Если говорить о методических особенностях ИСТ, то основной акцент делается на такой важной особенности интеграции исследовательских подходов, как объединение их преимуществ и нейтрализации недостатков. Так, исследования смешанного типа позволяют: а) осуществить перекрестную валидизацию данных, полученных из различных источников; б) исключить или минимизировать конкурирующие объяснения и интерпретации; в) прояснить противоречивые аспекты изучаемого явления [Johnson, Turner, 2003: p. 299].
Выборка. О выборке в ИСТ см. здесь.
Сбор данных. Бурк Джонсон и Лиза Тернер [Johnson, Turner, 2003] выделяют 18 специфических подходов к сбору данных исходя из шести методов (опрос, интервью, фокус-группы, тесты, наблюдение, вторичные данные) и используемого исследовательского подхода (качественного, количественного или смешанного). При этом различные методы сбора данных могут комбинироваться двумя способами – интраметодным (intramethod) или интерметодным (intermethod).
Интраметодное комбинирование заключается в конкурентном (т.е., одновременном) или последовательном использовании отдельного метода, включающего как количественные, так и качественные компоненты. В данном случае обеспечивается триангуляция данных.
При интерметодном смешивании используется конкурентное или последовательное использование нескольких методов. Эти методы могут принадлежать к любому из исследовательских подходов. Соответственно, этот вид смешивания может приводить как к чисто количественному или качественному сбору данных, так и к их комбинации. В данном случае обеспечивается триангуляция методов.
Для определения того каким образом комбинировать различные методы сбора данных в рамках одного исследовательского проекта следует исходить из специфики различных методов сбора данных в контексте каждого из подходов, а также их слабых и сильных сторон.
Опрос в рамках качественного подхода опирается на открытые вопросы и неструктурированный характер опросного документа (исследователю неважно в каком порядке будут даны ответы, а также будут ли они даны на все вопросы). Количественный подход связан с опросниками, являющимися привычными для социологов, - большинство вопросов являются закрытыми (или полузакрытыми), а анкета строго структурирована. Следовательно, анкетирование позволяет использовать интраметодное комбинирование Интерметодное комбинирование в принципе возможно и зависит исключительно от потребностей исследователя.

Преимущества:

• подходит для получения описательной информации, хорошо поддающейся категоризации;
• отдельные виды опроса являются финансово недорогими;
• подходят для репрезентативных исследований;
• обеспечивают анонимность;
• обеспечивают высокую валидность в случае тщательной подготовки инструментария;
• результаты пригодны для статистического анализа.

Недостатки:

• по возможности должны быть короткими;
• могут иметь большое количество пропущенных данных;
• могут порождать реактивные эффекты (например, однотипные ответы на блок вопросов);
• обработка открытых вопросов сопряжена с рядом трудностей.

Интервью в большинстве случаев является качественным методом. При этом оно может принимать форму беседы (когда есть только общая тема) или неструктурированного интервью (когда есть руководство с набором тем, последовательность которых строго не оговаривается). В отдельных случаях интервью можно отнести к смешанным или количественным методам сбора данных. В первом случае оно опирается на открытые вопросы, формулировка и последовательность которых не должны меняться. Во втором – на структурированное интервью с псевдооткрытыми вопросами. Таким образом интраметодное комбинирование здесь также возможно.

Преимущества:

• подходит для получения практически любой информации на индивидуальном уровне;
• открывает возможность получения глубинной информации;
• может использоваться в репрезентативных исследованиях;
• обычно обеспечивает высокий уровень ответов;
• подходит как для эксплораторных, так и для конфирматорных исследований.

Недостатки:

• затратный в смысле финансов и времени метод;
• может приводить к реактивным реакциям и эффекту экспериментатора;
• низкая анонимность;
• связан с большими затратами времени в процессе анализа данных.

