トリーア社会的ストレス テスト的現象学的アプローチ: 混合された方法の視点

量的とトリーア社会的ストレス テストとグループのトリーア社会的ストレス テスト中に正確に参加者の経験を検討する質的アプローチを組み合わせたオリジナル混合法を紹介します。

単一トリーア社会的ストレス テスト (乳汁) とグループ (乳汁 G) の乳汁は、実験的心理社会的ストレスを誘発する最もよく使われるプロトコルです。これらのテストは、制御困難性と心理的・生理的影響 (例えば不安、感情の状態、唾液中コルチゾール増加) を誘発する社会的評価の脅威に基づいています。多くの定量的な実験的研究には、これらストレス誘導剤およびこれらの結果を検討しました。しかし、我々 の知る限り、本研究は、乳汁および乳汁 G 全体の経験のダイナミクスを理解するために参加者の声にアクセスする定性分析を提供する最初乳汁に混合された方法のアプローチを概説します。このアプローチは、研究者は多くの場合は質的心理学的に参加者の中に起こって自体ストレッサーをより密接に見もせず使用する乳汁から得られる情報を最大限に助けることができます。このように、このプロトコルは、意味づけるの現象学的アプローチを使用して実験的プロトコルをより深く分析する付加価値を示す混合の方法の例です。混合された方法のこの種の意図、認識、制定された知識と感情のような認知過程のダイナミクス経験、俳優の視点を理解し、詳細な分析にアクセスと便利です。ディスカッション セクションでは、プロトコルを分析したり、同じ被験者のクロス ビジョンを与える反応の現象学的アプローチを利用した混合方法プロトコルのさまざまな用途を示しています。このセクションには、さまざまな既存アプリケーション混合方法のアプローチをこれでいくつかの重要な手順を指摘します。

現象^1,2,3,4,5を理解しようとしたとき、混合方法は様々 な利点を与えます。グリーンら⁶は、数値データを分析する定量法と質的研究法の言葉を分析するを含むプロトコルとしてそれらを定義します。このアプローチは、質的・量的研究のパラダイム戦争とか紛争を超えて移動を目指しています。目的は、研究の強みを高め、単一の調査³の弱点を減少させるしたがって、それは 3 番目のパラダイムとして機能します。同一オブジェクトに解析の種類を組み合わせると、ビューの異なる点を持つことが可能になります。実験的プロトコルを組み合わせて単一乳汁⁷と乳汁 G⁸使用体験データの混合方法の特定のフォームを提案する.乳汁は実験心理社会的ストレス調査^9,10を実行する最もよく使われるプロトコルです。これらのテストは、制御困難性と社会的評価の脅威、生理学的および心理的影響とリンクに基づいています。異なる実証的、理論的、またはメタ分析研究¹¹示している、乳汁と乳汁 G 心理的効果を引き出すなどの否定的な感情の状態、自己報告された心配およびコルチゾールにつながる HPA 軸をアクティブ化上昇します。多くの実験的研究は、ストレス、彼らの関係とその影響¹²のこれらのマーカーを調べた。ただし、質的アプローチがされている 1 つだけはこれらのテスト中に参加者の住んでの経験を理解する¹³を実施しました。

この議定書は、以前の文書¹³で主に使用される元の混合方法アプローチを開発しています。この独創性の混合、意味づける現象論的枠組み^13,14,15,16参加者を正確に調べることに基づく質的アプローチの方法研究嘘経験、乳汁および乳汁 G に直面したとき質的調査は、特性評価、¹⁷の特定の状況で参加者の心理的に起こってを解析することが可能ためヒューリスティックをすることができます。現象学的アプローチにより参加者のポイント ビューと、したがって、するを理解する研究者、最後に、ストレスや感情の^18,19,20を分析します。この手法によって、参加者できます説明、コメント、および彼らの生きた経験のステップバイ ステップを見る。この反応の現象論的フレームワークは 2 つの主要な仮定^16,21。まず、アクションと状況、結合^22,23 (すなわち、特定のコンテキスト内で出てくるアクションの原動力)。この仮定は、乳汁と乳汁 G と俳優のコンテキストの特定のコンポーネントを識別するために直面してについての参加者の経験のダイナミクスへのアクセスを提供します。第二に、すべてのアクションは、俳優^23,24な意味を運ぶ。このアプローチでは、俳優の意義建設経験の現象学的面接と名前付き意味づけるインタビュー^16,25から発信された厳密な方法のおかげで、アクションへのアクセスを提供します。俳優の経験は、感情、知覚、および状況寸法²⁶で特徴付けられます。現象が、このアプローチは既にさまざまな分野でヒューリスティックな結果を生成、すなわちスポーツ^{14,15,18,27 に基づく混合された方法の種類}、²⁹、および教育^30,31,3228をドーピング、仕事します。

