ] 有关。它还与农村居住地 [ 13 ]、社会经济地位较低 [ 13 , 18 ]、学校成绩较低 [ 17 , 19 , 20 ] 和父母监护力度较低 [ 21 ] 有关。需要更多地研究能量饮料消费与之前与青少年健康行为相关的其他几种个人资源之间的关联。这包括健康素养（即一套使个人能够做出合理健康决策、努力改变影响自己和他人健康的因素的能力）[ 22 ]和教育愿望（即基础教育后的计划），这两者都与物质使用（如吸烟和饮酒）和口腔健康有关 [ 23 ]。据我们所知，关于这些与能量饮料消费之间关系的研究非常有限。要了解青少年中的能量饮料现象，重要的是要确定其背后的决定因素。然后才有可能针对适当的青少年群体进行干预，目的是在早期进行干预，防止危害健康的行为，并改善青少年时期和以后生活中的健康状况[ 2 ]。尽管该话题已在国家政治对话中被提及[24]，但芬兰缺乏有关该现象的系统信息。为了更深入地了解相关因素以及消费变化情况，本研究旨在回答以下问题：1. 芬兰青少年的能量饮料消费（尤其是每周消费）有多普遍，2014 年至 2018 年期间消费模式是否有任何变化（RQ1）。2. 哪些背景因素（性别、年龄、居住地、地理区域）、个人资源（教育愿望、学校成绩、健康素养）和家庭因素（父母监护、家庭财富）与每周能量饮料消费有关
常规免疫接种高绩效的关键成功因素：尼泊尔、塞内加尔和赞比亚的多案例研究分析
标题：常规免疫接种高效性的关键成功因素：尼泊尔、塞内加尔和赞比亚的多案例研究分析 作者：Zoe Sakas MPH a、Kyra A. Hester MPH a、Anna S. Ellis MDP a、Emily Awino Ogutu MPH a、Katie Rodriguez MPH a、Robert A. Bednarczyk PhD a、Sameer Dixit PhD b、William Kilembe MD c、Moussa Sarr MD d、Matthew C. Freeman PhD a 作者所属机构：a 美国佐治亚州埃默里大学罗林斯公共卫生学院 b 尼泊尔加德满都分子动力学中心 c 赞比亚卢萨卡赞比亚家庭健康研究中心 d 塞内加尔达喀尔流行病学与健康监测研究所 作者贡献：KAH、ASE、SD、WK、MS、 RAB、MCF：项目概念化和方法；KAH、ZS、ASE、KR、SD、WK、MS、RAB、MCF：调查和数据管理；KAH、ZS、ASE、KR、EAO、RAB、MCF：形式分析；ZS、KAH：写作 - 原创；KAH、ZS、ASE、EAO、KR、SD、WK、MS、RAB、MCF：写作 - 审查和编辑；所有作者均批准了最终版本。摘要（291 字）：简介：疫苗接种每年可避免约 200-300 万人死亡。尽管非洲和南亚的疫苗覆盖率改善仍然相对停滞且低于全球目标，但一些国家的表现优于其他国家，常规免疫覆盖率显着提高。研究这些国家的疫苗接种计划提供了一个机会来识别和描述可能支持这些改进的关键成功因素。方法：我们选择了三个在儿童疫苗接种方面表现优异的国家：尼泊尔、塞内加尔和赞比亚。这项多案例研究分析是使用全球卫生典范计划中的疫苗接种典范项目的数据进行的。我们使用定性分析，通过在国家、地区、地区、卫生机构和社区层面进行关键线人访谈 (KII) 和焦点小组讨论 (FGD)，调查了促成高疫苗接种覆盖率的因素。我们使用公开数据对这些发现进行了定量分析，这些数据已在其他地方发表。结果：我们的数据显示，疫苗计划的关键成功因素取决于实施干预措施的文化、历史和法定背景。在尼泊尔、塞内加尔和赞比亚，高免疫覆盖率是由以下因素推动的：1) 强大的治理结构和健康的政策环境；2) 卫生系统加强方面的相邻成功；3) 政府主导的社区参与计划；以及 4) 考虑到卫生系统各级背景因素的适应性。结论：在整个研究过程中，我们的分析回归到了定义和理解一个国家的背景、治理、融资和卫生系统的重要性，而不是关注任何一种干预措施。本文强调了环境因素如何影响实施决策，从而改善了儿童疫苗接种情况，从而补充了现有文献的研究结果。本研究的结果可能有助于确定可借鉴的经验教训，并支持切实可行的建议，以改善其他地区的国家免疫接种覆盖率。
