Анализ смешанных методов в социологии: от эпистемологических основ до практической интеграции

На протяжении десятилетий социология, как и многие социальные науки, была полем напряженного диалога, а порой и явного противостояния двух великих методологических традиций: качественной и количественной. Каждая из них, обладая собственным инструментарием, эпистемологическими основаниями и целями, стремилась по-своему постичь сложную ткань социальной реальности. Количественные методы обещали объективность и возможность обобщения, оперируя цифрами и статистическими закономерностями. Качественные же подходы проникали в глубины субъективных смыслов, контекстов и индивидуальных переживаний, раскрывая уникальность человеческого опыта. Однако, как это часто бывает, каждая из этих мощных традиций оказалась ограничена собственными рамками, что приводило к «однобокости» полученной информации и фрагментарности понимания. Именно осознание этого стало ключевым стимулом для поиска новых исследовательских стратегий, способных объединить лучшее из обоих миров.

В ответ на эти методологические вызовы, на рубеже XX и XXI веков, возникло «третье методологическое движение» – смешанные методы исследования (Mixed Methods Research, MMR). Эта новая исследовательская стратегия, предполагающая интеграцию качественных и количественных методов сбора и анализа данных в рамках одного исследования, призвана преодолеть искусственную дихотомию и обеспечить более полное, глубокое и многогранное понимание сложных социальных явлений. Целью данной работы является глубокий анализ теоретических основ, моделей, принципов интеграции и перспектив смешанных методов. Мы рассмотрим философские предпосылки каждого из подходов, выявим их сильные и слабые стороны, особое внимание уделив вопросам валидности. Затем мы погрузимся в мир типологий и моделей интеграции, от классической триангуляции до современных последовательных и параллельных дизайнов, а также изучим практические принципы и этапы их применения. Наконец, через призму конкретных кейс-стади будут продемонстрированы синергетические возможности смешанных методов, а также обозначены ключевые проблемы и перспективы их развития в современной социологии.

Теоретические и философские основы качественного и количественного подходов

Раскрытие фундаментальных различий и точек соприкосновения в эпистемологии и онтологии качественных и количественных исследований является краеугольным камнем для понимания смешанных методов. Эти два подхода, несмотря на кажущуюся полярность, стремятся к одной цели – постижению социальной реальности, но делают это с разных отправных точек и с использованием различных линз.

Количественный подход: Позитивизм, дедукция и объяснение

Исторически количественный подход укоренен в традициях естественных наук и опирается на позитивистскую методологию. Его сторонники исходят из представления об обществе как о системе, где научное знание способно рационально упорядочить и логически объяснить объективную реальность. Основная эпистемологическая посылка заключается в том, что существует одна объективная социальная реальность, которую можно измерить, наблюдать и анализировать независимо от исследователя.

В рамках этого подхода преобладает дедуктивный путь познания: исследование начинается с уже существующих теорий и гипотез, которые затем проверяются эмпирическим путем. Количественные методы применяются для выявления причинно-следственных связей, статистических закономерностей, а также для проверки теорий, сформированных на базе эмпирических исследований и позитивистских принципов. Для достижения этой цели используются стандартизированные методы сбора данных, такие как опросы, эксперименты, контент-анализ, что позволяет получать количественно измеряемые, объективные характеристики поведения людей. Цель — не столько понимание уникальности отдельных случаев, сколько выявление общих тенденций, обобщение результатов на более широкие популяции и установление взаимосвязей между переменными. В. А. Ядов, один из классиков российской методологии, подчеркивал важность четкой программы исследования и формализации процедур для обеспечения надежности и валидности количественных данных. При позитивистском подходе исследователь стремится к нейтральности и эмоциональной невовлеченности, используя риторический нейтралитет и техническую терминологию, чтобы минимизировать субъективное влияние на процесс и результаты исследования. Какие важные ограничения накладывает такой подход на полноту картины?

Качественный подход: Интерпретативизм, конструктивизм и понимание

В противовес позитивизму, качественный подход черпает свои корни в интерпретативной социологии, феноменологии и герменевтике, а его философские основания включают конструктивизм, идеализм, релятивизм и гуманизм. Приверженцы качественных методов предлагают интерпретативный подход, который исходит из допущения о множестве реальностей, невозможности однозначного разграничения причин и следствий, объекта и субъекта познания, а также создания независимых от контекста обобщений. Социальная реальность рассматривается как конструируемая индивидами в процессе их взаимодействия и наделяется субъективными смыслами.

Качественная методология ориентирована на исследование индивидов, понимание и объяснение субъективных аспектов их взаимодействия, фокусируясь на контексте, значениях и интерпретациях. Здесь исследователь не стремится к дистанцированию, напротив, его рефлексивность и погружение в исследуемый контекст являются частью процесса познания. В отличие от «жестких» анкет количественных методов, качественный подход опирается на неформализованные («мягкие») способы общения, такие как глубинные интервью, фокус-группы, включенное наблюдение, анализ дневников и биографий. Эпистемологические основания качественного подхода включают предпочтение полевой работы, обращение к социальному контексту, стремление к богатству описания, интерес к единичным случаям, индуктивный подход (от частного к общему), гибкость дизайна исследования, трактовку исследуемого как эксперта, внимание к языку, ориентацию на изучение смыслов и переживаний. Примером ранних качественных работ может служить «Европейские рабочие» Ф. Ле Пле (1855), что свидетельствует о параллельном развитии обеих традиций.

Прагматизм как гносеологическая основа смешанных методов

Если количественный и качественный подходы долгое время рассматривались как антагонисты, то прагматизм выступает в роли философского моста, способного соединить их, предложив новую гносеологическую основу для смешанных методов. Прагматизм, как философское течение, представлен как гносеологическая основа смешанных исследований, предполагая, что истина формируется в процессе деятельности и определяется ее практической применимостью и эффективностью в решении проблем. В отличие от классических философских дебатов об объективной или субъективной природе истины, прагматизм фокусируется на «работоспособности» идей в «потоке опыта» индивида.

Это означает, что вместо того, чтобы выбирать между объективизмом количественных данных и субъективизмом качественных нарративов, прагматизм позволяет исследователю использовать тот подход или комбинацию подходов, который наилучшим образом отвечает на поставленные исследовательские вопросы и способствует достижению практических целей. Истина, с точки зрения прагматизма, не является статичной или абсолютной; она динамична и контекстуальна, формируясь в процессе исследования и подтверждаясь своей полезностью. Таким образом, прагматизм преодолевает дихотомию между объективизмом количественных и субъективизмом качественных подходов, позволяя исследователям свободно выбирать и комбинировать методы, ориентируясь на эффективность и практическую ценность полученного знания. Это делает прагматизм идеальной философской платформой для смешанных методов, поскольку он легитимирует использование разнообразных инструментов для достижения максимально полного и полезного понимания сложной социальной действительности.