紹介した混合方法乳汁文学における所見に対する確認と理解を与えることを目指して: 乳汁と乳汁 G の自己報告された指標 ((コルチゾール) のような生理学的指標に及ぼす影響の比較を通して確認不安や感情の状態のような)、(参加者の声) のような経験的指標、アクションの参加者のダイナミクスへのアクセスこれらのストレスの多いプロトコルの出現と質的研究法を理解します。これはオリジナルの詳細なアクセス方法、乳汁および乳汁 G のストレスの瞬間について参加者の声を理解する心理社会的ストレスのダイナミクスこのプロトコルは、したがって、意味づけるの現象学的アプローチを使用して実験的プロトコルをより深く分析する付加価値を示す混合の方法の例です。

大学の制度上の審査委員会は、本研究を承認しました。

注: 反応の現象論的プロトコルを使用して混合された方法の例です。

1. 除外基準

1. 以下の条件を必要に応じて、いくつかの参加者を除外するために、実験の前にアンケートを使用: 禁煙 (1 日以上 5 本のタバコ)、(アルコールの 1 日あたり 2 つ以上メガネ) を飲み、薬、内分泌を持つを使用して、薬を服用問題、慢性的な経験 (例えば、知覚ストレス尺度 [PSS」のフランス語版が定める)³³, をストレスと心理的苦痛 (例えば、一般的な健康のフランス語版が定めるを体験アンケート [GHQ-12])³⁴。

2. 予備的な手順

注: 次の予備的な手順は、実験前に 1 日を与えられる必要があります。

1. 薬を服用、物理的な演習を実行またはテスト前日のアルコールを消費する参加者に伝えます。
2. テストの前に少なくとも 3 時間目を覚ます参加者に伝えます。
3. 飲まない参加者に伝えるもの、煙を食べるまたは 1 h テストの前に歯を磨きます。

3. 事前測定

注: このセクションで示されるプロトコル導入¹³に記載されている以前の出版物で使用されました。45 分¹⁰; 非アクティブな待機の後、プリストレス固有値解析の測定を行うことができます。また、測定の最初のポイントには、乳汁³⁵前に 20 分を行うことができます。

1. 唾の最初のコレクション
   注: 唾液中コルチゾール、乳汁^9,36ストレスの生理学的マーカーとして使用されます。
   1. パッシブよだれメソッドを使用: 彼らの口のプールに唾を許可するように前方に自分の頭を傾けてに参加者を尋ねるし、小さなポリプロピレン チューブに案内するように指示します。
   2. -20 ° c. ですぐに管を凍結します。
2. アンケートの最初のコレクション
   1. 参加者の不安を測定します。状態-特性不安検査 (STAI)³⁷アンケートを記入してもらいます。
      注: STAI は不安を測定するために使用することができますアンケートの例です。それは 4 つのオプションの範囲を持つリッカート尺度 (1 = まったく、4 = 非常にそう);この範囲を使用すると、参加者は、12 項目に対応するように求めていた (例えば、「緊張するよ」)。複合変数は、すべての項目のスコアで構成しました。
   2. 参加者の感情の状態を測定します。自己評価マネキン (SAM)³⁸アンケートを記入してもらいます。
      注: SAM は 9 つの数字と非言語的絵画手法を使用して、喜び、興奮、および優位性評価リッカート尺度です。参加者が各項目の図をサークルにあります。
   3. その後、乳汁の部屋に参加者をもたらします。

