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Ultimo aggiornamento: luglio 2026 • Revisionato dal team editoriale di EditVerse • Tempo di lettura: 14 minuti
Nel 2020, una revisione sistematica finanziata dal National Institute on Drug Abuse degli Stati Uniti ha esaminato 19 valutazioni di salute pubblica con metodi misti e ha concluso che questo approccio era particolarmente adatto a colmare il divario tra i dati statistici sui risultati e l'esperienza vissuta che determina tali risultati [ PMID 30633710 ]. Tale divario, ovvero tra ciò che mostrano i numeri e il perché i numeri appaiono in quel modo, è proprio ciò che la ricerca con metodi misti è stata progettata per colmare.
La ricerca con metodi misti combina metodi qualitativi e quantitativi in un singolo studio o in un insieme coordinato di studi. Una revisione del 2022 pubblicata su Kidney International ha confermato la crescita del settore, dimostrando che l'uso di metodi misti in nefrologia è raddoppiato nel decennio precedente, poiché i ricercatori hanno riconosciuto che i soli endpoint quantitativi non potevano spiegare la non aderenza al trattamento o le disparità di cura [ PMID 35227687 ].
- Che cos'è la ricerca con metodi misti?
- I tre modelli principali
- Come scegliere il design giusto
- Design parallelo convergente
- Progettazione sequenziale esplicativa
- Progettazione sequenziale esplorativa
- Esempio pratico con visualizzazione congiunta
- Strategie di raccolta dati
- Analisi e integrazione
- Qualità e validità della ricerca
- Insidie comuni
- Strumenti software
- Riepilogo delle migliori pratiche
- Lettura correlata
- Referenze
Che cos'è la ricerca con metodi misti?
La ricerca con metodi misti integra almeno un metodo qualitativo e uno quantitativo all'interno dello stesso progetto di ricerca per affrontare una domanda di ricerca comune. L'integrazione, e non la mera coesistenza, è la caratteristica distintiva. Tre principi caratterizzano un lavoro con metodi misti ben eseguito. In primo luogo, le componenti qualitative e quantitative devono dialogare tra loro in qualche momento durante la raccolta, l'analisi o l'interpretazione dei dati. In secondo luogo, la motivazione alla base dell'integrazione deve essere di natura metodologica. In terzo luogo, la strategia di integrazione deve essere coerente con la tipologia di disegno di ricerca scelta.
Evoluzione dell'approccio
Nel corso degli anni '1990 sono emersi modelli sistematici e, entro il 2007, il settore aveva una propria rivista ( Journal of Mixed Methods Research ). Un riassunto del 2024 pubblicato sul Journal of Continuing Education in Nursing ha evidenziato come l'approccio si sia poi esteso alla pratica infermieristica clinica, con i ricercatori che lo utilizzano per pianificare interventi, validare strumenti e valutare l'efficacia dei programmi [ PMID 38567919 ].
I tre modelli principali
| Caratteristica | Parallelo convergente | Sequenziale esplicativo | Sequenziale esplorativo |
|---|---|---|---|
| Sequenza | simultaneo | QUAN poi QUAL | QUAL quindi QUAN |
| Punto di integrazione | Interpretazione (unione) | Collegamento tra la Fase 1 e la Fase 2 | Costruzione della Fase 2 a partire dalla Fase 1 |
| Scopo principale | Convalidare o triangolare | Spiegare i risultati quantitativi | Sviluppare uno strumento o una teoria |
| Il più adatto | Variabili note; risorse parallele disponibili | La misurazione esiste; i valori anomali necessitano di una spiegazione. | Nessuno strumento validato; fenomeno poco compreso |
| Sfida chiave | Riconciliare le contraddizioni nella fusione | Selezione del campione di follow-up qualitativo più appropriato | Garantire che QUAN verifichi fedelmente ciò che QUAL ha scoperto |
| Campo comune | Qualità dell'assistenza sanitaria, valutazione dei programmi | Disparità sanitarie, scienza dell'implementazione | Sviluppo di strumenti, ricerca educativa |
Come scegliere il design giusto
Tre domande determinano quale modello si applica. In primo luogo, la tempistica: entrambi i set di dati devono essere raccolti simultaneamente o uno dipende dall'altro? In secondo luogo, la priorità: quale filone veicola l'argomentazione principale? In terzo luogo, il punto di integrazione: in quale fase i due filine si connettono? Palinkas, Mendon e Hamilton (2020) hanno mappato l'integrazione attraverso quattro fasi — progettazione dello studio, raccolta dati, analisi e interpretazione — e hanno scoperto che la maggior parte degli errori si verifica quando i ricercatori non pianificano il punto di integrazione prima dell'inizio della raccolta dati [ PMID 30633710 ].
