MQIC 2019 Keynote

Keynote Sprecherin

Dr. Pat Bazeley, Leiterin der Research Support P/L und Adjunct Professor in the Translational Research and Social Innovation Centre an der Western Sydney University

In diesem Jahr wird die MQIC mit dem Vortrag von Dr. Pat Bazeley eröffnet. Nach ihrem Studium der Psychologie hat sie lange in der Gemeindeentwicklung und der wissenschaftlichen Forschungsentwicklung gearbeitet und war in der Evaluierungsforschung tätig.

Seit fast 30 Jahren bietet Dr. Pat Bazeley in Australien und international Forschungstrainings und Projektberatung in einer Vielzahl von Disziplinen und Fachbereichen an. Ihre Expertise liegt insbesondere darin, Forschende zu unterstützen, Ihrer eigenen Daten aus Umfragen, Qualitativen und Mixed-Methods-Forschungen zu evaluieren und sie bezüglich der Nutzung von Computerprogrammen für die Datenorganisation und –analyse zu beraten.

In ihrer Forschung fokussierte sich Dr. Pat Bazeley ebenfalls auf die Analyse qualitativer und Mixed-Methods-Daten, allerdings auch auf die Laufbahnentwicklung und Leistung von Forschenden sowie auf das Wohlbefinden älterer Frauen. Zudem veröffentlichte Dr. Pat Bazeley zahlreiche Bücher, Schriftstücke and Artikel über die Analyse qualitativer und Mixed Methods Daten. Über dies hinaus war sie von 2015 bis 2016 Präsidentin von der Mixed Methods International Research Association. Zurzeit ist sie Redakteurin beim Journal of Mixed Methods Research und Qualitative Health Research. Derzeit arbeitet Pat an einer zweiten Ausgabe ihres Buches, Qualitative Data Analysis: Practical Strategies (Sage, 2013).


Keynote

“Transcending the qualitative-quantitative divide: Implications for data, methods, and software”

Mixed methods research is commonly defined as involving a combination of quantitative and qualitative methods to research, yet the boundary between these is far from clear. They are better described as broad approaches rather than definitive methods, each of which is a way of representing the world and phenomena within it. The world is not easily divided into quantitative and qualitative elements, however; rather all phenomena within it are multidimensional, capable of being represented through a broad array of methodologies and methods, any of which is inevitably partial. By subsuming all approaches (e.g., including visual methods, historical methods) within a quantitative-qualitative framework, we lose something of the unique perspectives and methods these approaches bring to understanding other dimensionalities of phenomena (such as colour and form, age and permanence).

In this presentation I argue, therefore, for a broadened understanding of what mixing methods might mean and for the legitimacy – indeed, the necessity – of mixing methods, if we are to begin to genuinely represent the full richness and meaning of the phenomena we study. Such an understanding and approach has implications for data choices, methods employed, and software use.