什么是定量研究方法
量化研究的重点是使用统计技术量化数据，变量和关系，旨在建立模式，检验假设和做出预测。这种方法广泛应用于心理学，社会学，经济学，健康科学和教育等各个领域。它依赖于结构化数据收集方法，并采用统计分析来解释结果。定量研究依赖于结构化方法来收集和分析数值数据。这种类型的研究涉及使用调查，实验和观察等技术进行系统的数据收集和分析。调查是一种常见方法，用于收集大型样本量的意见或行为，从而使研究人员可以推断出较大的人群。但是，这种方法可以受到响应偏见和限制深度的限制。实验涉及在受控环境中操纵变量，以观察对其他变量的影响，这有助于建立因果关系。实验对变量提供了高度控制，但由于设置有限，它们可能缺乏外部有效性。观察性研究可以在不干预的情况下收集现实数据，通常提供比自我报告的响应更准确的信息。但是，它可能会受到观察者偏见的影响，并且在处理罕见或复杂的行为时很耗时。定量研究采用各种工具来收集数值数据，包括问卷，测试和数字跟踪工具，例如网站流量指标或生理监控设备。2。3。数据分析涉及统计技术，例如描述性统计，推论统计和相关分析，这些技术有助于解释数据中的关系或趋势。这些方法提供了数据的概述，包括均值，中位数，模式，标准偏差和范围。定量研究旨在收集易于分析统计学的结构化数据，使其成为大型样本量的经济高效且耗时的方法。然而，它的局限性包括调查的潜在响应偏见和限制深度，实验中的外部有效性有限以及观察者的观察者偏见。定量研究使用数值数据来分析模式并根据样本结果对人群进行预测。假设检验和回归分析等技术有助于识别具有统计学意义的趋势。这种方法对于比较群体之间的平均值很有用，例如评估教学方法或检查屏幕时间和学术表现之间的相关性。定量研究中的关键概念包括衡量中心趋势（平均值，中值），可变性（标准偏差）和关联（相关系数）的度量。目标是通过关注来自大型的随机样本的数值数据来最大程度地减少研究人员的偏见。但是，定量研究通常缺乏深度并具有刚性结构，因此容易响应或采样偏见。要进行有效的定量研究，必须定义明确的目标，正确选择的方法以及使用的适当统计工具。然后测量结果以分析效果。1。确保样本代表性对于结果的普遍性和可复制性至关重要。通过准确地解释发现并考虑局限性，研究人员可以得出有意义的结论，这些结论有助于科学知识并为数据驱动的决策提供信息。定量方法，例如调查和实验，在包括社会科学和医疗保健在内的各个领域都提供了宝贵的见解。严格的统计分析的使用使研究人员能够做出预测并确定模式，最终为政策和决策过程提供了信息。定量研究定义和方法解释了实验过程，涉及将参与者随机分配给不同的组，一个组接受治疗或干预，而另一种则没有。这是进行实验的分步指南：1。定义研究问题：您想了解什么？提出一个假设：您认为研究问题的答案是什么？设计实验：您将如何操纵变量并衡量结果？**内容分析**：一种分析书面，口头或视觉交流的系统方法。研究人员以各种媒体形式识别并分类特定内容，主题或模式。2。**二级数据分析**：分析其他人从政府报告，以前的研究或大型数据集等来源收集的数据。定量研究使用数字和统计数据来回答问题。它经常衡量态度，行为和观点。1。2。**调查和问卷**：用于从人类样本中收集数据的结构化工具。**实验和受控的观察结果**：在受控设置中进行测量变量并确定因果关系。3。**现有数据源（辅助数据）**：从数据库，档案或以前的研究中收集。1。**数据预处理和清洁**：识别和纠正错误，删除异常值以及确保数据一致性。2。**描述性统计**：使用中心趋势，可变性和形状等措施来汇总和描述数据。3。**推论统计**：通过测试假设，估计参数和做出预测来从样本中推断人口特性。