4、乳汁や乳汁 G のパフォーマンス

注: 乳汁のさまざまな側面は、他のゼウスの記事の^10、12,の³⁹にすでに記載されています。

1. プロトコルのコンテキスト
   1. 床に描かれた赤十字のプロトコル ルームで参加者を位置します。
   2. 参加者一人ずつに、乳汁の質問します。
   3. 乳汁 G. 参加者 (例えば、¹³社会的、視覚的相互作用を制限する小さな壁で区切られた六つの参加者) のグループを使用します。
   4. 実験者 (2 または 3) 中立、白衣の科学者のように見えることを確認します。
   5. 委員会のメンバーは非言語的行動分析の専門家、すべてのアクションは、将来の分析用撮影について説明します。
2. 模擬面接
   1. 彼らの選択の仕事を想像する参加者を求めます。
   2. 参加者の 3 分の準備時間 (乳汁 g 10 分) を与えます。
   3. インタビューの中で、注意事項を使用できないことを指定します。
   4. なぜ彼らがこの仕事に最適な候補を説明する委員会の前に 5 分のプレゼンテーションの時間 (乳汁 G、ランダムな順序で実行されるため 2 分) 参加者を与えます。
   5. 「あなたまだ時間残っている。」と言って話をやめるときに継続参加者に伝えます
   6. 20 黙って s その参加者は、2 度目の話を停止したとき。
   7. 参加者は話す (例えば、「あなたの弱さをリストしてください」) を再開しないかどうか標準化された質問をします。
3. メンタル
   1. 17 の手順で 2023年から声を出して逆方向にカウントするように参加者を求めます。乳汁 G の数字は各参加者の異なっています。
   2. 彼らは迅速かつ可能な限り適切に計算する必要があります参加者をについて説明します。
   3. それぞれの誤りを指摘し、最初からやり直すを参加者に伝えます。
   4. タスクは、5 分を持続させるかどうかを確認 (80 乳汁 - g ・ s がランダムな順序で実行されます)。

5, 事後測定

注: 2 番目の唾液サンプルを収集し、別の部屋 (最初のコレクションは、このプロトコルのセクション 3 で説明したのと同じプロセス) で参加者の完全なアンケート調査ができます。

1. 2 番目の唾コレクション
   注: コルチゾールの測定は、コルチゾールの応答を分析する (6 ~ 9 回) を繰り返されます。
   1. 次のパッシブよだれメソッド (手順 3.1.1) 前述の小さなポリプロピレン チューブに参加者から唾液を収集します。
   2. -20 ° c. ですぐに管を凍結します。
2. 第二アンケート集
   1. 不安を測定します。STAI³⁷アンケートに参加を求めます。
      注: STAI は 4 つの項目の範囲でリッカート尺度 (1 = まったく、4 = 非常にそう);この範囲を使用すると、参加者は、12 項目に反応 (例えば、「緊張するよ」)。複合変数は、すべての項目のスコアで構成しました。
   2. 感情の状態を測定します。サム³⁸アンケートに参加を求めます。
      注: SAM は 9 つの数字と非言語的絵画手法を使用して、喜び、興奮、および優位性評価リッカート尺度です。参加者が各項目の図をサークルにあります。