Преимущества, ограничения и вопросы валидности методов

Каждый из двух фундаментальных подходов к социальным исследованиям – качественный и количественный – обладает своим уникальным набором преимуществ и ограничений. Понимание этих особенностей критически важно для эффективной интеграции, поскольку именно сочетание сильных сторон позволяет исследователям получить более полное и глубокое понимание сложных явлений. Особое внимание при этом следует уделить критериям валидности, которые в смешанных методах приобретают новую специфику.

Сильные стороны и ограничения количественных методов

Количественные методы, опираясь на принципы позитивизма, превосходно подходят для получения измеримых и обобщаемых идей. Их цель – изучение количественно измеряемых, объективных характеристик поведения людей, проведение макросоциологических и описательных исследований.

Преимущества:

• Обобщаемость: Возможность распространять результаты на более широкие популяции благодаря репрезентативным выборкам и статистическим процедурам.
• Измерение и сравнение: Позволяют измерить параметры явления или процесса, установить взаимосвязи между компонентами, сравнить группы и отслеживать изменения во времени. Например, с помощью статистических методов можно выявить, что уровень образования (переменная X) положительно коррелирует с уровнем дохода (переменная Y) в определенной социальной группе.
• Выявление закономерностей и тенденций: Эффективны для количественной оценки тенденций, закономерностей или взаимосвязей в большом наборе данных.
• Проверка гипотез и теорий: Идеальны для проверки заранее сформулированных гипотез и существующих теорий.
• Объективность и стандартизация: При правильном применении обеспечивают высокую степень объективности и позволяют стандартизировать процесс сбора и анализа данных.

Ограничения:

• Поверхностность: Могут не улавливать нюансы, контекст и значения, которые дают качественные исследования. Они отвечают на вопросы «сколько?» и «как часто?», но не всегда «почему?» или «как?».
• Ограниченность контекста: Часто отрывают явление от его социального, культурного или исторического контекста, фокусируясь на переменных.
• Проблема интерпретации: Статистические корреляции не всегда объясняют причинно-следственные связи или глубокие мотивации. Например, высокая корреляция между продажами мороженого и количеством утоплений не означает, что мороженое вызывает утопления; обе переменные могут быть связаны с теплой погодой.
• Искусственность: Некоторые стандартизированные методы (например, закрытые вопросы в опросниках) могут навязывать респондентам предопределенные категории ответов, не отражающие их реального опыта.

Сильные стороны и ограничения качественных методов

Качественные методы, напротив, ориентированы на глубокое понимание, интерпретацию и контекстуализацию, что делает их незаменимыми для исследования сложных, многогранных социальных феноменов.

Преимущества:

• Глубина и нюансы: Позволяют получить более детальный и нюансированный взгляд на сложные социальные явления, проникая в глубинные смыслы и мотивы.
• Контекстуализация: Изучают явление в его естественном контексте, что дает целостную картину.
• Учет субъективного опыта: Акцент на индивидуальных переживаниях, мнениях, интерпретациях и повседневных практиках.
• Гибкость: Дизайн исследования может быть изменен в процессе, позволяя адаптироваться к новым открытиям и неожиданным поворотам.
• Формирование гипотез: Идеальны для предварительного изучения проблемы, углубленного изучения результатов количественных исследований или тестирования продуктов/услуг, а также для генерации новых теорий и гипотез.
• Исследование малоизученных явлений: Эффективны там, где мало предварительных знаний или когда требуется глубокое погружение в новый феномен.

Ограничения:

• Сложность обобщения: Результаты, полученные на малых, нерепрезентативных выборках, трудно распространять на более широкие популяции.
• Потенциальная субъективность: Высокая степень вовлеченности исследователя может привести к смещению, хотя современные качественные методологи разрабатывают стратегии для минимизации этого риска.
• Трудоемкость и времязатратность: Сбор и анализ качественных данных (например, транскрипция и кодирование глубинных интервью) часто требуют значительных временных и ресурсных затрат.
• Отсутствие количественных показателей: Не позволяют измерить степень распространенности явлений или силу взаимосвязей в числовом выражении.

Критерии валидности в качественных исследованиях и их усиление смешанными методами

Вопрос валидности в качественных исследованиях долгое время был предметом дискуссий, поскольку традиционные позитивистские критерии (внутренняя и внешняя валидность, надежность, объективность) не в полной мере применимы к их специфике. В ответ на это были разработаны собственные критериальные системы, адаптированные к уникальности качественного исследования. К ним относятся:

1. Достоверность (Credibility): Соответствует внутренней валидности в количественных исследованиях. Означает, насколько точно результаты исследования отражают реальность, переживаемую участниками. Достигается через длительное погружение, триангуляцию данных (использование нескольких источников информации), проверку участниками (member checking), подробное описание контекста.
2. Переносимость (Transferability): Аналог внешней валидности. Относится к возможности применения выводов исследования в других контекстах. Поскольку качественные исследования не стремятся к статистическому обобщению, переносимость достигается через «плотное описание» (thick description) контекста, что позволяет читателю самостоятельно оценить применимость результатов.
3. Надежность/Последовательность (Dependability): Соответствует надежности. Означает, что если бы исследование было повторено в аналогичных условиях с теми же участниками, то были бы получены схожие результаты. Достигается через «аудиторский след» (audit trail) – подробную документацию всех этапов исследования, решений и изменений.
4. Подтверждаемость (Confirmability): Аналог объективности. Означает, что выводы исследования основаны на данных, а не на субъективных предубеждениях исследователя. Достигается через проверку подтверждаемости другими исследователями, тщательное документирование процесса анализа данных.

Некоторые исследователи в рамках критического реализма адаптируют классические критерии валидности, контролируя субъективные влияния через фальсификацию гипотез. А сторонники конструкционистского подхода предлагают отказаться от традиционных критериев объективности и валидности, вводя специфичные для качественного исследования стандарты, где валидность формулируется как «качество исследования». Например, Страус и Корбин (Strauss A., Corbin J., 1990) предлагают набор критериев для оценки качества «обоснованной теории», фокусируясь на ее правдоподобности, полезности и глубине.