常见推论统计技术包括：1。**假设检验**：评估变量之间关系的重要性或差异。2。**置信区间**：估计可能下降的人口参数的范围。3。**相关性和回归分析**：根据变量检查关系并预测结果。4。**方差分析（ANOVA）**：在多个组或条件之间进行比较均值。统计软件和工具可以有效地执行复杂的分析。流行的统计软件（例如SPSS，SAS和R）帮助研究人员进行各种定量研究。这些包括： *描述性研究：这种类型描述了人口的特征，趋势或行为。2。3。例如，它可能会分析学生在学校中的平均身高，选举中的选民投票或人们吃的普通食品。*相关研究：它检查了两个或多个变量之间的关系。例如，它可以调查收入如何影响幸福或压力会影响体重增加。*实验研究：这种类型通过操纵一个变量（独立）并衡量其对另一种（依赖）的影响来研究因果关系。*准实验研究：类似于实验研究，但由于实际或道德考虑而没有随机参与者的分配。研究人员控制影响结果的其他因素。*纵向研究：它在延长时间内研究了模式。例如，它可能会分析儿童的阅读技能如何发展，或者随着年龄的增长而变化。定量研究具有优势和缺点：优点：1。**客观性**：定量研究的目的是由于其依赖数量和统计方法而公正。**通用性**：它通常涉及大型样本量，增加了适用于更广泛人口的代表性数据的可能性。**可复制性**：使用标准化程序和测量工具增强了可复制性，使其他研究人员可以重复研究并测试发现的可靠性。4。**统计分析**：定量研究采用各种统计技术来进行数据分析，识别模式，关系和关联。5。缺点：1。2。3。**数值精度**：它产生的数值数据可以使用数学计算进行分析，从而可以明确的比较和定量解释。**缺乏上下文理解**：定量研究可能会通过专注于可测量的变量，忽略社会，文化和背景因素来限制复杂现象的探索。**对数字的过分依赖**：它可以优先考虑数值数据而不是定性见解，这可能会导致对主题的表面理解。**有限的应用程序**：由于实验室设置或受控实验的人为性质，结果可能不适用于现实情况。4。**高成本和时间要求**：进行定量研究可能是昂贵且耗时的，尤其是对于长期延长的纵向研究。通过了解这些优势和缺点，研究人员可以为其特定需求选择最合适的定量研究类型。虽然定量研究在识别连接方面表现出色，但通常没有发现这些关系背后的根本原因。它可能会回答诸如“什么”和“多少”之类的问题，但留下了“为什么”未回答。量化数据的过程可能会导致过度简化，对复杂性和细微差别掩盖，这对于对研究主题的深入了解至关重要。定量研究带有大量成本和时间承诺，需要大量资源，包括资金，专业知识以及广泛的数据收集和分析。这种结构化方法还限制了灵活性，使调整研究计划或在收集数据时探索新问题变得更加困难。行动中定量研究的示例包括： *市场研究，调查和问卷的数值数据为业务决策提供了信息 *健康研究，这些研究依赖于治疗效率和疾病普遍性的统计分析 *教育研究，用于研究影响学生绩效和学术成就的因素 *社交科学的绩效 *社交科学和公众的观点，并分析了'或comment'或分析行为 *，以调查了'或commition'或分析行为 * *经济研究，分析经济指标，趋势和模式，通过统计审查来审查财务习惯，使经济学家能够掌握潜在的模式，预测市场行为并制定数据驱动的政策。定性分析通过研究非数字方面的访谈，观察性研究和开放式问卷来深入研究主题，从而对所讨论的现象进行了全面的描述。另一方面，定量研究使用数值数据量化了各种因素之间的关系。它试图通过采用系统收集方法，标准化工具和精确的分析技术来提供普遍适用的见解。这种方法使研究人员能够验证假设，预测结果并为各个学科的决策提供信息。其定义特征包括： *编译数字信息 *采用统计分析技术 *测量和量化现象以识别模式 *研究变量之间的连接 *将发现的概括为广泛的人群 *进行更广泛的实验 *进行实验或进行大量样本大小的调查 *使用大型样本量 *利用统计方法的量化数据，并在统计数据中进行量化数据，并将统计的数据集中在数字方面，并将数字构成数字，并将数字构成数值，并将其置于数字上，并将其进行数字化，并将其汇总到数字上，并将其进行数字化，并将其进行数字化，并将其进行数字化，并将其进行数字化，趋势。