6. 定性的調査

1. 参加者の行動との相互作用、乳汁や乳汁 G 中に記録するのに広角カメラを使用します。
2. 参加者の経験にアクセスする的インタビューを実施します。
   1. (48 時間) 以内できれば参加者を確保するため乳汁 G がまだ覚えているまたは、乳汁のパフォーマンス後、できるだけ早くインタビューを実行します。
   2. 参加者が、乳汁や乳汁の G - の視聴覚実績に支え、過去の活動を追体験する必要がありますを説明します。参加者に実験の精密な目標を示すことを避けてください。
   3. インタビューを実施してきた経験豊富な評価者を選択します。
   4. 自分の可能な限り近い経験を追体験するための記録と参加者に直面します。
   5. 再出現、過去の体験を支援するディレクティブの質問します。例えば、ビデオから画像をポイントし、頼む:「あなたここで何してですか?」
   6. ビデオ説明、コメントのようにすることに焦点を当てた質問を覚えている参加者を助けるし、一歩一歩自分の生きた経験を表示:「ここで起こってビデオ?」
   7. 尋ねることによって意図と知覚経験のコンポーネントを調査:「何がここであなたの意図ですか?"、「か感知するもの、この瞬間?」
   8. グローバルな言説、事後分析、または汎化を使用する場合、または本筋外れる議論されている正確な瞬間からに参加者を停止現象の研究⁴⁰の提案。
   9. 参加者の応答に基づくフォロー アップの質問をします。参加者が言うときたとえば、:「私を」、を求める"何 'を私' の意味ですか?」、ビュー参加者観点から何が起こるかを調査し続けると。
   10. ビデオの時間シーケンスを尊重し、経験ステップ バイ ステップのダイナミクスにアクセスする時間の流れを変更しないでください。
   11. 参加者は、自分の経験を記述するときに、ビデオを一時停止するを許可します。

7. データ解析

1. 唾液分析を実行します。
   1. アッセイ キット (材料の表を参照) を使用して酵素免疫測定法 (ELISA) 法による参加者のコルチゾール レベルを決定します。
   2. 450 で吸光度に関連する濃度測定 96 ウェル マイクロ プレート分光光度計と nm (材料の表を参照してください)。
   3. 各マイクロ プレート内重複のすべての個々 の変動の平均値と測定内の精度を計算します。
   4. 4 パラメーターの非線形回帰曲線がフィット、次の ELISA キットのコルチゾール基準に基づくプロトコル推奨事項、未知のサンプル (nmol/L) の濃度を取得 (82.77 27.59、9.19、3.06、1.02 0.33 nmol/L)。
2. P < 0.05 で有意水準と反復性を用いた統計解析を実行します。
3. 乗部分的な eta を効果のサイズを計算します。
   注: 乗 Eta は分散分析で使用するための効果のサイズの統計量です。
4. 現象論的解析を実行します。
   1. ことばによるクラッタ、デモンストレーション、ためらいなどなどの詳細最大と意味づけるすべてのインタビューを書き写す
   2. 2 つの部分の表で、時間の流れ、転写、および録音 (表 1) に助けられ行動のレポートを構築します。
   3. 活動参加者に意味のある最小単位に対応する意味の基本単位から始まる経験のコンポーネントを識別します。
   4. 知覚、意味のある感覚、感情、状況の情報提供の側面 (視覚的、音響、または運動感覚) の分析を識別します。
   5. 状況に参加者の関心を分析の意図を識別します。
   6. 同じストーリー関連の意味のグループ単位で系列を分類します。
   7. 各参加者の特定の典型的な経験記述的、統計的に、刻一刻、および大幅²¹ (例えば、典型的なアクション、典型的な意図、一般的な認識)。
   8. すべての参加者は、それぞれの典型的な経験間の類似点を見つけることの典型的な経験を識別します。
   9. 次の値を使用して、すべての参加者のための典型的な経験のテーブルを作成: タイムライン、典型的なシーケンス、典型的な認識、一般的な操作、一般的な意図。
   10. シーケンスは、通常、典型的なアクションの"ing"と典型的な意思を不定詞の動詞を表現する単語のグループを使用して各カテゴリの定式化を正規化します。
   11. 乳汁と乳汁-g 典型的な生きた経験の 2 つのテーブルを使用して比較します。
   12. 両方のプロトコルの中に経験の共通点を提示します。
   13. 各プロトコルの中に経験の単数形の側面を提示します。
5. 事例分析などローカル プロセスを理解する 4 つの最小値と最大のコルチゾール レスポンダーを実行します。
   1. 経験のコンポーネントを識別する (上記のプロトコルを見なさい)。
   2. 次、乳汁や乳汁 G ステップ各参加者の有意義な経験を再構築します。
6. 混合の方法を比較します。
   1. 定量的および定性的な結果分析と解釈を別々 に実施 (コルチゾール、状態不安、感情の状態、経験データ) を比較します。
   2. ストレス動態の定量的分析の結果の定性的分析と同様かどうかを確認します。
   3. 定量的ストレス変化を理解する助けすることができます参加者の経験で何が起こったかどうかを分析します。

