Nested Sampling in Sequential Mixed Methods Research Designs: Comparing Recipe and Result

Abstract

In diesem Beitrag konzentriere ich mich auf Nested Sampling, wie es in der sequenziellen quantitativ-qualitativen Mixed-Methods-Forschung angewandt wird. Die Funktion dieses Designelements besteht darin, qualitative und quantitative Daten zu integrieren. Ich beziehe mich auf eine bestimmte Art von Empfehlungen, die sich für die Analyse sozialer Milieus als besonders nützlich erwiesen haben. Spezifisch an diesem Ansatz ist, dass das quantitative Sample in Subgruppen eingeteilt wird, um dann eine vergleichsweise hohe Anzahl qualitativer Daten erheben zu können. Ich stelle zwei Projekte vor, bei denen das Nested Sampling in diesem Sinne, aber auf jeweils unterschiedliche Art und Weise umgesetzt wurde. Anschließend werden Rezept und Resultat verglichen. Dabei wird eine Reihe von Divergenzen sichtbar, die in methodologischer Hinsicht und bezüglich der Forschungsanwendung von Interesse sind. Vor allem wird deutlich, dass Nested Sampling nicht nur für die Analyse sozialer Milieus geeignet ist. Der gleiche Ansatz kann auch auf Studien zu komplexen kausalen Zusammenhängen übertragen werden. Dabei kann es aber schwierig werden, für alle Subgruppen eine hinreichende Anzahl an Fällen zu erheben. Wie ich zeigen werde, kann das Nested Sampling auch in solchen Studien verwendet und umgesetzt werden. Der damit verbundene Aufwand ist jedoch nicht zu unterschätzen.

In this contribution, I focus on nested sampling as it is applied in sequential quantitative-qualitative mixed methods research. The function of this design element is to integrate quantitative and qualitative data. I refer to a specific type of recommendation that has proved particularly useful for the analysis of social milieus. An important feature of this approach is that the quantitative sample is divided into subgroups in order to then collect more qualitative data than would otherwise be the case. I present two projects in which nested sampling was implemented in this respect, but each in a different way. Subsequently, recipe and result will be compared. This reveals a number of discrepancies that are of interest both from a methodological point of view and in terms of research application. Above all, it will become clear that nested sampling is not only applicable to the analysis of social milieus. The same approach can also be applied to the analysis of complex causal relationships. But it may be difficult to provide all subgroups with sufficient qualitative cases. As I will show, nested sampling can be employed and implemented in such studies as well. However, the effort involved should not be underestimated.