Design parallelo convergente
Il disegno di ricerca parallelo convergente raccoglie simultaneamente dati qualitativi e quantitativi, analizza ciascun filone in modo indipendente e unisce i risultati nella fase di interpretazione. Uno studio del 2021 pubblicato sul Journal of Health Organization and Management [ PMID 34255441 ] ha utilizzato questo disegno per valutare la cultura della sicurezza del paziente, combinando sondaggi sul clima di sicurezza del personale con focus group simultanei. Una volta uniti, i due set di dati hanno rivelato conflitti di orario tra i turni, invisibili al solo strumento quantitativo.
Utilizzate la raccolta dati parallela convergente quando disponete delle risorse per la raccolta parallela, quando le variabili sono già state definite e quando il vostro scopo è la conferma o la triangolazione. Lo strumento di reporting standard è la visualizzazione congiunta : una tabella che abbina temi qualitativi a controparti quantitative, in modo che i revisori possano valutare direttamente la convergenza.
Progettazione sequenziale esplicativa
Il disegno di ricerca sequenziale esplicativo si articola in due fasi. La prima consiste nella raccolta e nell'analisi di dati quantitativi. La seconda utilizza i risultati ottenuti per determinare chi includere nel campione e cosa esplorare qualitativamente. Questo disegno è comune nella ricerca sulle disparità sanitarie, dove un'indagine identifica una differenza statisticamente significativa nei risultati tra i gruppi, ma non è in grado di spiegarne il meccanismo.
Dopo l'analisi della Fase 1, i ricercatori individuano risultati specifici che necessitano di un approfondimento qualitativo: un coefficiente inatteso, un valore anomalo in un sottogruppo o un punteggio su una scala che non si conforma alla teoria. Il quadro di campionamento della Fase 2 viene quindi definito attorno a questi risultati utilizzando un campionamento mirato. La fase finale di integrazione collega i temi qualitativi ai risultati quantitativi.
Progettazione sequenziale esplorativa
Il disegno di ricerca sequenziale esplorativo prevede innanzitutto un'indagine qualitativa, poiché il ricercatore non dispone di uno strumento validato o di un quadro di riferimento per determinare quali variabili misurare. La fase quantitativa verifica o amplia quindi quanto emerso dalla fase qualitativa.
Il punto di connessione, ovvero la decisione relativa alla costruzione, deve essere documentato in modo esplicito: in che modo esattamente i risultati qualitativi influenzano la progettazione quantitativa? I revisori che applicano il Mixed Methods Appraisal Tool (MMAT) cercano questa documentazione come criterio di qualità [ PMID 30905698 ].
Esempio pratico: la sequenza esplicativa in azione
Il disegno sequenziale esplicativo è come un romanzo giallo. La fase quantitativa ti dice chi e quanti . La fase qualitativa ti dice perché.
Fase 1: Indagine quantitativa
Uno studio trasversale condotto su 1,329 adulti afroamericani con diabete di tipo 2 ha misurato i comportamenti di autogestione, l'autoefficacia, il supporto sociale e il controllo glicemico (HbA1c). La regressione logistica ha individuato due predittori significativi di un valore subottimale di HbA1c: bassa autoefficacia (OR 2.3, IC 95% 1.4–3.8) e basso supporto sociale percepito (OR 1.9, IC 95% 1.2–3.0). Il modello ha spiegato solo il 18% della varianza dell'HbA1c, un valore significativo ma praticamente limitato.
Decisione per la Fase 2: Quaranta partecipanti selezionati mediante campionamento a massima variazione: 20 con bassa autoefficacia e valori di HbA1c bassi (modello atteso) e 20 con bassa autoefficacia ma valori di HbA1c normali (modello inatteso).
