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Dernière mise à jour : juillet 2026 • Révisé par l’équipe éditoriale d’EditVerse • Temps de lecture : 14 minutes
En 2020, une revue systématique financée par l'Institut national américain sur l'abus de drogues a examiné 19 évaluations de santé publique utilisant des méthodes mixtes et a conclu que cette approche était particulièrement efficace pour combler le fossé entre les données statistiques et l'expérience vécue qui sous-tend ces résultats [ PMID 30633710 ]. Ce fossé – entre ce que les chiffres montrent et pourquoi ils sont ainsi – est précisément ce que la recherche par méthodes mixtes vise à combler.
La recherche par méthodes mixtes combine des méthodes qualitatives et quantitatives dans une seule étude ou un ensemble d'études coordonnées. Une revue de 2022 publiée dans Kidney International a confirmé la croissance de ce domaine, montrant que l'utilisation des méthodes mixtes en néphrologie avait doublé au cours de la décennie précédente, les chercheurs ayant reconnu que les critères d'évaluation quantitatifs seuls ne pouvaient pas expliquer la non-adhésion au traitement ou les disparités de soins [ PMID 35227687 ].
- Qu’est-ce que la recherche à méthodes mixtes ?
- Les trois modèles de base
- Comment choisir le bon design
- Conception parallèle convergente
- Conception séquentielle explicative
- Conception séquentielle exploratoire
- Exemple fonctionnel avec affichage conjoint
- Stratégies de collecte de données
- Analyse et intégration
- Qualité et validité de la recherche
- Pièges courants
- Outils logiciels
- Résumé des meilleures pratiques
- Lecture connexe
- Références
Qu’est-ce que la recherche à méthodes mixtes ?
La recherche à méthodes mixtes intègre au moins une méthode qualitative et une méthode quantitative au sein d'un même projet de recherche afin de répondre à une question de recherche commune. L'intégration, et non la simple coexistence, en est la caractéristique essentielle. Trois principes définissent une recherche à méthodes mixtes bien menée. Premièrement, les composantes qualitatives et quantitatives doivent dialoguer à un moment ou un autre de la collecte, de l'analyse ou de l'interprétation des données. Deuxièmement, la justification de cette approche mixte doit être méthodologique. Troisièmement, la stratégie d'intégration doit être adaptée au type de recherche choisi.
Évolution de l'approche
Les cadres systématiques ont émergé dans les années 1990 et, dès 2007, le domaine disposait de sa propre revue ( Journal of Mixed Methods Research ). Un résumé de 2024 paru dans le Journal of Continuing Education in Nursing notait que cette approche s'est depuis étendue à la pratique clinique infirmière, les chercheurs l'utilisant pour planifier des interventions, valider des instruments et évaluer l'efficacité des programmes [ PMID 38567919 ].
Les trois modèles de base
| Fonctionnalité | Convergent parallèle | Explicatif séquentiel | Exploratoire séquentiel |
|---|---|---|---|
| Séquence | Simultané | QUAN puis QUAL | QUAL puis QUAN |
| Point d'intégration | Interprétation (fusion) | Raccordement de la phase 1 à la phase 2 | Phase 2 du bâtiment à partir de la phase 1 |
| Objectif principal | Valider ou trianguler | Expliquer les résultats quantitatifs | Développer un instrument ou une théorie |
| Meilleur rapport qualité/prix | Variables connues ; ressources parallèles disponibles | La mesure existe ; les valeurs aberrantes nécessitent une explication. | Aucun instrument validé ; phénomène mal compris |
| Défi clé | Concilier les contradictions à la fusion | Sélectionner le bon échantillon de suivi qualitatif | S'assurer que QUAN teste fidèlement ce que QUAL a trouvé |
| Champ commun | Qualité des soins de santé, évaluation des programmes | Inégalités en matière de santé, science de la mise en œuvre | Développement d'instruments, recherche en éducation |
Comment choisir le bon design
Trois questions déterminent le modèle à appliquer. Premièrement, le calendrier : les deux ensembles de données doivent-ils être collectés simultanément, ou l’un dépend-il de l’autre ? Deuxièmement, la priorité : quel volet porte l’argument principal ? Troisièmement, le point d’intégration : à quelle étape les deux volets se rejoignent-ils ? Palinkas, Mendon et Hamilton (2020) ont cartographié l’intégration en quatre étapes — conception de l’étude, collecte des données, analyse et interprétation — et ont constaté que la plupart des erreurs surviennent lorsque les chercheurs ne planifient pas le point d’intégration avant le début de la collecte des données [ PMID 30633710 ].