Именно в этом аспекте смешанные методы демонстрируют свой синергетический потенциал. Интеграция качественных и количественных подходов способствует повышению общей валидности и надежности результатов исследования несколькими путями:

• Триангуляция: Использование нескольких методов для изучения одного и того же явления позволяет получить более полную и достоверную картину, подтверждая или опровергая выводы, сделанные одним методом. Если качественные интервью выявляют определенные мотивы, а количественный опрос подтверждает их распространенность, это значительно повышает уверенность в результатах.
• Детализация и контекстуализация количественных данных: Качественные данные могут объяснить «почему» были получены те или иные количественные результаты, добавляя глубину и контекст. Например, опрос может показать низкую удовлетворенность работой, а глубинные интервью раскрывают конкретные причины этого недовольства.
• Обобщение качественных данных: Количественные данные могут помочь обобщить выводы, сделанные на основе качественного исследования, показав, насколько распространенными являются выявленные паттерны в более широкой популяции.
• Разработка инструментов: Качественные исследования могут быть использованы для разработки более валидных и релевантных инструментов для количественных исследований, например, для формулирования вопросов в анкете, которые точно отражают опыт респондентов.
• Проверка достоверности: Сопоставление результатов, полученных разными методами, позволяет взаимно проверять достоверность данных. Если количественные данные противоречат качественным, это сигнализирует о необходимости дальнейшего анализа и переосмысления.

Таким образом, смешанные методы не просто объединяют два набора данных, но создают мощный синергетический эффект, где ограничения одного подхода компенсируются преимуществами другого, что приводит к более вс��стороннему, валидному и надежному пониманию исследуемого социального феномена.

Типологии и модели интеграции качественных и количественных методов

Переход от дихотомии к синтезу потребовал разработки различных концептуальных моделей и дизайнов, которые объясняют логику и стратегию применения смешанных методов. Эти типологии помогают исследователям систематизировать подходы к интеграции и выбрать наиболее адекватный дизайн для своих исследовательских задач.

Концепция триангуляции Н. Дензина

Одной из фундаментальных концепций в области смешанных методов является триангуляция, предложенная Норманом Дензином. Изначально термин «триангуляция» был заимствован из геодезии и означал определение местоположения объекта с использованием двух опорных точек. В методологии социальных исследований этот принцип был адаптирован для обозначения использования нескольких методов, источников данных или теоретических перспектив для изучения одного и того же явления. Главная идея триангуляции заключается в том, чтобы обеспечить полноту социологического исследования и достоверность итогов, компенсируя недостатки одной методики преимуществами другой. Н. Дензин выделил четыре основных вида триангуляции:

1. Триангуляция данных: Предполагает использование различных источников или типов данных для обоснования выводов. Это может быть сбор данных в разное время, в разных местах, или использование различных категорий участников. Например, при изучении молодежных субкультур можно использовать интервью с представителями субкультуры, опросы широкой аудитории и анализ существующих документов (например, постов в социальных сетях, статей).
2. Триангуляция исследователей: Подразумевает участие нескольких наблюдателей, интервьюеров или аналитиков для нейтрализации субъективности и минимизации потенциальных искажений, которые могут возникнуть из-за индивидуальных предубеждений одного человека. Различные точки зрения помогают обогатить интерпретацию и повысить объективность.
3. Теоретическая триангуляция: Заключается в использовании нескольких теоретических схем или точек зрения для интерпретации результатов. Это позволяет посмотреть на исследуемое явление с разных ракурсов, выявить скрытые аспекты и получить более глубокое понимание. Например, анализ конфликта может быть проведен с позиций марксистской теории, теории рационального выбора и теории символического интеракционизма.
4. Методологическая триангуляция: Направлена на комбинирование различных приемов в рамках одного метода (within-method) или различных методов (between-method). Последний вид является наиболее распространенным и часто ассоциируется со смешанными методами, когда используются как качественные, так и количественные методы сбора и анализа данных.

Важно подчеркнуть, что триангуляция не означает механического соединения количественных и качественных методов. Это стратегический выбор, направленный на повышение надежности, валидности и глубины исследования за счет взаимного дополнения и проверки информации.

Последовательные дизайны смешанных методов

Последовательные дизайны — это модели, где один метод информирует другой, выстраивая логическую цепочку исследования. В этих моделях сбор и анализ одного типа данных предшествует и влияет на сбор и анализ другого. Д. Морган (2013) предложил модель «последовательные приоритеты» (sequential priorities model), предполагающую использование качественных методов для обогащения данных или разработки количественных инструментов, следуя логике, где один метод информирует другой.

Объяснительный последовательный дизайн (Explanatory Sequential Design)

Этот дизайн (QUAN → qual) начинается с количественной фазы (QUAN), где сначала собираются и анализируются количественные данные. Полученные количественные результаты затем используются как основа для второй, качественной фазы (qual), где качественные данные используются для объяснения, детализации или построения на основе полученных количественных результатов.

Логика выбора: Объяснительный дизайн выбирается, когда количественные результаты нуждаются в глубокой интерпретации, уточнении или когда необходимо понять причины наблюдаемых статистических закономерностей. Например, если опрос показал, что 60% студентов испытывают высокий уровень стресса, качественные интервью могут помочь понять, какие именно факторы вызывают этот стресс, какие стратегии совладания они используют и как они воспринимают свою ситуацию. Таким образом, качественная фаза «объясняет» количественные находки.

Исследовательский последовательный дизайн (Exploratory Sequential Design)

В отличие от объяснительного, исследовательский дизайн (QUAL → quan) начинается с качественной фазы (QUAL). Цель этой фазы — исследовать феномен, который малоизучен, получить глубокое понимание его контекста, смыслов и генерировать новые гипотезы. После анализа качественных данных, на их основе разрабатывается количественный инструмент (например, опросник), который затем используется для сбора количественных данных (quan) для тестирования или обобщения этих первоначальных выводов.

Логика выбора: Этот дизайн идеален, когда явление малоизучено и требуется первичное понимание, или когда существующие теории и инструменты недостаточны. Например, если исследователь изучает новую форму социального взаимодействия в интернете, он может начать с качественных интервью и наблюдения, чтобы понять специфику этого взаимодействия, разработать терминологию, а затем создать опросник, чтобы измерить распространенность этих паттернов в более широкой онлайн-популяции.