応力 (状態不安、感情の反応では、定性的な手法に) 私たちの研究室で行われます (コルチゾール) のための文献⁸と 2 つの研究のレビューからここに記載されて結果^13,41。ここで示された結果は、(1) 唾液中コルチゾール、(2) の状態不安、(3) 喜び、覚醒、そして支配と (4) 有意義な経験について、プロトコルを使用して何を見つけることができますの代表です。

まず、以下の結果では、生理学的マーカー⁸が唾液中コルチゾール濃度とストレスの定量分析の例です。唾液中のコルチゾールのダイナミクスは、乳汁と対照群 (図 1) に直面してグループの上昇が表示されます。

第二に、以下の結果は、ストレス不安、ストレス⁴¹の心理学的マーカーの指標として stai との応力結果の定量分析の例です。彼らは、乳汁とメジャー (ベースライン、乳汁、t + t、乳汁後、2 分前に t-2 分 + 20 分、乳汁後) の 4 点でプラセボ乳汁中に状態不安のダイナミクスを示す (図 2)。プラセボ乳汁は、プロトコルの参加者⁴²応力を発生させることがなく乳汁のようです。

第三に、次の結果、'感情の反応'、ストレス⁴¹の心理学的マーカーの指標としてサム³⁸スケールとストレスの定量分析の例です。彼らは、乳汁とプラセボ乳汁 (図 3) の間に喜び、興奮と優位性のダイナミクスを示します。

4、以下の結果は、住んでいたストレスを意味づける現象論的枠組み¹³に基づく質的アプローチの例です。また、参加者の一般的な経験は、乳汁 (表 2) と乳汁 G (表 3) の中に記述できます。

この特定の混合方法のアプローチは、ここで異なる機能を持って: 確認、理解、および開発。(参加者の声) のような経験的指標で、(コルチゾール) のような生理学的指標を測定応力の増加の確認を (不安、感情の状態など)、自己報告された指標で表示結果に。

混合方法は、乳汁と乳汁 G、アクションの参加者のダイナミクスへのアクセス中にストレス症状の理解を許可します。たとえば、量的な結果表示、乳汁と乳汁 G 参加者間のストレスの同じようなレベルです。定性的な結果表示、探索的調査始まる各参加者など、一般的な住んでの経験で彼らの状態を彼らに驚いている珍しい環境です。一般的なシーケンス模擬面接 (朗読、アイデア、時間のプレッシャーの逆説的な解放、コントロールの損失を拡大) に表示され、暗算タスク (計算邪魔、負のスパイラル、ソリューション、放棄辞任を求めて、逆説的な解放)、各フェーズの知覚、アクション、および参加者の意図についての詳細を与えます。混合された方法によって許可される理解のレベルに異なる特異な典型的な経験と深くなります。量的な方法は、乳汁と乳汁 G の違いを表示しないが、質的な方法はこれらのストレスの多いプロトコルのいくつかの特異な経験を示します。たとえば、応力変動・ ピアのプレゼンスは、乳汁および乳汁 G で同じ方法でない経験します。高、低コルチゾール レスポンダー⁴³の事例をさらに、この「包括的な絵」の³を取れます。

最後に、ここで紹介した混合方法アプローチの研究開発機能を持って、1 法による調査結果を提供するという点では、他の⁶を変更する使用ことができます。たとえば、質的な方法は、参加者の行動の原動力のいくつかの重要な瞬間を表示します。それは量的な方法でこれらの特定の瞬間にストレスのレベルを測定する興味深いものになる可能性があります。

図 1:乳汁 G にコルチゾールの反応性(日陰)、時に前に、唾液中コルチゾール レベルを意味グループ形式 (トリーア社会的ストレス テスト グループ [乳汁 G]) と制御条件の標準化された心理社会的ストレッサーの前後。誤差は、SEM⁸です。この図は、・ フォン ・ Dawansらから変更されています。⁸.この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。 