Conception parallèle convergente
La méthodologie convergente parallèle permet de recueillir simultanément des données qualitatives et quantitatives, d'analyser chaque volet indépendamment et de fusionner les résultats lors de l'interprétation. Une étude de 2021 publiée dans le Journal of Health Organization and Management [ PMID 34255441 ] a utilisé cette méthodologie pour évaluer la culture de sécurité des patients, en combinant des enquêtes sur le climat de sécurité du personnel et des groupes de discussion menés en parallèle. La fusion des deux ensembles de données a révélé des conflits d'horaires de travail qui n'avaient pas été détectés par le seul instrument quantitatif.
Utilisez la méthode parallèle convergente lorsque vous disposez des ressources nécessaires à la collecte parallèle de données, lorsque les variables sont déjà établies et lorsque votre objectif est la confirmation ou la triangulation des données. L'outil de rapport standard est la présentation conjointe : un tableau associant les thèmes qualitatifs à leurs équivalents quantitatifs, permettant ainsi aux évaluateurs d'apprécier directement la convergence.
Conception séquentielle explicative
La méthodologie séquentielle explicative se déroule en deux phases. La première consiste à recueillir et analyser des données quantitatives. La seconde utilise ces résultats pour déterminer les individus à interroger et les aspects à explorer qualitativement. Cette méthodologie est courante dans la recherche sur les inégalités de santé, lorsqu'une enquête met en évidence une différence statistiquement significative entre les groupes, sans toutefois pouvoir en expliquer le mécanisme.
Après l'analyse de la phase 1, les chercheurs identifient les résultats spécifiques nécessitant un suivi qualitatif : un coefficient inattendu, une valeur aberrante dans un sous-groupe ou un score d'échelle qui contredit la théorie. Le cadre d'échantillonnage de la phase 2 est ensuite construit autour de ces résultats à l'aide d'un échantillonnage raisonné. L'étape finale d'intégration relie les thèmes qualitatifs aux résultats quantitatifs.
Conception séquentielle exploratoire
La méthodologie exploratoire séquentielle privilégie une approche qualitative initiale, car le chercheur ne dispose ni d'instrument validé ni de cadre de référence pour déterminer les variables à mesurer. La phase quantitative permet ensuite de tester ou d'approfondir les résultats de la phase qualitative.
Le point de connexion — la décision de construction — doit être documenté explicitement : comment exactement les résultats qualitatifs éclairent-ils la conception quantitative ? Les évaluateurs appliquant l'outil d'évaluation des méthodes mixtes (MMAT) recherchent cette documentation comme critère de qualité [ PMID 30905698 ].
Exemple pratique : Séquentiel explicatif
La conception séquentielle explicative s'apparente à une enquête policière. La phase quantitative apporte les informations sur les personnes et les quantités . La phase qualitative, quant à elle, apporte les réponses aux questions posées.
Phase 1 : Enquête quantitative
Une enquête transversale menée auprès de 1 329 adultes afro-américains atteints de diabète de type 2 a évalué leurs comportements d’autogestion, leur sentiment d’efficacité personnelle, leur soutien social et leur contrôle glycémique (HbA1c). Une régression logistique a identifié deux facteurs prédictifs significatifs d’un taux d’HbA1c sous-optimal : un faible sentiment d’efficacité personnelle (OR 2.3 ; IC à 95 % : 1.4–3.8) et un faible soutien social perçu (OR 1.9 ; IC à 95 % : 1.2–3.0). Le modèle n’expliquait que 18 % de la variance de l’HbA1c, un résultat significatif mais dont l’utilité pratique reste limitée.
Décision pour la phase 2 : Quarante participants sélectionnés à l'aide d'un échantillonnage à variation maximale — 20 avec une faible auto-efficacité et un faible taux d'HbA1c (modèle attendu) et 20 avec une faible auto-efficacité mais un taux d'HbA1c normal (modèle inattendu).
