引 言
定性数据和定量数据能否融合？这个问题其实涉及研究方法论的核心争议，尤其是“某些概念无法定量”的情况下，比如组织文化、患者体验这类主观建构的概念，硬要量化反而会失真。但实际上又需要这些数据和定量结果对话，这说明研究问题可能同时涉及“是什么”和“为什么”。
混合研究领域有个经典比喻：定量数据画出轮廓，定性数据填充色彩。比如先通过问卷发现某药品依从性只有40%，再用深度访谈揭示患者因为药片太大难以下咽——后者就是无法量化的关键机制。
“融合”这个词表明，我们更关注整合技术层面。有几种实用方法值得关注：顺序设计里常见“解释性追踪”，比如把统计异常值转为访谈对象；并行设计则可以用联合展示矩阵，把患者访谈片段直接嵌在生存率曲线旁边。不过要提醒三角验证的风险——两类数据冲突时，未必是方法问题，可能是现象本身存在悖论。这在社会科学和医疗领域案例最丰富。最后要强调方法选择取决于研究问题，而非潮流。
在研究中将定性数据（描述无法定量概念的数据）与定量数据融合不仅完全可行，而且常常能带来更深刻、更全面的见解。这种结合被称为混合方法研究 (Mixed Methods Research)，它是克服单一方法局限性的强大策略。
一、定性数据与定量数据有效融合的主要方式
1. 解释性顺序设计 (Explanatory Sequential Design)
方式：先进行定量研究（如调查、实验），然后基于定量结果（特别是需要深入理解的、意外的或复杂的发现），进行定性研究（如访谈、焦点小组、文本分析）。
融合点：定性数据用于解释或深入探究定量结果背后的“为什么”和“怎么样”。定量数据揭示“是什么”和“有多少”，定性数据则挖掘其背后的机制、背景、感受和无法直接量化的维度。
例子：定量调查发现某社区对疫苗接种的犹豫率很高（可量化）。后续定性访谈深入探讨居民犹豫的原因（如对副作用的恐惧、对政府的不信任、宗教观念、获取信息的渠道不畅等 - 这些往往是难以完全量化的复杂概念）。
融合结果：定量数据提供了问题的规模和普遍性证据，定性数据则解释了背后的深层驱动因素，为设计更有效的干预措施提供了具体方向。
2. 探索性顺序设计 (Exploratory Sequential Design)
方式：先进行定性研究，探索某个现象、识别关键变量或构建理论框架，然后基于定性发现设计并进行定量研究（如开发量表、设计问卷、进行大规模验证）。
融合点：定性数据用于定义、探索和构建后续定量研究需要测量的概念、变量或工具。当概念模糊或文化特异性强时，这种方法尤其有用。
例子：研究一个文化中特有的“幸福感”概念（可能包含家庭和谐、社区归属感、精神满足等难以直接量化的元素）。先通过访谈和观察深入了解该文化背景下人们对“幸福”的理解和构成要素（定性）。基于这些发现，开发一个包含多维度的、文化敏感的“幸福感量表”。使用该量表进行大规模调查，量化该群体的幸福感水平及其与其他变量（如收入、健康）的关系（定量）。
融合结果：定性研究确保了对核心概念（幸福感）的深入、语境化理解，并指导了有效测量工具的开发；定量研究则提供了该概念在群体中的分布、相关性和可推广性证据。
3. 收敛并行设计 (Convergent Parallel Design)
方式：同时独立地收集和分析定量和定性数据，然后将两者的结果进行对比、结合或整合，以获得对研究问题的全面理解。
融合点：在数据解释阶段进行融合。目的是三角验证 (Triangulation)（看不同方法是否指向相同结论）、互补（用一方的优势弥补另一方的不足）或发现矛盾（揭示更复杂的现实）。
融合技术：
（1）联合展示：将定量统计结果（如表格、图表）与定性主题、引文并置展示。
（2）数据转换：将定性数据（如访谈主题出现的频率）进行某种程度的量化（如计数），或将定量数据分组后用于选择代表性的定性案例进行深入描述。
（3）综合分析：在一个总体的解释框架下，整合两种数据的发现，形成连贯的叙事。
例子：研究员工工作满意度（定量可通过量表测量）。同时进行定量问卷调查（测量满意度分数、离职倾向等）和定性焦点小组（探讨员工对工作环境、管理、职业发展的感受和具体经历）。
融合结果：定量数据显示总体满意度中等，离职倾向与低满意度强相关。定性数据揭示了导致不满的具体原因（如沟通不畅、缺乏成长机会等无法仅从分数中得知的细节），并可能发现某些满意度分数高的员工仍有离职想法（矛盾点，需深入探究原因如家庭搬迁）。两者结合提供了更丰富、更细致的工作满意度图景。
二、融合的关键优势在于解决“无法定量概念”
1. 赋予意义与深度：定量数据告诉你某个现象的程度或相关性（如“70%用户对功能A不满意”），定性数据则解释用户不满的具体体验、感受和未被满足的需求（为什么不满意？哪些具体的、细微的痛点？），这些往往是数字本身无法表达的复杂概念。
2. 提供语境：定量数据有时显得“干瘪”，定性数据为其提供背景故事、文化背景和具体情境，让数字变得鲜活、可理解。例如，定量显示某地区犯罪率下降，定性访谈可以揭示是社区警务改革有效，还是报案率下降等其他原因。
3. 发现新变量/维度：定性探索可以揭示研究者未曾预料到的、对理解现象至关重要的新概念或变量（如某种特殊的社会规范、独特的应对策略），这些新发现可以整合到后续的定量研究中加以测量和检验。
4. 解释异常值与矛盾：当定量数据中出现异常值或与理论预期矛盾时，定性研究是探究其背后独特原因或复杂机制的绝佳工具。
5. 理论发展与完善：定性数据有助于基于真实经验发展理论，定量数据则可用于检验和修正该理论的普适性。两者结合推动更健壮的理论构建。
结 论
当研究中存在无法完全用数字衡量的概念（如态度、体验、动机、文化规范、过程机制）时，将定性数据与定量数据融合不仅必要，而且是获得深刻、全面、可信赖见解的最佳途径。关键在于选择合适的研究设计（顺序或并行），并在数据收集、分析和解释阶段有意识地、系统地进行融合（如通过三角验证、互补、解释、探索或发展工具），使两种类型的数据真正对话，共同回答研究问题。混合方法研究是应对复杂研究问题的强大范式。
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