Параллельные и конвергентные дизайны

Параллельные дизайны, в отличие от последовательных, предполагают одновременный сбор и анализ как количественных, так и качественных данных. Наиболее распространенным является конвергентно-параллельный дизайн (Concurrent Convergent Design, QUAN + QUAL).

Конвергентно-параллельный дизайн (QUAN + QUAL): В этой модели количественные и качественные данные собираются независимо друг от друга в один и тот же период времени. После их анализа результаты объединяются и сопоставляются для выявления общих закономерностей, подтверждения выводов или обнаружения расхождений. Цель — получить всестороннее понимание путем прямого сравнения и интеграции различных типов данных.

Преимущества:

• Комплексность: Позволяет получить одновременно широкий (количественный) и глубокий (качественный) взгляд на проблему.
• Экономия времени: Обе фазы проводятся одновременно, что может сократить общее время исследования по сравнению с последовательными дизайнами.
• Триангуляция: Естественным образом способствует методологической триангуляции, позволяя сопоставить результаты и повысить их достоверность.
• Обнаружение противоречий: Расхождения в данных могут указать на новые аспекты проблемы или на необходимость дальнейшего исследования.

Пример: Исследование удовлетворенности студентов качеством образования. Одновременно проводится масштабный онлайн-опрос (количественный) и серия фокус-групп (качественный). Результаты опроса показывают общие тенденции и средние оценки, а фокус-группы раскрывают конкретные причины недовольства или удовлетворенности, предлагая детализированные объяснения и примеры. Затем эти данные сопоставляются для формулирования комплексных выводов.

Помимо этих основных моделей, существуют и более сложные варианты, такие как вложенные (embedded) дизайны, где один метод встраивается в другой, или многофазные (multiphase) дизайны, комбинирующие несколько этапов последовательных и параллельных исследований. Выбор конкретной модели «смешанных» методов (mixed methods) зависит от исследовательских вопросов, имеющихся ресурсов и желаемой глубины интеграции.

Методологические принципы и этапы практической интеграции

Эффективная интеграция качественных и количественных методов – это не просто механическое соединение двух наборов данных, а стратегически выверенный процесс, подчиняющийся определенным методологическим принципам. Главное внимание в исследованиях смешанного типа (ИСТ) уделяется интеграции качественного и количественного подходов как минимум в одном из аспектов: вопросы, выборочные процедуры, сбор данных, анализ данных, выводы.

Принципы эффективной интеграции

Успешная реализация смешанных методов опирается на несколько ключевых принципов:

1. Объединение сильных сторон: Принципиальным моментом «смешанного» дизайна является стремление использовать сильные стороны каждого метода, чтобы компенсировать их индивидуальные ограничения. Количественные методы предоставляют широкую картину и возможность обобщения, качественные – глубокое понимание и контекстуализацию. Их синтез позволяет получить более полное и достоверное знание.
2. Понимание природы, возможностей и ограничений: Для успешной интеграции исследователю необходимо глубоко понимать эпистемологические основания, цели, преимущества и ограничения каждого из подходов. Незнание этих аспектов может привести к некорректному применению методов или ошибочной интерпретации данных.
3. Немеханическое соединение: Триангуляция и другие модели интеграции – это не просто «сложение» данных. Это активный процесс сопоставления, взаимного обогащения и критической оценки информации, полученной разными способами. Цель – не только подтвердить выводы, но и выявить расхождения, которые могут указать на новые аспекты исследуемой проблемы или необходимость пересмотра первоначальных гипотез.
4. Целостность исследовательского вопроса: Интегративная исследовательская стратегия исходит из того, что противостояние качественных и количественных подходов иллюзорно, и их следует рассматривать как взаимодополняющие. Исследовательский вопрос должен быть сформулирован таким образом, чтобы его всестороннее изучение требовало применения обоих типов методов.
5. Гибкость и адаптивность: Процесс интеграции может быть итеративным. На каждом этапе исследователь должен быть готов адаптировать свой дизайн, методы сбора и анализа данных в зависимости от появляющейся информации.

Этапы интеграции в исследовательском цикле

Интеграция методов может происходить на различных этапах исследовательского цикла. Рассмотрим структурированный подход к этому процессу:

1. Формулирование исследовательских вопросов: На этом этапе важно разработать вопросы, которые могут быть наиболее эффективно изучены с помощью комбинации качественных и количественных методов. Например, один вопрос может быть направлен на выявление распространенности явления (количественный), а другой – на понимание его причин и механизмов (качественный).
2. Формирование выборки:
   • Количественная фаза: Здесь используются традиционные методы репрезентативной выборки (случайная, стратифицированная и т.д.) для обеспечения статистической обобщаемости результатов.
   • Качественная фаза: Выборка здесь часто целенаправленная (например, «снежный ком», критериальная, максимального разнообразия). Важно отметить, что количественные данные в качественном исследовании могут помочь в работе над целевой выборкой, определить критерии для выборки. Например, результаты опроса могут выявить группы респондентов с определенными характеристиками (например, высокий уровень стресса, низкая мотивация), которые затем становятся объектом для глубинных интервью.
3. Сбор данных:
   • Количественные методы: Опросы (анкетирование), эксперименты, анализ вторичных данных, контент-анализ больших массивов текстов.
   • Качественные методы: Глубинные интервью, фокус-группы, включенное наблюдение, изучение документов, кейс-стади. На этом этапе может происходить параллельный сбор данных (в конвергентном дизайне) или последовательный (в объяснительном или исследовательском дизайне).
4. Анализ данных:
   • Количественный анализ: Статистические методы (описательная статистика, корреляционный анализ, регрессионный анализ, факторный анализ). Пример: для факторного анализа, используется метод цепных подстановок. Если мы имеем факторную модель вида Y = A · B · C, где Y – результативный показатель, а A, B, C – факторы, то влияние каждого фактора можно определить последовательной заменой его значения в базовой модели на значение отчетного периода.
     1. Влияние фактора A: (A₁ − A₀) · B₀ · C₀
     2. Влияние фактора B: A₁ · (B₁ − B₀) · C₀
     3. Влияние фактора C: A₁ · B₁ · (C₁ − C₀)

     Где A₀, B₀, C₀ – значения факторов в базовом периоде, а A₁, B₁, C₁ – в отчетном. Сумма этих влияний должна быть равна общему изменению результативного показателя (Y₁ − Y₀).