Phase 2 : Entretiens qualitatifs
Des entretiens semi-structurés (52 min en moyenne) ont permis d'identifier trois thèmes expliquant un bon contrôle glycémique malgré une faible auto-efficacité : les réseaux informels de responsabilisation entre pairs, le transfert de connaissances pratiques des membres de la famille et l'engagement de la communauté religieuse fournissant à la fois un soutien émotionnel et une aide financière pour les médicaments.
Intégration : Affichage conjoint
| Résultats quantitatifs (Phase 1) | Thème qualitatif (Phase 2) | Aperçu de l'intégration |
|---|---|---|
| Une faible auto-efficacité prédit un faible taux d'HbA1c (OR 2.3). | Confusion médicamenteuse et anxiété spécifique à l'insuline | L'échelle d'auto-efficacité confond la confiance générale et l'anxiété liée à l'insuline ; cet outil de mesure doit être révisé pour cette population. |
| Le soutien social est protecteur, mais plus faible que prévu (OR 1.9). | Réseaux de pairs, transmission des connaissances familiales, communauté religieuse | L'enquête a mesuré le soutien perçu, mais a complètement omis la responsabilité informelle entre pairs. |
| Le modèle n'expliquait que 18 % de la variance de l'HbA1c | Les facteurs de régulation communautaires expliquent le contrôle glycémique inattendu | L'intervention doit cibler les réseaux de pairs en plus du changement de comportement individuel. |
Stratégies de collecte de données
Les approches quantitatives s'appuient sur des enquêtes, des expériences, des données secondaires (registres, dossiers administratifs) et l'observation structurée. Les approches qualitatives utilisent des entretiens approfondis, des groupes de discussion, l'observation ethnographique et l'analyse documentaire. Une décision cruciale en matière de coordination consiste à choisir entre l'utilisation des mêmes participants pour les deux approches (approche à échantillon unique) ou des groupes différents. Bailey et al. (2022) soulignent que les études en néphrologie utilisent souvent des plans convergents à échantillon unique en raison de la petite taille des populations de patients, mais que cela risque d'influencer les réponses qualitatives par une participation antérieure à l'enquête [ PMID 35227687 ].
Analyse et intégration
Chaque segment est analysé à l'aide de méthodes adaptées à son type de données. L'intégration elle-même opère à trois niveaux : transformation des données (conversion d'un type à l'autre – la quantification des thèmes qualitatifs a été identifiée par Palinkas et al. comme une innovation récente majeure [ PMID 30633710 ]) ; consolidation des données (fusion des deux ensembles de données dans une matrice d'affichage commune) ; et modélisation multiniveau (intégration des données de contexte qualitatives comme prédicteur de niveau 2 dans la régression hiérarchique).
Qualité et validité de la recherche
La qualité s'applique séparément à chaque volet et à l'intégration. Le volet quantitatif exige des contrôles psychométriques standard ; le volet qualitatif exige des critères de fiabilité (crédibilité par validation auprès des participants, fiabilité par traçabilité, confirmabilité par des déclarations de réflexivité). L'intégration exige de documenter quelles conclusions sont étayées par un seul volet et lesquelles par les deux, et comment les contradictions ont été traitées. L'outil d'évaluation des méthodes mixtes (MMAT) fournit une liste de contrôle validée pour les trois niveaux [ PMID 30905698 ].
Pièges courants
Mélange nominal : collecte de données des deux types sans jamais les intégrer. Les articles comportant des sections qualitatives et quantitatives distinctes et jamais reliées entre elles ne constituent pas des études à méthodes mixtes. Inadéquation du plan expérimental : choix d’un plan qui ne découle pas de la question de recherche. Rapport d’intégration insuffisant : description détaillée de chaque volet, mais un seul paragraphe sur leur fusion. Sous-estimation des ressources : une étude parallèle convergente bien menée nécessite deux cycles complets de collecte et d’analyse de données simultanés.
Outils logiciels
MAXQDA et Dedoose intègrent des fonctionnalités de méthodes mixtes explicites : visualisations conjointes, analyse de contenu quantitative et tableaux croisés des codes par variables numériques. Pour la partie quantitative, l’écosystème open source de R (tidyverse, lme4, ggplot2) permet de créer des visualisations conjointes personnalisées au sein du même environnement que l’analyse statistique. REDCap permet de coordonner les instruments quantitatifs et les modèles de notes de terrain qualitatives au sein d’une structure de projet unique pour les études multicentriques.