Фокус-группы можно рассматривать по аналогии с интервью, но с акцентом на групповом обсуждении рассматриваемых вопросов. Фокус-группы широко применяются (хотя это и не является их основным предназначением) именно в интерметодном смешивании (например, когда готовится опросный инструмент или необходимо получить интерпретацию данных, собранных в рамках опроса).

Преимущества:

• подходит для формирования идей;
• обеспечивает хорошую интерпретативную валидность;
• позволяет определить как участники реагируют друг на друга.

Недостатки:

• может быть финансово накладным;
• может приводить к реактивным реакциям и эффекту экспериментатора;
• подвержен эффектам группового лидерства;
• плохо подходит для случаев, когда необходима широкая генерализация полученных результатов;
• анализ полученных данных может требовать много времени.

Тесты в своих различных проявлениях (психологические, социологические, образовательные и прочие) хорошо «ложатся» в качественно-количественный континуум. Так, к качественным можно отнести все многообразие проективных тестов, к количественным – стандартизированные тесты с закрытыми альтернативами, к смешанным – тесты, в которых присутствуют как открытые, так и закрытые вопросы (примером такого теста является известный «Scholastic Aptitude Test», используемый для приема в высшие учебные заведения США).

Преимущества:

• является эффективным инструментом для измерения множества личностных характеристик;
• подходит для обобщения групповых данных различного масштаба;
• включает большое количество тестовых методик;
• результаты легко поддаются статистическому анализу.

Недостатки:

• может порождать реактивные эффекты (например, однотипные ответы на блок вопросов);
• может быть непригодным для локальных популяций или приводить к смещениям в отношении отдельных групп;
• может иметь проблему пропусков по отдельным пунктам.

Наблюдение в смысле используемых подходов прежде всего является качественным или количественным методом. В качественном варианте оно может принимать форму «натуралистического наблюдения» (события наблюдаются «как есть», наблюдатель является полноценным участником происходящего, а наблюдаемые не осведомлены о его роли), а также включенного наблюдения в различных вариантах (в зависимости от степени включенности исследователя в изучаемые процессы, при этом наблюдаемые осведомлены о его роли). При количественном наблюдении акцент делается на валидизации протокола кодировки изучаемых событий, а они сами фиксируются и анализируются с помощью видеозаписи. Интраметодном комбинирование не является привычным, но также возможно: одни и те же события могут наблюдаться как «изнутри», так и «снаружи», благодаря чему исследователь получает доступ ко все полноте эмпирического материала.

Преимущества:

• показывает реальное поведение людей;
• данные являются относительно объективными;
• хорошо подходит для изучения участников со слабыми вербальными навыками;
• дает доступ к контекстуальным особенностям изучаемой социальной ситуации.

Недостатки:

• мотивы наблюдаемого поведения могут быть не ясны (низкая интерпретативная валидность);
• возможны реактивный и эффект исследователя в случае если участник знает о процессе наблюдения;
• восприятие происходящего во время наблюдения может быть выборочным;
• неприменимо к большим популяциям;
• является финансово затратным;
• анализ полученных данных может быть длительным.

Ключевой подход в случае вторичных данных напрямую зависит от используемого источника. Так, в большинстве случаев различные формы персональных данных и физические артефакты относятся к качественным данным, архивные – к количественным, официальные – в зависимости от контекста к первым или вторым. Вторичные данные редко становятся основным источником данных, но играют важную роль интерметодном комбинировании. Поскольку любой из видов упомянутых вторичных данных может принимать как количественный, так и качественный вид, их использование в интраметодном комбинировании также возможно.

Преимущества (документальные и физические источники):

• вносят больше ясности в то, что люди думают и делают;
• реактивный и эффект исследователя отсутствуют;
• подходят для изучения исторических данных;
• хорошо отражают локальные условия;
• подходят для эксплораторного анализа.

Преимущества (архивные данные):

• доступны по множеству тем;
• низкая стоимость использования;
• подходят для изучения трендов;
• подходят как для эксплораторного, так и для конфирматорного анализа;
• могут основываться на больших репрезентативных выборках.