図 2:、乳汁に不安反応。STAI⁴¹で測定した 2 つの治療 (乳汁とプラセボ乳汁) にさらされる参加者の不安の状態です。この図は、Mascretらから変更されています。⁴¹.この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。 

図 3:、乳汁に情緒的な反応です。喜び、興奮とサム⁴¹で測定した 2 つの治療 (乳汁とプラセボ乳汁) にさらされる参加者の優位性。この図は、Mascretらから変更されています。⁴¹.この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。 

表 1:2 つの部分の表の例。

表 2:乳汁参加者の典型的な体験。このテーブルは、Vorらから変更されています。¹³。

テーブル 3:乳汁参加者の典型的な体験。このテーブルは、Vorらから変更されています。¹³。

表 4:乳汁 G 参加者の典型的な体験。このテーブルは、Vorらから変更されています。¹³。

表 5:乳汁 G 参加者の典型的な体験。このテーブルは、Vorらから変更されています。¹³。

この記事で意味づけるの現象学的アプローチと実験的プロトコルを組み合わせてオリジナルの混合方法アプローチを提案する.この種混合された方法のアクセス経験、参加者の視点を理解し、意図、認識、制定された知識と感情のような認知過程のダイナミクスを徹底的に分析すると便利です。

混合方法は、さまざまな方法で使用できます。緑ら⁶現在 5 つの機能: 三角形分割、相補性、開発、開始、および拡張します。これらの関数でヒューリスティック的現象学的アプローチを利用したプロトコル。三角形分割相補性の確認・理解本稿ですでに提示の目的の近くにあります。三角形分割は、調査の有効性を高めるための様々 な方法から結果の収束を目指しています。たとえば、ここで紹介する結果は、生理学的指標、自己報告された指標および経験的な指標を測定応力の増加の確認書を提示します。相補性は、結果と他の調査の関連性を高めるために 1 つのメソッドから明確化の強化を求めています。たとえば、質的な結果を与えるのイラストと異なるシーケンスは、その典型的な知覚、アクション、参加者の経験のダイナミクスを示すメジャーの 2 点間の定量法についての明確化と経験シーケンス中に意図。以上見てきたように、開発は強いメソッドを取得するサンプリング、実装、および/または測定の決定として他の部分を変更する 1 つのメソッドの結果を使用して、混合された方法の別の関数です。たとえば、結果が発表される質的な方法は量的なもの、参加者が重要な経験のいくつかの瞬間の量的測定値の乗算を招いての新展開を与えます。

その後、開始されますに新たな視点や結果の範囲を拡大する 2 つのメソッド間の矛盾を見つけます。たとえば、体験と生体力学的アプローチは、水泳の^44,45でエリートの訓練のための技術的な装置を分析する結合されます。結果は、定量的および定性的な知見の相違を示します。参加者は、生体力学的結果と同じものを知覚しません。これらの調査結果は、遊泳速度によると技術的な装置に適応する新たな視点を開きます。たとえば、初めに、「中程度」の速度を使用して、参加者がデバイスをより簡単に調整することが勧めします。私たちの研究室も仮想現実には、この特定の仮想コンテキストの参加者の価値観を理解し、プロトコルを改善するために、この種類の混合方法を開発中します。この方法で意味づけるの現象学的アプローチを使用して混合の方法はプロトコルまたはデバイスを分析するヒューリスティックかもしれない。プロトコルは、参加者の経験とそのダイナミクスによって改善できます。ケーススタディは、特定参加者と何が起こるかを理解するのに役立ちます。したがって、この種の混合方法は乳汁 G としてプロトコルを調整するのに便利タスクの中に次の参加者を選択する時間を割いて制¹³感を増加させます。

最後に、拡張は混合された方法の別の関数です。拡張を使用して、結果の範囲を拡張するためのさまざまなお問い合わせコンポーネントから最も適切な方法を選択します。たとえば、意味づけるの現象学的アプローチは、知覚と⁴⁶を登山中の行動を調査するモーター制御の解析に拡張を与えます。初心者より専門家のため下肢調整パターンの広い範囲を定量的に示した。これら別調整パターンが氷瀑の穴の認識にリンクされていることを示す調査の範囲を増加する定性的な結果に。