   • Качественный анализ: Тематический анализ, кодирование, нарративный анализ, дискурс-анализ.
   • Интеграция на этапе анализа: Здесь возможно «смешивание» данных. Например, количественные результаты могут быть использованы для создания категорий или тем для качественного анализа, или качественные данные могут быть квантифицированы (например, подсчет частоты упоминания определенных тем). Качественные данные могут помочь выявить «смыслы» изучаемых явлений, которые затем могут быть проверены на большой выборке с помощью количественных методов.
5. Интерпретация и формулирование выводов: Это кульминация интеграции. Исследователь сопоставляет результаты, полученные обоими методами, выявляет сходства, различия, противоречия. Он ищет, как один набор данных дополняет, объясняет или опровергает другой. Выводы должны отражать комплексное понимание проблемы, обогащенное синергией качественного и количественного подходов. Например, выводы могут включать как статистически значимые закономерности, так и глубокие, контекстуализированные объяснения этих закономерностей.

Через такую структурированную и продуманную интеграцию смешанные методы позволяют исследователям получать более глубокое, обоснованное и всестороннее знание о сложных социальных явлениях.

Практические примеры успешного применения смешанных методов

Теоретические выкладки об интеграции качественных и количественных подходов становятся наиболее убедительными, когда подкрепляются конкретными практическими примерами. Эти кейс-стади демонстрируют, как синергетический потенциал смешанных методов раскрывается в реальных социальных исследованиях, позволяя получить комплексные и глубокие выводы, недостижимые при использовании только одного из подходов.

Анализ байкерской субкультуры (А.В. Гаук)

Одним из ярких примеров успешного применения смешанных методов является исследование байкерской субкультуры, проведенное А. В. Гаук в России и СНГ в 2007-2009 гг. Этот проект прекрасно иллюстрирует, как комбинирование различных инструментов может дать глубокое и многогранное понимание сложного социального явления.

Интеграция методов:

• Включенное наблюдение: Исследовательница погрузилась в среду байкеров, участвуя в их мероприятиях, что позволило получить непосредственное представление о нормах, ценностях, ритуалах и повседневной жизни субкультуры. Этот качественный метод дал ценнейшие инсайты о контексте, невербальных сигналах и негласных правилах.
• Контент-анализ: Был применен для изучения материалов, созданных и используемых байкерами (форумы, блоги, журналы, символика), что помогло выявить ключевые темы, символы, дискурсы и нарративы, формирующие идентичность субкультуры. Это сочетание качественного и количественного анализа текстовых данных.
• Глубинные интервью: Проводились с представителями субкультуры, позволяя раскрыть их личные мотивы, переживания, истории присоединения к движению, восприятие себя и внешнего мира. Этот метод дал богатые качественные данные о субъективных смыслах.
• Анкетирование (опросы): Использовалось для сбора стандартизированных данных от более широкого круга байкеров, что позволило выявить общие тенденции, демографические характеристики и распространенность определенных убеждений. Например, анкетирование показало, что 69% респондентов предпочитают свободный стиль жизни, 21% — романтический, 19% — ответственный. Эти количественные данные помогли обобщить качественные находки и подтвердить их распространенность.

Синергетический эффект: Сочетание этих методов позволило А. В. Гаук получить комплексные выводы о мотивации и образе жизни байкеров. Включенное наблюдение и интервью раскрыли глубинные причины стремления к свободе, романтизации дороги и ответственности перед «братством», а анкетирование количественно подтвердило распространенность этих ценностей среди большей части субкультуры. Контент-анализ же дополнил картину, показав, как эти ценности выражаются в публичном пространстве и символике. Таким образом, исследование не ограничилось поверхностным описанием, а дало глубокое понимание сложной динамики байкерской идентичности, ее внутренних противоречий и внешней репрезентации.

Исследование мотивации студентов к занятиям спортом

Еще один пример, демонстрирующий простоту и эффективность смешанных методов в образовательной сфере – изучение мотивации студентов к занятиям спортом.

Интеграция методов:

• Глубинные интервью (качественный подход): На первом этапе могут быть проведены глубинные интервью с небольшой группой студентов. Цель – выявить широкий спектр личных мотивов, барьеров, предпочтений и переживаний, связа��ных со спортом. Например, студенты могут упомянуть такие мотивы, как улучшение физической формы, снятие стресса, социализация, достижение личных целей, а также барьеры – нехватка времени, отсутствие интереса, финансовые трудности.
• Онлайн-опросы с количественными шкалами (количественный подход): На основе результатов интервью разрабатывается структурированный онлайн-опрос. В опросник включаются вопросы, отражающие выявленные в интервью мотивы и барьеры, а также шкалы для оценки степени мотивации, частоты занятий спортом, предпочтений по видам спорта и т.д. Опрос проводится среди значительно более широкой выборки студентов.

Синергетический эффект: Качественные интервью позволяют сформировать всесторонний список релевантных мотивов и барьеров, которые затем могут быть количественно измерены на большой выборке. Это гарантирует, что опросник будет валидным и охватит реальные аспекты мотивации студентов, а не только те, что предполагал исследователь. Количественные данные, в свою очередь, позволят оценить распространенность каждого мотива и барьера, выявить статистические взаимосвязи (например, между типом мотивации и успеваемостью) и обобщить результаты на всю студенческую популяцию. Таким образом, мы получаем не только перечень мотивов, но и понимаем, насколько они значимы для разных групп студентов.

Исследование управления вуза

Исследование, посвященное системе управления современного вуза, также выявило эвристический потенциал смешанных методов, особенно при проведении поисковых исследований и диагностике сложных социальных процессов.

Интеграция методов:

• При проведении этого исследования, вероятно, использовались качественные методы, такие как глубинные интервью с преподавателями и администрацией, фокус-группы, анализ документов (уставы, положения, отчеты), что позволило выявить субъективные оценки, мнения, проблемы и неформальные практики в системе управления.
• Параллельно или последовательно могли быть применены количественные методы: анкетирование преподавателей и сотрудников для оценки уровня удовлетворенности, организационной культуры, мотивации, а также статистический анализ данных о текучести кадров, показателях эффективности, результатах аттестации.

Синергетический эффект: Сочетание этих подходов позволило диагностировать социальную дезадаптацию преподавателей. Качественные данные раскрыли ее проявления в снижении социального статуса, экономической деградации, профессиональной деформации, росте психологической напряженности и снижении мотивации. Количественные данные могли подтвердить распространенность этих проблем, показать их динамику и выявить группы риска. Например, интервью могли выявить истории о «выгорании» преподавателей, а опрос – статистически подтвердить, что 70% преподавателей старше 50 лет испытывают сильное психологическое напряжение. Эта комплексная картина позволила не только констатировать проблему, но и понять ее глубинные причины и масштабы, что является основой для разработки эффективных управленческих решений.