Fase 2: Interviste qualitative
Le interviste semi-strutturate (durata media 52 minuti) hanno individuato tre temi che spiegano il buon controllo glicemico nonostante la bassa autoefficacia: reti informali di supporto tra pari, trasferimento di conoscenze pratiche dai familiari e coinvolgimento nella comunità religiosa, che fornisce sia supporto emotivo sia assistenza per le spese dei farmaci.
Integrazione: visualizzazione congiunta
| Risultati quantitativi (Fase 1) | Tema qualitativo (Fase 2) | Approfondimento sull'integrazione |
|---|---|---|
| Una bassa autoefficacia prediceva un valore di HbA1c basso (OR 2.3) | Confusione farmacologica e ansia specifica legata all'insulina | La scala di autoefficacia confondeva la fiducia generale con l'ansia legata all'insulina: questo strumento necessita di una revisione per questa popolazione. |
| Il supporto sociale ha un effetto protettivo, ma inferiore alle aspettative (OR 1.9). | Reti di pari, trasferimento di conoscenze familiari, comunità religiosa | L'indagine ha misurato il supporto percepito, ma ha completamente tralasciato la responsabilità informale tra pari. |
| Il modello ha spiegato solo il 18% della varianza dell'HbA1c | I meccanismi di compensazione a livello di comunità spiegano l'inatteso controllo glicemico | L'intervento deve mirare sia alle reti di supporto tra pari sia al cambiamento del comportamento individuale. |
Strategie di raccolta dati
Gli approcci quantitativi si basano su sondaggi, esperimenti, dati secondari (registri, documenti amministrativi) e osservazione strutturata. Gli approcci qualitativi utilizzano interviste approfondite, focus group, osservazione etnografica e analisi documentale. Una decisione cruciale in fase di coordinamento riguarda l'utilizzo degli stessi partecipanti per entrambi gli approcci (approccio dello stesso campione) o di gruppi di partecipanti diversi. Bailey et al. (2022) osservano che gli studi di nefrologia spesso utilizzano disegni convergenti dello stesso campione perché le popolazioni di pazienti sono piccole, ma ciò rischia di influenzare le risposte qualitative attraverso la precedente partecipazione al sondaggio [ PMID 35227687 ].
Analisi e integrazione
Ciascun filone viene analizzato utilizzando metodi appropriati al suo tipo di dati. L'integrazione stessa opera su tre livelli: trasformazione dei dati (conversione di un tipo nell'altro - la quantificazione dei temi qualitativi è stata identificata da Palinkas et al. come una delle principali innovazioni recenti [ PMID 30633710 ]); consolidamento dei dati (unione di entrambi i set di dati in una matrice di visualizzazione congiunta); e modellazione multilivello (inserimento dei dati contestuali qualitativi come predittore di Livello 2 nella regressione gerarchica).
Qualità e validità della ricerca
La qualità si applica separatamente a ciascun filone e all'integrazione. Il filone quantitativo richiede verifiche psicometriche standard; il filone qualitativo richiede criteri di affidabilità (credibilità tramite verifica da parte dei membri, attendibilità tramite tracciabilità, confermabilità tramite dichiarazioni di riflessività). L'integrazione richiede la documentazione di quali conclusioni siano supportate da un solo filone rispetto a entrambi e come siano state gestite le contraddizioni. Il Mixed Methods Appraisal Tool (MMAT) fornisce una checklist validata per tutti e tre i livelli [ PMID 30905698 ].
Insidie comuni
Mescolamento nominale : raccolta di entrambi i tipi di dati senza mai integrarli. Gli articoli con sezioni qualitative e quantitative separate che non si collegano tra loro non sono studi con metodi misti. Mancata corrispondenza del disegno di ricerca : scelta di un disegno di ricerca non coerente con la domanda di ricerca. Report di integrazione inadeguato : descrizione dettagliata di ciascun filone di ricerca, ma un solo paragrafo sulla loro integrazione. Sottostima delle risorse : uno studio parallelo convergente ben eseguito richiede due cicli completi di raccolta e analisi dei dati che si svolgano simultaneamente.