Недостатки (документальные и физические источники):

• могут быть неполными по причине выборочной фиксации или записи;
• доступ к отдельным типам контента может быть затруднительным;
• часто интерпретативная валидность низкая;
• может не покрывать всю изучаемую популяцию.

Недостатки (архивные данные):

• могут не отвечать местным условиям или специфическим запросам исследователя;
• данные могут быть устаревшими;
• могут возникать проблемы с интепретативной валидностью.

Анализ данных. Аналитический процесс в ИСТ связан прежде всего с тем, каким образом проводить совместный анализ данных различных типов. Интегрированная модель этого процесса представлена в статье Энтони Анвугбази и Чарльза Теддли [Onwuegbuzie, Teddlie, 2003]. Она включает семь этапов: редукция данных, представление данных, трансформация данных, корреляция данных, консолидация данных, сравнение данных и их интерпретация. В этой модели присутствует некоторая последовательность, но нет линейности (см. рис.). В зависимости от специфики данных их анализ может пойти одним из пяти путей:
1) редукция => представление => интерпретация;
2) редукция => представление => трансформация => интеграция => интерпретация;
3) редукция => представление => трансформация => корреляция => интеграция => интерпретация;
4) редукция => представление => трансформация => консолидация => интеграция => интерпретация;
5) редукция => представление => трансформация => сравнение => интеграция => интерпретация.

Рис. Исследовательский процесс в ИСТ

Редукция данных зависит от их типа. В случае количественных данных она осуществляется с помощью описательной статистики, эксплораторного факторного анализа, кластерного анализа и других пригодных для этого методов. Если необходимо редуцировать качественные данные, то используется одна из разновидностей тематического анализа (см. примечание 1).
Представление данных заключается в их презентации таким способом, который бы позволил определить скрытые в них модели (паттерны). Для количественных данных подходит использование таблиц и графиков или более сложных способов визуализации, для качественных - матрицы, диаграммы, графики, сети, списки, рубрики, диаграммы Венна и прочее.
Трансформация осуществляется посредством приведения качественных данных к формату количественных (например, бинаризация тем, присутствующих в содержании интервью, см. примечание 2) и/или приведения количественных данных к формату качественных (например, категоризация непрерывных переменных). Если же используется только один тип данных, то трансформация носит характер привычной подготовки к их дальнейшему анализу.
В случае использования обоих типов данных (а также с учетом целей исследования) перед тем как перейти к интеграции данных необходимо пройти один, два или три дополнительных этапа. На этапе корреляции данных находится сила связи между количественными переменными и «квантитизированными» качественными. Этот этап актуален в тех случаях, когда главной целью является триангуляция данных, а вся необходимая информация собрана для каждого наблюдения. На этапе консолидации данных создаются новые (консолидированные) переменные, учитывающие как качественную, так и количественную информацию. Этап сравнения данных используется в случаях, когда исследователь не прибегает к этапам корреляции и/или консолидации. Он позволяет воссоздать более полную картину изучаемого феномена, когда каждый источник данных лучше подходит для отображения того или иного аспекта изучаемого явления.
Интеграция данных направлена на создание единго массива данных, открывающего возможность выбора на этапе интерпретации одного из конкурирующих объяснений изучаемой проблемы. В случае же, когда финальный массив не позволяет сделать однозначный выбор, принимается решение о необходимости сбора дополнительных данных (этап легитимации исследовательского процесса).

Примечания
1) О вариантах тематического анализа смотри, например, работу Грега Геста [Guest, 2012] или Виржинии Браун и Виктории Кларк [Braun, Clarke, 2006].
2) Проблема «квантитизации» (quantitizing) в исследованиях смешанного типа затрагивается в работах Маргариты Санделовски в соавт. [Sandelowski et al., 2009] и Филипа Кастро в соавт. [Castro et al., 2010]. Работ об обратном процессе я не встречал.