Эти примеры ярко демонстрируют, что смешанные методы не просто модный тренд, а мощный методологический инструмент, позволяющий исследователям выходить за рамки традиционных ограничений и получать более полное, достоверное и практически значимое знание о социальной реальности.

Проблемы, вызовы и пути их преодоления при интеграции методов

Несмотря на очевидные преимущества и возрастающую популярность, интеграция качественных и количественных методов сопряжена с определенными проблемами и вызовами. Они коренятся как в историческом противостоянии двух парадигм, так и в практических сложностях «смешивания» данных. Идентификация этих трудностей и разработка стратегий их преодоления являются ключевыми для успешной реализации смешанных исследований.

«Качественно-количественная дискуссия» и её преодоление

Исторически социология была ареной так называемой «качественно-количественной дискуссии» (Q/Q-дискуссия). Это противостояние, восходящее к истокам эмпирической социологии, когда Макс Вебер отстаивал понимающую социологию (verstehende Soziologie), а Эмиль Дюркгейм — социологию, построенную по образцу естественных наук, долгое время определяло методологические дебаты.

• Позиция количественников: С точки зрения сторонников количественного подхода, использование качественного подхода лишает психологию (и социологию) научных оснований из-за субъективности, ненаучности и невозможности обобщения. Они видели в качественных методах некий «до-научный» этап, который должен быть преодолен строгими измерениями и статистическим анализом.
• Позиция качественников: Приверженцы качественного подхода, напротив, критиковали оппонентов за обесценивание гуманистических начал науки, редукцию сложного человеческого опыта к сухим цифрам и игнорирование контекста и субъективных смыслов. Они указывали, что количественные методы часто упускают «живую» ткань социальной реальности.

Эта дихотомия привела к «однобокости» полученной информации, когда исследователи вынуждены были выбирать между широтой и глубиной, между обобщаемостью и контекстуализацией. Однако, как отмечает ряд современных методологов, противостояние количественных и качественных подходов все еще имеет место в исследовательских позициях, но постепенно теряет свою актуальность и, по сути, является иллюзорным. Современные смешанные методы представляют собой попытку преодолеть эту дискуссию, признавая комплементарный характер обоих подходов.

Пути преодоления:

• Философская основа прагматизма: Как уже упоминалось, прагматизм предоставляет гносеологическую основу для интеграции, фокусируясь на практической применимости идей и методов, а не на их идеологической чистоте.
• Осознание комплементарности: Признание того, что каждый подход отвечает на разные типы исследовательских вопросов и предоставляет уникальные виды данных, которые могут взаимно обогащать друг друга.
• Разработка общей методологии: Необходимость преодоления дихотомии качественных и количественных методов привела к разработке методологии исследования с использованием множественных методов (multimethod research), что легитимирует их сочетание.

Практические трудности интеграции данных

Помимо философских разногласий, существуют и вполне конкретные практические трудности, возникающие при «смешивании» данных и планировании исследовательской программы:

1. Неясность предмета исследования и исследовательских вопросов: Одна из ключевых проблем – когда неясно, что является предметом исследования и как должна выглядеть исследовательская программа. Неправильно сформулированные вопросы могут привести к тому, что качественные и количественные данные будут собираться без четкой цели интеграции, что в итоге приведет к простому «сложению» разрозненных результатов, а не к их синергетическому синтезу.
2. Различие в терминологии и концептуальных рамках: Каждый подход имеет свой язык, свои концепции и способы операционализации. Согласование этих различий при интеграции может быть сложной задачей.
3. Несопоставимость данных: Данные, полученные разными методами, могут быть несопоставимы по форме (текст против чисел), глубине, охвату. Это создает трудности на этапе анализа и интерпретации.
4. Сложность анализа интегрированных данных: Объединение разнородных данных требует специализированных навыков и подходов. Например, как «квантифицировать» качественные темы или «контекстуализировать» статистические показатели?
5. Ресурсные ограничения: Смешанные исследования часто более трудоемки, времязатратны и требуют большего финансирования, чем моно-методологические проекты.

Конкретные методические рекомендации по согласованию методологических парадигм и выбору адекватных техник анализа для интегрированных данных:

1. Четкое планирование дизайна исследования: На самом раннем этапе необходимо определить, какой дизайн смешанных методов (последовательный, параллельный, конвергентный) наилучшим образом соответствует исследовательским вопросам. Каждый дизайн предполагает свою логику интеграции.
2. Формулирование интегрированных исследовательских вопросов: Вместо отдельных качественных и количественных вопросов, формулировать вопросы, требующие ответа с использованием обоих подходов. Например, «Каковы основные факторы, влияющие на… (количественный аспект), и как эти факторы переживаются индивидами в их повседневной жизни? (качественный аспект)».
3. Использование «трансформативных» стратегий: На этапе анализа можно использовать следующие подходы:
   • Квантификация качественных данных: Перевод качественных тем или категорий в числовые данные (например, подсчет частоты упоминаний, создание шкал на основе качественных индикаторов). Это позволяет использовать статистические методы для анализа качественных данных.
   • Квалификация количественных данных: Использование качественных данных для углубленной интерпретации и объяснения статистических результатов. Например, аномальные выбросы в количественных данных могут быть объяснены через уникальные случаи, выявленные в качественных интервью.
4. Визуализация интегрированных данных: Создание комбинированных матриц, диаграмм или карт, которые одновременно представляют качественные цитаты и количественные показатели, помогает лучше понять взаимосвязи.
5. Командная работа и междисциплинарность: Привлечение исследователей с опытом работы как в качественных, так и в количественных методах способствует более эффективному согласованию методологических подходов и обогащению интерпретации.
6. Последовательная интерпретация: В последовательных дизайнах, интерпретация данных одной фазы должна напрямую информировать и направлять анализ данных следующей фазы. В параллельных дизайнах, интерпретация происходит путем сопоставления результатов для выявления конвергенции, расхождений или дополнений.
7. Наращивание валидности: Активное использование триангуляции (данных, исследователей, методов) на всех этапах для повышения достоверности и надежности выводов.

Преодоление этих проблем требует не только методологической грамотности, но и творческого подхода, а также готовности к гибкости и адаптации в процессе исследования.

