3.4.1. Đánh giá phương pháp định lượng, phương pháp định tính và phương pháp hỗn hợp hỗn hợp
Việc xử lý dữ liệu của từng phương pháp nghiên cứu định lượng và phương pháp nghiên cứu định tính giúp chúng ta có thể phân biệt được 2 phương pháp này. Danes & Haberman (2007) lưu ý rằng định nghĩa phương pháp định lượng và phân lập các biến và các loại khác nhau của các biến đó sẽ hình thành các giả thuyết trước khi thử nghiệm và thu thập dữ liệu. Tuy nhiên, phương pháp định tính lại bắt đầu bằng định nghĩa của một khái niệm chung và định nghĩa này được thay đổi trong quá trình nghiên cứu. Vì vậy, nghiên cứu định tính thực hiện điều tra rộng rãi để đưa ra các mô hình nghiên cứu về mối quan hệ giữa các nhóm khái niệm không xác định; trong khi nghiên cứu định lượng thực hiện điều tra hẹp cho một tập hợp các biến được chỉ định. Theo Henry, Erwee & Kong (2013), các nghiên cứu định tính nhằm đạt được những hiểu biết tưởng tượng từ quan điểm của những người tham gia, phản xạ và linh hoạt, nhưng vẫn duy trì một số mức độ khoảng cách. Ngược lại, Murray (2002) cho rằng các nghiên cứu định lượng có các công cụ được xác định trước với các công cụ công nghệ dẫn đến đầu vào kém linh hoạt, phản xạ và giàu trí tưởng tượng.
Saunders et al. (2012) lưu ý rằng các phương pháp định lượng thường được sử dụng cho nghiên cứu với sự tham gia khảo sát bảng câu hỏi để thu thập dữ liệu và đồ thị hoặc thống kê để phân tích dữ liệu. Ngược lại, phương pháp định tính được áp dụng cho các tình huống sử dụng phỏng vấn hoặc quan sát để thu thập dữ liệu và quy trình phân tích dữ liệu phi số. Henry, Erwee và Kong (2013) cho rằng logic của nghiên cứu định lượng dựa trên sự khái quát hóa - làm thế nào các kết quả nghiên cứu có thể được khái quát hóa. Trong khi đó, nghiên cứu định tính không đưa ra khái quát theo cùng một cách. Nó tập trung vào việc nhân rộng các kết quả nghiên cứu về các trường hợp khác hoặc tập hợp các tình huống.
Phương pháp hỗn hợp là sự tích hợp của cả phương pháp định tính và định lượng để thúc đẩy lợi ích của từng loại. Phương pháp hỗn hợp cho phép hiệu quả và cân bằng trong thu thập và phân tích dữ liệu và giảm các giới hạn của từng phương pháp riêng lẻ. Do vậy, nhà nghiên cứu có thể thu thập một lượng lớn dữ liệu và phân tích chúng trong một bối cảnh thích hợp để thu thập các kết quả hữu ích hơn. Tuy nhiên, phương pháp hỗn hợp đôi khi có thể dẫn đến việc thu thập dữ liệu lặp đi lặp lại nhiều lần và một chi phí cao cho việc thu thập dữ liệu. Ngoài ra, trong phương pháp hỗn hợp, phương pháp định tính và định lượng có thể cải thiện lẫn nhau mặc dù chúng không thể thay thế lẫn nhau. Việc lựa chọn phương pháp được thực hiện dựa trên hiệu quả của phương pháp trên kết quả nghiên cứu.