混合方法研究的例子
混合方法研究将定量和定性方法结合在一项研究中或在多个相关研究中。定量方法着重于识别变量之间的趋势和关系，并使用实验，调查和结构化观察等技术收集数值数据。定性方法探讨了参与者的经验和观点，采用访谈，焦点小组和开放式文本等方法来收集非数字数据。混合方法研究特别有用，当一个问题需要多方面的方法，该方法可以同时分析数据的趋势和个人体验的细微差异。集成是关键，这意味着有意结合定量和定性研究，以在两种方法之间产生相互依存关系和协同作用。可以合并定量和定性数据收集方法，以便在培训后对学生表现有全面的了解。这种混合方法研究方法允许将数值测试分数数据与口头教师访谈和观察笔记相结合。这样做，研究人员可以确定学生成绩的改善是否与培训计划所带来的教学技术变化有关。为了证明这种混合方法的设计是合理的，研究人员必须清楚地说明他们结合这些方法的原因。此解释可帮助审阅者和学者理解为什么最适合解决研究问题的研究策略。当出现令人困惑的结果时，混合方法可以通过互补性提供更清晰的图片。混合方法提供了几种优势，包括三角剖分，互补性，发展，启动和扩展。三角剖分涉及通过比较定量和定性链的结果来验证结论并提高研究的可信度来进行交叉检查结果。研究人员还可以利用混合方法进行仪器开发或调查/测试创建。这种方法利用每种方法的优势来澄清，上下文化和丰富整体发现。混合方法研究设计提供了一个结构化框架，用于整合定性和定量数据，如收敛的并行设计，解释性顺序设计和多相设计所示。收敛并行设计涉及同时但分别收集两种类型的数据，独立分析每个链，然后合并结果以进行解释。例如，通过将半结构化访谈数据与调查信息相匹配，可以将这种方法应用于同性恋和双性恋男人之间的家庭暴力和滥用。相比之下，解释性顺序设计使用一种类型的数据来阐明另一种类型的发现。该策略可以帮助研究人员掌握为什么尽管面临各种挑战，但学生仍然坚持学习。混合方法研究可以通过结合数值和言语数据收集方法对复杂现象进行更完整的了解。教育计划在很大程度上依赖数据分析来了解所涉及的因素。最初，研究人员收集和分析调查数据以识别模式和关系。* Brown等。此信息是收集更多定性数据的指南，例如访谈，这些数据为参与者的思想，信念和经验提供了更深入的见解。为了进一步探索这些发现，分析了调查的定量数据以确定其重要性或相关性。然后将结果用于告知调查的开发，这些调查可以收集有关特定变量的更多详细信息。整合阶段汇集了定性和定量的发现，以对研究主题进行全面的理解。研究人员，例如研究大脑捐赠决策的少数族裔访谈的研究人员探索与该主题相关的思想，信念和经验，然后是基于这些见解中出现的主题的调查设计。健康科学中的关键方法是嵌入或嵌套设计的，在单个研究设计中结合了定量和定性方法。这些方法可以包括在实验试验中补充定性数据。嵌入式设计使研究人员可以将数据收集和分析链接到多个点，从而使其在干预研究中特别有用。实验前数据收集可能会为招募参与者或制定干预措施的策略提供依据，而实验数据用于检查参与者的经验或跟进定量结果。研究人员可以通过对完成调查的人进行采访参与者来链接调查和访谈数据，从而与另一种数据一起构建一种类型的数据。连续的集成段的发现分为不同的部分。例如，分析基线调查结果可以帮助设计更有效的面试问题。通过合并定性和定量数据，研究人员可以直接比较发现并获得更深入的见解。在研究项目的各个阶段，定性数据在阐明结果指标，确定潜在偏见或开发试验期间使用工具方面起着至关重要的作用。这个审前阶段为在整个研究过程中有效整合两种方法的基础。定性数据在试验期间仍然是必不可少的，提供了有关参与者的经验和背景因素可能影响结果的详细信息。审判后，研究人员可以利用定性数据来解释异常值，汇报对象或研究人员，或为实施做出假设。