Strumenti software
MAXQDA e Dedoose includono funzionalità esplicite per i metodi misti: visualizzazioni congiunte, analisi quantitativa del contenuto e tabulazione incrociata dei codici per variabili numeriche. Per la parte quantitativa, l'ecosistema open-source di R (tidyverse, lme4, ggplot2) consente visualizzazioni congiunte personalizzate all'interno dello stesso ambiente dell'analisi statistica. REDCap può coordinare sia gli strumenti quantitativi che i modelli di note sul campo qualitative all'interno di un'unica struttura di progetto per studi multi-sito.
Riepilogo delle migliori pratiche
| Fase | Best Practice | Errore comune da evitare |
|---|---|---|
| Domanda di ricerca | Formula una domanda che richieda effettivamente prove sia qualitative che quantitative per essere risolta. | Applicare metodi misti a una questione che un singolo approccio sarebbe in grado di affrontare adeguatamente |
| Selezione del progetto | La scelta del progetto si basa su tempistiche, priorità e punto di integrazione, non su convenienza o precedenti. | Si opta per la progettazione parallela convergente perché è la più familiare, anche quando il problema richiede una progettazione sequenziale. |
| Campionamento | Determinare la dimensione del campione e i criteri di selezione per ciascun filone in modo indipendente, utilizzando una logica appropriata a quel filone. | Applicare la stessa logica di campionamento (ad esempio, il calcolo della potenza) al filone qualitativo in cui la saturazione determina l'adeguatezza |
| Raccolta dati | Documentare la regola decisionale di integrazione prima dell'inizio della raccolta dati: specificare esattamente in che modo la Fase 1 fornirà informazioni alla Fase 2. | Decidere a posteriori il campione di follow-up qualitativo dopo aver verificato quali risultati quantitativi sono statisticamente significativi. |
| Integrazione: | Utilizza una tabella di visualizzazione condivisa per affiancare i temi qualitativi alle loro controparti quantitative, in modo da garantire un confronto trasparente. | Descrivere ciascun filone in una sezione separata, con un breve paragrafo narrativo che tenta di collegarli alla fine. |
| Quality Assurance | Applicare il Mixed Methods Appraisal Tool (MMAT) per valutare la qualità a tre livelli: rigore quantitativo, affidabilità qualitativa e validità dell'integrazione. | Vengono riportate solo le statistiche quantitative di validità, omettendo i criteri qualitativi di affidabilità e la documentazione di integrazione. |
| Reportistica | Indicare esplicitamente quali conclusioni sono supportate da entrambe le argomentazioni, quali da una sola e come sono state risolte le contraddizioni. | Presentare la convergenza come convalida senza riconoscere dove i due filoni divergono o non si corroborano a vicenda. |
| Cronologia e team | Assegnare budget e personale per due cicli completi di raccolta e analisi dei dati, non per un ciclo di lavoro condiviso. | Sottovalutare il fabbisogno di risorse e comprimere l'aspetto qualitativo per risparmiare tempo, producendo un'integrazione nominale anziché reale. |
Lettura correlata
Per la valutazione della qualità nelle revisioni sistematiche con metodi misti: Valutazione della qualità nelle revisioni sistematiche con metodi misti: approcci integrati.
Per impostare il capitolo sulla metodologia quando si sceglie tra i seguenti approcci: Quantitativo vs Qualitativo: la battaglia della tesi.
Per la struttura del capitolo sulla metodologia: Scrivere capitoli metodologici efficaci.
Referenze
- Palinkas LA, Mendon SJ, Hamilton AB. Innovazioni nelle valutazioni con metodi misti. Annu Rev Public Health. 2020; 40: 423-442. PMID 30633710
- Bailey PK, Hole BD, Plumb LA, Caskey FJ. Ricerca con metodi misti in nefrologia. Int. Rene. 2022;101(5):895–905. PMID 35227687
- Kawar LN, et al. Ricerca quantitativa, qualitativa, con metodi misti e triangolazione semplificata. J Contin Educ Nurs. 2024;55(7):338–344. PMID 38567919
- Hong QN, et al. Miglioramento della validità di contenuto del MMAT: uno studio e-Delphi modificato. J Clin Epidemiol. 2019; 111: 49-59. PMID 30905698
- Lorenzini E, et al. Cultura della sicurezza in ambito sanitario: studio con metodi misti. J Health Organ Manag. 2021;35(6):780–794. PMID 34255441
- Creswell JW, Plano Clark VL. Progettazione e conduzione di ricerche con metodi misti3ª ed. SAGE; 2018.