Résumé des meilleures pratiques
| phase | Best Practice | Erreur courante à éviter |
|---|---|---|
| Question de recherche | Formulez une question qui nécessite véritablement des preuves à la fois qualitatives et quantitatives pour y répondre. | L'application de méthodes mixtes à une question ne peut être résolue de manière adéquate par une approche unique. |
| Sélection de conception | Choisissez la conception en fonction du calendrier, du volet prioritaire et du point d'intégration, et non par commodité ou par précédent. | On privilégie par défaut le parallélisme convergent, car c'est le plus familier, même lorsque la question exige une conception séquentielle. |
| Échantillonnage de produits | Déterminer la taille de l'échantillon et les critères de sélection pour chaque brin indépendamment, en utilisant une logique appropriée à ce brin. | Appliquer la même logique d'échantillonnage (par exemple, le calcul de puissance) au volet qualitatif où la saturation détermine l'adéquation |
| Collecte des Données | Documentez la règle de décision d'intégration avant le début de la collecte de données — précisez exactement comment la phase 1 alimentera la phase 2 | Le choix de l'échantillon de suivi qualitatif a posteriori, après avoir constaté quels résultats quantitatifs sont statistiquement significatifs, est effectué. |
| Intégration : | Utilisez un tableau de présentation commun pour placer les thèmes qualitatifs directement à côté de leurs équivalents quantitatifs afin de permettre une comparaison transparente. | Chaque élément est présenté dans une section distincte, avec seulement un bref paragraphe narratif tentant de les relier à la fin. |
| QA | Appliquer l’outil d’évaluation des méthodes mixtes (MMAT) pour évaluer la qualité à trois niveaux : rigueur quantitative, fiabilité qualitative et validité de l’intégration | Présentation des seules statistiques de validité quantitative, omission des critères de fiabilité qualitatifs et de la documentation d'intégration |
| Reporting | Indiquez explicitement quelles conclusions sont étayées par les deux branches, lesquelles par une seule, et comment les contradictions ont été résolues. | Présenter la convergence comme une validation sans reconnaître les points de divergence ou d'incohérence entre les deux courants. |
| Chronologie et équipe | Prévoir un budget et du personnel pour deux cycles complets de collecte et d'analyse de données, et non pour un seul cycle de travail partagé. | Sous-estimer les besoins en ressources et réduire l'aspect qualitatif pour gagner du temps, aboutit à une intégration nominale plutôt que réelle. |
Lecture connexe
Pour l’évaluation de la qualité dans les revues systématiques à méthodes mixtes : Évaluation de la qualité dans les revues systématiques à méthodes mixtes : Approches intégrées.
Pour structurer votre chapitre méthodologique lors du choix entre différentes approches : Quantitative vs Qualitative : La bataille des énoncés de thèse.
Pour la structure des chapitres de méthodologie : Rédiger des chapitres de méthodologie efficaces.
Références
- Palinkas LA, Mendon SJ, Hamilton AB. Innovations dans les évaluations par méthodes mixtes. Annu Rev Public Health. 2020; 40: 423-442. PMID 30633710
- Bailey PK, Hole BD, Plumb LA, Caskey FJ. Recherche à méthodes mixtes en néphrologie. Rein Int. 2022;101(5):895–905. PMID 35227687
- Kawar LN, et al. Recherche quantitative, qualitative, à méthodes mixtes et par triangulation simplifiée. J Contin Educ Nurs. 2024;55(7):338–344. PMID 38567919
- Hong QN, et al. Amélioration de la validité du contenu du MMAT : une étude e-Delphi modifiée. J Clin Epidemiol. 2019; 111: 49-59. PMID 30905698
- Lorenzini E, et al. Culture de sécurité dans les soins de santé : étude à méthodes mixtes. Gestion des organes de santé J. 2021;35(6):780–794. PMID 34255441
- Creswell JW, Plano Clark VL. Conception et réalisation de recherches à méthodes mixtes. 3e éd. SAGE; 2018.