通过在协同关系中结合定量和定性方法，研究人员可以对他们的研究发现有多方面的了解。此集成在多个层面上运行：设计，方法和解释。在设计级别上，混合方法设计概述了整合这两个链的序列，优先级和目的。常见设计包括探索性顺序，解释性顺序和收敛方法。在方法级别的集成策略涉及通过各种技术（例如合并，连接或构建一种类型的数据与另一种数据）合并定量和定性研究元素。合并涉及分析两条链的数据，以评估发现的收敛，差异或扩展。这可以包括将主题与统计数据进行比较，探索定性主题的定量概况，或将定性数据转换为定量数据进行分析。诸如表或矩阵之类的关节显示可以在视觉上表示合并的数据。连接链接一种类型的数据，以告知另一个数据的采样框架，尤其是在另一个链之前的顺序设计中。建筑物使用一个数据库（定性或定量）来告知另一种数据库的数据收集方法，例如基于定性主题开发定量工具或根据定量发现来完善访谈指南。最后，在解释和报告级别上的集成涉及结合和提出发现的方式，以突出通过整合这两个链而获得的协同见解。这可以通过叙事描述或视觉表示（例如表，矩阵或图表）来实现。整合定量和定性发现涉及三种方法：编织，连续或上演。编织的结果将发现汇总为主题或概念。分阶段的方法用于多阶段研究，随着数据分别分析和发布数据，依次报告结果。混合方法分析涉及为每个链选择分析技术，并实施集成策略以合并，连接或建立在发现上。数据转换将数据从一种形式转换为另一种形式，从而促进合并和进行分析，从而跨越定量的质量划分。资料来源： * Bazeley，P。（2018）。（2015）。这可能涉及将定性数据定量为数值代码或类别，或将定量数据定为叙事描述或主题。联合显示是集成数据的视觉表示形式，帮助研究人员合并数据，比较结果并吸引新的见解，而不是各条线可以独立实现的目标。显示在行和列中排列数据，以方便比较两个链之间的主题，模式和关系。颜色匹配连接相应的数据点，以便于比较。视觉关节显示使用图，图表或视觉元素来增强对集成发现的表现和理解。评估评估定量和定性发现之间的一致性和一致性，揭示了三个潜在结果：收敛，差异或扩张。综合解释综合了发现，以发展整体理解，承认融合和分歧。混合方法研究是一个迭代过程，在整个研究过程中需要灵活性和适应性。方法之间的动态相互作用有助于发现的丰富性和深度。研究中的混合方法设计：逐步指南A混合方法设计结合了定量和定性方法来回答复杂的研究问题。这种方法使研究人员可以通过从多个角度整合数据来全面了解研究问题。该方法结合了定量和定性方法，以提供对研究问题的更完整理解。* Caracelli＆Greene（1997）。要开发有效的混合方法研究，请考虑以下步骤：混合方法研究提供了比单方法研究的几个好处，包括增强理解，有效性，互补性，发展和完善，对发现，方法论创新和劳动力强度的解释。这在积极的心理学和健康等领域中特别有价值，这些领域需要理解复杂的过程和系统。使用多种方法可以通过允许三角剖分来增强发现的有效性，从而比较定性和定量数据以证实结果。混合方法研究还使研究人员可以使用每种方法的优势研究研究问题的不同方面，从而提供了细微的见解，而单一方法是不可能的。这种方法有益于探索新的研究领域或解决复杂的社会问题，因为它鼓励方法论创新并促进灵活性。然而，与单方法研究相比，混合方法需要大量的时间，资源和精力，需要在定量和定性方法方面进行专业知识。进行严格的混合方法研究要求研究人员在两种方法中都具有强大的基础，这可能是由于存在偏见和方法论问题而具有挑战性的。然而，混合方法研究的好处使其成为许多寻求更深入了解复杂现象的研究人员的吸引人选择。数据集成中的挑战可能会使混合方法研究变得复杂。在混合方法研究中整合分析。确保数据转换是有效的，无偏见对于得出准确的结论至关重要。由于缺乏明确的准则以及可能导致单独的分析而不是统一数据，因此将定量和定性数据组合的过程可能很棘手。混合方法研究中的术语和质量评估在研究之间通常会有所不同，从而导致歧义和比较和评估它们的困难。