しかし、混合された方法のこれらの種類はいくつかの制限があります、警戒が必要があります。意味づけるインタビューの電力意識の特定のレベルに制限されます。このインタビューでは、研究者意識⁴⁷の prereflexive レベルにアクセスすることができます。このレベルは、「意識のフリンジ」⁴⁸ (すなわち、意識的および無意識的な過程の界面) です。だから、反射行動や無意識の行動のようなさまざまなデータを調査することはできません。また、この意味づけるインタビューは導電性の難しさのためのプロトコルの重要なステップです。評価者は、ビデオについての質問を過去の活動の再出現を助けるし、グローバルな言説とは事後解析⁴⁰ (参考:プロトコルのセクション 6) を避けるために豊富な経験が必要です。最後に、この特定のインタビューとその解析は時間がかかるし、混合方法で参加者数を制限意味づける現象論的枠組みと研究通常 4 13^{14,15,18,19,20,27}間参加者数であります。^,49,50,51。 この特殊事例の詳細な定性調査の結果の一般化の質問を発生させます。したがって、定量的アプローチのこの質的アプローチを横断するすべて、もっと面白いです。

最後に、混合された方法のお問い合わせは、データ調音とフレームワークとの調和の問題を提起します。メソッドの組み合わせは、さまざまな形態を取ることができます。言葉と数をミックスする、定量的・定性的手法を比較するは難しい。いくつかの研究は、比較^3,6に役立つ質的データを定量化しようとします。混合法分析⁶の 3 種類があります。まず、最も混合方法の研究分析と解釈をここで提示されたプロトコルのように個別に実施を使用します。第二に、研究は解釈の間に発生するいくつかの統合を別分析を提示します。第三に、少数民族研究の統合分析と解釈 (9%)⁶。定量的および定性的なフレームワークとの調和は、純粋主義者、situationalists と実務家との間の巨大な討論です。実務家は、定性分析と定量分析⁵²間の距離をブリッジすることができます 3 番目のパラダイムとして、世界を理解する新しい方法として混合法を検討します。フレームワーク間に異なった関係が存在します。片側ビューの 2 つの異なる点を与える同じ現象を異なる noncongruent パラダイムの研究者が集まっています。たとえば、体育³²レフリーの役割に関する研究、研究者は、動機と意味づける現象から引き出された 2 つの別々 のフレームワークを使用します。その一方で、他の研究は、フレームワーク間の「パラダイムを強調」^53,54をしてください。たとえば、パフォーマンスをこぎ図式パラダイムは意味づける接続に使用します。 生体力学的アプローチ²⁷現象。現象学的データはオール漕ぎの視点によるとストロークのカテゴリを識別するために提供しています。生体力学的データは、各現象のカテゴリに関連している機械の署名を確認することが可能。このような混合法は組み合わせたアプローチに近い。さらに、ジョンソンと Onwuegbuzie³は、ミックスやアプローチ、概念、技術、方法、または量的・質的研究から言語の組み合わせに固有のお問い合わせとして混合メソッドを定義します。これに基づき、定性分析と定量分析を使用してアプローチの組み合わせ混合法の一種であります。たとえば、最近の記事は、一般的なパラダイム⁵⁵と異機種混在環境のデータを使用してデータの複雑な組み合わせをまとめたものです。その研究は、収集し、トレイル ランナーと機材オンライン フォーラムやテストのプロトコルからの相互作用の分析の 2 つの方法を検討しました。(例えば、フォーラム メッセージの指標) は定量的なデータは、同じ的視点の定性データ (例えば議論の内容、または意味づけるインタビュー) を結合しました。その研究の結果は、デザイナーが、発想のプロセスに統合できます経験的なデータを分析する適切なメソッドをお勧めします。

このペーパーでは、プロトコルの改善、デバイスを評価、同じ被験者のクロス ビジョンを与えるへの質的なアプローチとの混合方法を利用する未来の研究のための基礎を提供します。

著者が明らかに何もありません。

著者は、ペリーヌ ・ Labeaume とファニー Vieu を彼らの助けに感謝します。