QFP
Qu’est-ce que la recherche par méthodes mixtes ?
La recherche à méthodes mixtes intègre au moins une méthode qualitative et une méthode quantitative au sein d'une même étude afin de répondre à une question de recherche commune. Sa caractéristique principale est l'intégration : relier les deux approches lors de la conception, de la collecte, de l'analyse ou de l'interprétation des données, de sorte que chacune alimente l'autre.
Quels sont les trois principaux modèles de méthodes mixtes ?
Les approches convergentes parallèles (les deux volets sont menés simultanément et fusionnés lors de l'interprétation), les approches séquentielles explicatives (les données quantitatives sont recueillies en premier, suivies des données qualitatives pour expliquer les résultats) et les approches séquentielles exploratoires (les données qualitatives sont recueillies en premier, suivies des données quantitatives pour tester ou généraliser les résultats). Un quatrième type, l'approche intégrée, s'applique lorsqu'un volet est recueilli au sein d'un cadre méthodologique unique plus vaste.
Quand dois-je privilégier une approche mixte plutôt qu'une approche par méthode unique ?
Privilégiez les méthodes mixtes lorsque votre question de recherche ne peut être résolue par des données qualitatives ou quantitatives seules – lorsque les deux sont nécessaires pour mesurer un phénomène à grande échelle et expliquer les mécanismes sous-jacents. Si une seule méthode suffit à répondre à votre question, l'ajout d'une seconde approche complexifie la recherche sans apporter d'avantage méthodologique.
Qu’est-ce qu’une présentation conjointe dans la recherche à méthodes mixtes ?
Un tableau ou une matrice présentant des thèmes qualitatifs et quantitatifs, permet aux lecteurs d'évaluer directement la convergence ou la divergence. De nombreuses revues exigent ce type de présentation et l'utilisent comme critère de qualité selon l'outil d'évaluation des méthodes mixtes (MMAT).
Comment fonctionne la conception parallèle convergente ?
La méthodologie convergente parallèle consiste à recueillir simultanément des données qualitatives et quantitatives, à analyser chaque volet indépendamment et à fusionner les résultats lors de l'interprétation. Lorsque les deux volets convergent, les conclusions sont renforcées ; lorsqu'ils divergent, cette divergence constitue elle-même une conclusion nécessitant une explication.
Qu'est-ce qu'une conception séquentielle explicative ?
La méthodologie séquentielle explicative consiste d'abord à recueillir et analyser des données quantitatives, puis à utiliser ces résultats pour concevoir une phase de suivi qualitative. Cette phase qualitative sélectionne les participants en fonction de leurs caractéristiques qui illustrent, contredisent ou contextualisent les résultats quantitatifs. Les deux phases sont liées par une règle de décision explicite, décrite dans la section Méthodes.
Qu'est-ce que la conception séquentielle exploratoire ?
L'approche exploratoire séquentielle privilégie une enquête qualitative préalable, car le phénomène est insuffisamment compris pour concevoir un instrument quantitatif valide. Les résultats qualitatifs alimentent ensuite directement la phase quantitative : élaboration des items d'échelle, identification des variables et formulation des hypothèses. Il s'agit de la méthode standard pour les études de développement d'instruments.
Quel logiciel est le plus adapté à l'analyse par méthodes mixtes ?
MAXQDA et Dedoose intègrent des fonctionnalités de méthodes mixtes, notamment des outils d'affichage conjoint et le croisement de codes qualitatifs avec des variables numériques. Pour les équipes maîtrisant plusieurs plateformes, NVivo gère l'analyse qualitative tandis que R gère l'analyse quantitative ; l'intégration se fait manuellement dans un tableau de résultats.
Comment garantir la qualité d'une étude à méthodes mixtes ?
La qualité doit être évaluée séparément pour chaque volet, puis pour l'intégration. Le volet quantitatif requiert des contrôles de validité et de fiabilité ; le volet qualitatif, des critères de crédibilité. L'intégration exige de documenter quelles conclusions sont étayées par l'un ou l'autre volet, et lesquelles par les deux. L'outil d'évaluation des méthodes mixtes (MMAT, PMID 30905698) fournit une liste de contrôle validée pour ces trois niveaux.