Место и перспективы развития смешанных методов в современной социологии

Смешанные методы исследования (MMR) – это не просто новая техника или инструмент, а полноценная исследовательская стратегия, которая за последние десятилетия прочно закрепилась в ландшафте эмпирической социологии. Её становление и развитие являются прямым ответом на «парадигмальные войны» между качественными и количественными подходами, предлагая путь к более комплексному и глубокому пониманию сложной социальной реальности.

Смешанные методы как «третье методологическое движение»

О значимости и становлении исследований смешанного типа (ИСТ) свидетельствует ряд институциональных маркеров, которые явно выделяют их как «третье методологическое движение» (third methodological movement), в противоположность доминировавшим ранее количественному и качественному подходам. Этот статус не просто констатация факта, а признание новой парадигмы, которая обладает собственными философскими основаниями, методологическими принципами и сообществом исследователей.

Доказательства становления:

• Количество публикаций: Наблюдается значительный рост количества публикаций, посвященных смешанным методам, как в методологических, так и в предметных журналах. Это свидетельствует о возрастающем интересе и применении MMR в различных областях социальных наук.
• Специализированные журналы: В 2007 году был основан «Journal of Mixed Methods Research», что является явным признаком институционализации. Этот журнал стал центральной площадкой для публикации передовых исследований, методологических разработок и теоретических дискуссий в области MMR.
• Международные конференции и ассоциации: Регулярно проводятся международные конференции и симпозиумы, посвященные смешанным методам, что способствует обмену опытом, формированию научного сообщества и развитию новых направлений. Создаются специализированные исследовательские группы и профессиональные ассоциации.
• Учебные курсы и программы: Смешанные методы все чаще включаются в учебные программы социологических и гуманитарных вузов, предлагаются специализированные курсы и мастер-классы, что способствует подготовке нового поколения исследователей, владеющих этим подходом.
• Методологические пособия и монографии: Появляется все больше монографий и учебников, систематизирующих знания о смешанных методах, их дизайне, принципах и практике применения.

Все это указывает на то, что современные социальные исследователи находятся среди трех методолого-научных парадигм: количественной, качественной и «смешанной» (MMR). Mixed methods research стали в XXI веке новой исследовательской ориентацией и трендом, предлагая мощный инструмент для решения сложных исследовательских задач.

Будущее интегративных исследований

Перспективы развития смешанных методов выглядят многообещающими и будут включать следующие направления:

1. Дальнейшая институционализация: Продолжится развитие институциональных структур, таких как специализированные исследовательские центры, программы грантов, направленные на поддержку смешанных исследований. Это будет способствовать еще большему признанию MMR как легитимной и высокоэффективной стратегии.
2. Разработка новых дизайнов и подходов к интеграции: Методологический арсенал смешанных методов будет продолжать расширяться. Возможно появление более сложных, многофазных и вложенных дизайнов, учитывающих специфику различных областей исследований. Особое внимание будет уделяться разработке инновационных способов интеграции данных на этапах анализа и интерпретации, в том числе с использованием новых технологий и программного обеспечения.
3. Уточнение методологических стандартов и критериев качества: По мере развития MMR, будут совершенствоваться и стандарты оценки их качества. Это касается как вопросов валидности и надежности, так и этических аспектов проведения исследований.
4. Междисциплинарное применение: Смешанные методы найдут еще более широкое применение в междисциплинарных исследованиях, где сочетание разнообразных перспектив и методов является не просто желательным, но и необходимым для решения комплексных проблем (например, в исследованиях здоровья, образования, городской среды, изменения климата).
5. Обучение и популяризация: Усилия по обучению и популяризации смешанных методов будут продолжаться, чтобы исследователи на разных уровнях – от студентов до опытных ученых – могли эффективно применять этот подход.
6. Решение сложных социальных проблем: В условиях постоянно усложняющейся социальной реальности, смешанные методы становятся все более востребованными для изучения комплексных проблем, таких как социальное неравенство, миграция, цифровизация общества, которые требуют как глубокого понимания индивидуального опыта, так и анализа макросоциальных тенденций.

Таким образом, смешанные методы – это не просто временное явление, а фундаментальный сдвиг в методологии социальных наук, который открывает новые горизонты для более глубокого, всестороннего и релевантного познания общества.

Заключение

Путь социологического познания всегда был сопряжен с поиском наиболее адекватных методов для постижения многогранной и динамичной социальной реальности. На протяжении десятилетий доминировали две мощные, но часто противоборствующие парадигмы: количественная, стремящаяся к объективным измерениям и обобщениям, и качественная, фокусирующаяся на глубине субъективных смыслов и контекстуальном понимании. Однако, как показал наш анализ, искусственная дихотомия между ними постепенно уступает место осознанию их комплементарности.

Исследования со смешанными методами (MMR) стали закономерным ответом на методологические вызовы современной социологии, предоставив мощный инструмент для получения более полного и глубокого знания. Философия прагматизма выступила в качестве ключевой гносеологической основы, позволив исследователям преодолеть идеологические барьеры и сосредоточиться на практической применимости идей и методов для решения конкретных исследовательских задач.

Мы рассмотрели фундаментальные различия между количественным подходом, укорененным в позитивизме и дедукции, и качественным, опирающимся на интерпретативизм, конструктивизм и индукцию. Признание сильных сторон каждого – возможности обобщения и измерения для количественных методов, а также глубины и контекстуализации для качественных – лежит в основе эффективной интеграции. Особое внимание было уделено критериям валидности качественных исследований (достоверность, переносимость, надежность, подтверждаемость) и тому, как смешанные методы, через триангуляцию и взаимное дополнение, значительно усиливают общую достоверность и надежность полученных результатов.

Изучение типологий и моделей интеграции, таких как концепция триангуляции Н. Дензина, последовательные (объяснительный и исследовательский) и параллельные дизайны, продемонстрировало разнообразие стратегических подходов к «смешиванию» методов. Эти модели предоставляют исследователям четкую логику выбора дизайна в зависимости от специфики исследовательских вопросов и целей. При этом ключевыми принципами остаются немеханическое соединение, учет возможностей и ограничений каждого метода, а также стремление к целостности исследовательского вопроса на всех этапах цикла.

Практические примеры, такие как анализ байкерской субкультуры, исследование мотивации студентов или диагностика проблем управления вуза, убедительно показали, как смешанные методы позволяют получить комплексные выводы, недостижимые при использовании только одного из подходов. Они демонстрируют, как качественные данные могут объяснить «почему» стоят за количественными закономерностями, а количественные – обобщить и подтвердить глубинные инсайты.

