二、嵌入式设计

嵌入式设计是以一种数据为主，另一种数据为辅的混合方法设计。这种设计的前提是单一数据是不充分的，要用不同的数据来回答不同的问题。在一个大规模的定量研究或定性研究中，当研究者需要用定量数据和定性数据来回答研究问题时，就可使用嵌入式设计。当研究者需要在定量设计中使用定性数据时，这种设计也特别有用。例如，为了研发某种治疗手段、检验有关变量的干预过程、跟踪实验结果，研究者往往在实验研究中使用定性数据。

嵌入式设计把不同类型的数据混合在一起，将其中一种数据嵌入到另一种数据框架中（Caracelli et al．，1997）。例如，研究者可以将定性数据嵌入到定量框架中，或者将定量数据嵌入到定性框架中（图13．2）。嵌入式设计收集了定量和定性两种数据，其中有一种数据在整个研究设计中发挥辅助作用。

图13．2　嵌入式设计

嵌入式设计有两种形式：“实验模型”和“相关模型”。“实验模型”是一种最常见的嵌入式设计，该模型将定性数据嵌入到实验设计中，定量实验框架占据主导地位，而定性方法只起到辅助作用。“相关模型”是另一种嵌入形式，它将定性数据嵌入到定量设计中。在这个设计中，研究者收集定性数据来进行相关研究，目的是解释相关模型的运作机制。

嵌入式设计在收集大量定量数据或定性数据时，不必花费太多的时间和资源，因为其中的一种数据是辅助性的，这种数据的数量要比另一种数据少得多。嵌入式设计的不足是：研究者必须详细说明在定量研究中收集定性数据的目的。如果用两种方法回答不同的研究问题，就很难对所获得的结果进行整合。