FAQ
Cos’è la ricerca con metodi misti?
La ricerca con metodi misti integra almeno un metodo qualitativo e uno quantitativo all'interno dello stesso studio per affrontare una domanda di ricerca comune. La caratteristica distintiva è l'integrazione: collegare i due approcci nelle fasi di progettazione, raccolta, analisi o interpretazione dei dati, in modo che ciascuno influenzi l'altro.
Quali sono i tre principali modelli di metodologia mista?
Parallelo convergente (entrambi i filoni simultanei, uniti in fase di interpretazione), sequenziale esplicativo (prima quantitativo, poi qualitativo per spiegare i risultati) e sequenziale esplorativo (prima qualitativo, poi quantitativo per testare o scalare i risultati). Un quarto tipo, il disegno integrato, si applica quando un filone viene raccolto all'interno di un quadro più ampio basato su un singolo metodo.
Quando è preferibile optare per un approccio basato su metodi misti piuttosto che su un singolo metodo?
Scegliete metodi misti quando la vostra domanda di ricerca non può essere risolta né con dati qualitativi né con dati quantitativi, ovvero quando entrambi sono necessari per misurare un fenomeno su larga scala e spiegare i meccanismi alla base di tali misurazioni. Se un singolo metodo fosse sufficiente a rispondere alla vostra domanda, l'aggiunta di un secondo approccio aumenterebbe la complessità senza apportare alcun beneficio metodologico.
Che cos'è una presentazione congiunta nella ricerca con metodi misti?
Una rappresentazione congiunta è una tabella o una matrice che affianca temi qualitativi a quelli quantitativi, consentendo ai lettori di valutare direttamente la convergenza o la divergenza. Le rappresentazioni congiunte sono richieste da molte riviste e vengono valutate come criterio di qualità nell'ambito del Mixed Methods Appraisal Tool (MMAT).
Come funziona la progettazione parallela convergente?
Il disegno di ricerca parallelo convergente raccoglie simultaneamente dati qualitativi e quantitativi, analizza ciascun filone in modo indipendente e unisce i risultati in fase di interpretazione. Quando i due filoni convergono, i risultati vengono rafforzati; quando divergono, la divergenza stessa diventa un risultato che richiede una spiegazione.
Che cos'è il disegno sequenziale esplicativo?
Il disegno di ricerca sequenziale esplicativo prevede la raccolta e l'analisi preliminare di dati quantitativi, per poi utilizzare i risultati ottenuti nella fase qualitativa per la progettazione di una successiva analisi qualitativa. La fase qualitativa seleziona i partecipanti in modo specifico, in quanto esemplificano, contraddicono o contestualizzano i risultati quantitativi. Le due fasi sono collegate da una regola decisionale esplicita, documentata nella sezione dedicata ai metodi.
Che cos'è la progettazione sequenziale esplorativa?
Il disegno sequenziale esplorativo prevede innanzitutto un'indagine qualitativa, poiché il fenomeno non è sufficientemente compreso per poter progettare uno strumento quantitativo valido. I risultati qualitativi forniscono quindi informazioni dirette alla fase quantitativa, generando item per la scala, identificando variabili o formulando ipotesi. Si tratta del disegno standard per gli studi di sviluppo di strumenti di misurazione.
Qual è il software migliore per l'analisi con metodi misti?
MAXQDA e Dedoose includono funzionalità integrate per metodi misti, tra cui strumenti di visualizzazione congiunta e tabulazione incrociata di codici qualitativi con variabili numeriche. Per i team che hanno familiarità con diverse piattaforme, NVivo gestisce l'analisi qualitativa mentre R gestisce l'analisi quantitativa; l'integrazione viene effettuata manualmente in una tabella di reporting.
Come posso garantire la qualità in uno studio con metodi misti?
La qualità deve essere valutata separatamente per ciascun filone e poi per l'integrazione. Il filone quantitativo richiede verifiche di validità e affidabilità; il filone qualitativo richiede criteri di attendibilità. L'integrazione richiede la documentazione di quali conclusioni siano supportate da un solo filone rispetto a entrambi. Il Mixed Methods Appraisal Tool (MMAT, PMID 30905698) fornisce una checklist validata per tutti e tre i livelli.