Безусловно, интеграция методов сопряжена с вызовами, включая преодоление исторической «качественно-количественной дискуссии» и практические трудности «смешивания» данных. Однако, благодаря разработке четких методологических рекомендаций, использованию трансформативных стратегий анализа и командной работе, эти проблемы могут быть эффективно минимизированы.

В заключение, можно с уверенностью утверждать, что смешанные методы прочно заняли свое место как «третье методологическое движение» в современной социологии, о чем свидетельствует их институционализация, растущее число публикаций и специализированные журналы. Это направление обладает огромным потенциалом для дальнейшего развития, предлагая новые дизайны, подходы к интеграции и возможности для решения сложнейших социальных проблем. Интеграция качественных и количественных подходов – это не просто тренд, а эволюционный шаг в методологии социальных наук, позволяющий получать более глубокое, валидное, всестороннее и практически значимое знание о мире, в котором мы живем. Дальнейшие исследования в этой области должны быть направлены на развитие методологического аппарата, углубление теоретических основ и расширение практического применения, чтобы смешанные методы продолжали служить мостом между различными способами постижения социальной реальности.

Список использованной литературы

1. Абруков В.С., Николаева Я.Г. и др. Разработка моделей социальных явлений с помощью средств «Data Mining». В кн.: Социологический диагноз культуры российского общества второй половины XIX -начала XXI вв.: Материалы Всероссийской конференции «Третьи чтения по истории российской социологии» (20-21 июня 2008 г., Санкт-Петербург)/Под ред. В.В. Козловского. СПб.: Интерсоцис, 2008.
2. Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining. Text Mining. OLAP. СПб.: БХВ-Петербург, 2008.
3. Батыгин Г.С., Девятко И.Ф. Миф о качественной социологии // Социологический журнал. 1994. №2.
4. Белановский С.А. Индивидуальное глубокое интервью. ГЛАВА I.
5. ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ СМЕШАННЫХ МЕТОДОВ ИССЛЕДОВАНИЯ В СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ СОВРЕМЕННОГО ВУЗА (ПО МАТЕРИАЛАМ СОЦИОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ) [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vozmozhnosti-primeneniya-smeshanpyh-metodov-issledovaniya-v-sisteme-upravleniya-sovremennogo-vuza-po-materialam-sotsiologicheskogo (дата обращения: 30.10.2025).
6. Добреньков В.И., Кравченко А.И. Социальная антропология. – М.: ИНФРА-М, 2005.
7. Ильин Г.Л. Социология и психология управления: учебное пособие для студ. высш. учеб. заведений / Г.Л. Ильин. – 3 изд., стер. – М: Издательский центр «Академия», 2010.
8. Исследования со смешанными методами (mixed methods research): интеграция количественного и качественного подходов [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/issledovaniya-so-smeshennymi-metodami-mixed-methods-research-integratsiya-kolichestvennogo-i-kachestvennogo-podhodov (дата обращения: 30.10.2025).
9. КАЧЕСТВЕННАЯ И КОЛИЧЕСТВЕННАЯ СТРАТЕГИИ Эмпирическое исследование как измерение в широком смысле [Электронный ресурс]. URL: https://ecsocman.hse.ru/data/2010/12/06/1268157771/008_Tolstova_Maslennikov.pdf (дата обращения: 30.10.2025).
10. Клементьев Д.С. Социология управления: Учеб. пособие. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Изд-во МГУ, 2010.
11. Круглов В.В., Дли М.И. Применение аппарата нейронных сетей для анализа социологических данных//Социол. исслед. 2001. № 9.
12. Кузнецов О. П. Когнитивное моделирование слабо структурированных ситуаций [Электронный ресурс]. URL: http://posp.raai.org/data/posp2005/Kuznetsov/kuznetsov.htm (дата обращения: 30.10.2025).
13. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Бахтизина Н.В. GGE -модель социально-экономической системы России со встроенными нейронными сетями. М.: ЦЭМИ РАН, 2005.
14. Ньюман Л. Анализ качественных данных // Социс. 1998. №12.
15. ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ СТРАТЕГИИ ТРИАНГУЛЯЦИИ В СОЦИОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-primeneniya-strategii-triangulyatsii-v-sotsiologicheskih-issledovaniyah (дата обращения: 30.10.2025).
16. Проблема валидности качественных методов в социологическом исследовании [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/problema-validnosti-kachestvennyh-metodov-v-sotsiologicheskom-issledovanii (дата обращения: 30.10.2025).
17. Семенова В. В. Качественные методы: введение в гуманистическую социологию. М.: Добросвет, 1998.
18. Социология в России / под ред. В.А. Ядова. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Изд-во Ин-та социологии РАН, 1998.
19. СПОСОБЫ ИНТЕГРАЦИИ КАЧЕСТВЕННЫХ И КОЛИЧЕСТВЕННЫХ МЕТОДОВ Основные модели и подходы [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sposoby-integratsii-kachestvennyh-i-kolichestvennyh-metodov-osnovnye-modeli-i-podhody (дата обращения: 30.10.2025).
20. Страус А., Корбин Дж. Основы качественного исследования. Обоснованная теория: процедуры и техники /пер. с англ. Т.С. Васильева. 2-е изд., стереотипное. М.: КомКнига, 2007.
21. Татарова Г. Г. Методология анализа данных в социологии (введение) : учеб. пособие для вузов. М. : Издательский Дом «Стратегия», 1998.
22. Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных: методология, дескриптивная статистика, изучение связей между номинальными признаками. М.: Научный мир, 2000.
23. ЭПИСТЕМОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВАНИЯ РАЗЛИЧЕНИЯ КОЛИЧЕСТВЕННОГО И КАЧЕСТВЕННОГО ПОДХОДОВ [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/epistemologicheskie-osnovaniya-razlicheniya-kolichestvennogo-i-kachestvennogo-podhodov (дата обращения: 30.10.2025).
24. Эпистемологические основания социологического метода: от классического к постклассическому [Электронный ресурс]. URL: https://disser.spbu.ru/files/disser2/disser/2014/192/D.212.232.18_02.04.2014_disser_2_Kuzminov_SA.pdf (дата обращения: 30.10.2025).
25. Ядов В.А. Социологическое исследование: Методология, программа, методы. – М., 1987.
26. Ядов В.А. Стратегия и методы качественного анализа // Социология: методология, методы, математическое моделирование (4M), 1991. №1.