还缺乏评估严格和信任度的标准化标准，这增加了评估过程的复杂性。从具有不同动力动力学的样本（例如官僚机构中的样本）中集成数据时，会出现对有效性和解释的担忧。功率失衡会影响差异或悖论的识别，因此需要在整合过程中进行仔细的考虑。在报告混合方法人口健康研究中寻找严格的情况。制作混合方法评估设计。* Collins等。（2006）。一个模型，结合了进行混合方法研究的基本原理和目的。* Creamer（2018）。在混合方法研究中争取方法上的完整性。* Creswell＆Plano Clark（2018）。设计和进行混合方法研究。* Dellinger＆Leech（2007）。在混合方法研究中朝着统一的验证框架。*FàBregues＆Molina-Azorín（2017）。解决混合方法研究中的质量。* Fetters（2019）。* Fetters等。（2013）。混合方法研究工作簿：设计，实施和发布项目的活动。在混合方法设计中实现集成 - 原理和实践。* Guetterman等。（2015）。通过联合显示，将定量和定性结果整合在健康科学混合方法研究中。* Hesse-Biber＆Johnson（2013）。以不同的方式进行事物：未来可能与混合方法研究参与的方向。* Neto等。（2015）。同化指标系统的开发和验证：混合方法研究结合了定性和定量方法，以提供对复杂问题的深入理解。像O'Cathain等人一样的研究。（2008）研究了卫生服务研究中混合方法研究的质量，而Palinkas等人。（2019）使用这种方法讨论了评估中的创新。混合方法的多功能性使其成为Shim等人所见的各个领域的流行选择，包括教育和医疗保健。（2021）致力于开发精致的理论模型。混合方法研究通过纳入定性和定量数据收集和分析方法，提供了全面的分析。这在Bacchus等人中尤其明显。的（2018）研究性健康从业者的感知作用，询问男同性恋者和双性恋男人关于家庭暴力和虐待的经历，这些经历利用了混合方法的方法来深入了解这个敏感的话题。（2019）。Clark和Plano Clark（2019）在职业成功的背景下对砂砾的研究中，演示了混合方法如何提供对复杂问题的细微洞察力。该方法还用于研究特定领域，例如O'Keeffe等人的抑郁症青少年的治疗辍学领域。混合方法研究的有效性在于其从多个角度捕获数据并确保整体分析的能力，这对于旨在对其受试者进行全面了解的研究人员来说是无价的工具。混合方法研究将定性和定量方法结合在单个研究中，提供了一种更强大的方法，可以利用这两种范式的优势。这种综合方法由于能够从多个角度捕获数据并确保整体分析的能力，因此在各个学科中获得了显着的吸引力。混合方法研究整合了定性和定量方法，以全面解决复杂的研究问题。这种方法认为，仅靠定性和定量数据都不足以提供对现象的完全理解。MRR涉及在研究过程的各个阶段（例如设计，数据收集，分析或解释）合成定性和定量数据。三角剖分用于通过结合来自多个来源的数据，提高可靠性和有效性来验证发现。MMR以实用主义为指导，重点是实用解决方案，而不是遵守单一的方法论传统。有几种类型的混合方法研究设计，包括顺序，并发和嵌入式方法。顺序设计涉及首先收集和分析定量数据，然后进行定性数据收集以解释初始结果。并发设计同时收集两种类型的数据，并在分析后比较发现。嵌入式设计将一种方法嵌入另一种方法作为次要组件。混合方法研究优先考虑务实的解决方案，并重视参与者的声音，尤其是在解决社会正义，不平等或边缘化群体的研究中。混合方法研究（MMR）在实践中：益处，挑战和应用定性和定量方法的整合使混合方法研究成为各个学科研究人员的宝贵工具。通过选择正确的设计，彻底分析数据并应对潜在的挑战，研究人员可以产生强大的发现，为其研究领域做出重大贡献。这种方法不仅丰富了询问的深度和广度，而且还弥合了不同研究传统之间的差距，从而使人们对世界有了更全面的了解。