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如何设计案例研究?

设计案例研究方案是研究过程中最困难的一环。与其它研究方法不同的是,如何设计案例研究方案尚未成为一门成熟的“学科”。 罗伯特·K·殷提出了设计案例研究的一般方法,包括以下几个方面:

研究设计的界定

每一类实证研究都有其隐含的(如果不是明确的)研究设计。就其最本质的意义来说,研究设计是用实证数据把需要研究的问题和最终结论连接起来的逻辑顺序。

研究设计的要素

就案例研究法来说,进行研究设计时要特别注意5个要素:要研究的问题;理论假设(如果有的话);分析单位;连结数据与假设的逻辑;解释研究结果的标准。

1.分析所要研究的问题

案例研究最适合回答“怎么样”和“为什么”的问题,所以,你进行研究的第一步,就是要准确分析你要研究的问题的性质。

2.提出假设

这是第二个要素。它可以引导你关注要研究的问题,不会滑向与研究无关的问题。例如,假设你要研究组织之间的关系,那么你首先要提出问题:为什么几个组织会联合起来,共同提供某种服务?它们是怎么联合起来提供某种服务的?(例如,为什么电脑制造商和电脑经销商会联合起来,共同提供该产品的售后服务?)这属于“为什么”和“怎么样”的问题,你首先要分析的是,它是否适合采用案例研究法,是否揭示了你所要研究的、也是你最感兴趣的问题,但是,仅此还不足以指导你如何进行研究。

只有明确提出某种具体的假设以后,你的研究才会有明确的方向。例如,你可能会想象,几个组织、企业之所以联合起来,可能是因为它们可以通过联合打到互惠互利的目的。这一假设除了提出重要的理论问题(例如,导致合作、联合的其它动机并不存在,或者并不重要)之外,还能告诉你到哪里寻找相关的证据(去界定和证明各个组织所获得特定利益)。

然而,有些研究可能无法提出假设,这也是合乎情理的。这种情形——所研究的问题属于探索性问题——如果采用实验法、调查法或者其它方法,同样也不可能在事先提出假设。但是,每种探索性研究仍应该提出具体的研究目的,以及提出判定研究是否成功的标准。

3.界定分析单位

第三个要素与什么是“个案”这一根本问题有关——这是一个一开始就困扰很多研究者的问题。例如,在典型的案例研究中,“个案”可能是一个单独的人。詹尼弗·普拉特(1992a,1992b)曾经分析过,为什么芝加哥社会学院早期进行的案例研究所分析的对象是问题少年或无家可归者。你也可以想象,案例研究的对象是临床病人、模范学生或者政治领袖。在上述情况下,案例研究的对象是单个的人,单个的个人就是分析的最基本单位。如果把相关的多个个人的资料都收集起来,那么就形成了多案例研究。在研究一个人或多个人的资料时,仍需要提出相关的假设。如果事先没有提出理论假设,研究者就会像无头的苍蝇一样,试图把研究对象的所有资料都纳入研究范围,这当然是不现实、不可行的。你可能提出,某些人之所以会如此,可能是受到了儿童时期的经历或者同伴的影响,这就大大缩小了研究的范围。提出的假设越具体,研究的范围就越小,也越具有可行性。

当然,个案分析单位也可以是比个人、个体更难以界定的事件实体(entity)。有人曾完成过关于决策、方案、实施过程、组织变化的案例研究。费金(Feagin)等人1991年出版的著作中记载了几个有关社会学和政治学案例研究的经典案例。请注意,就“案例”的起点或终点来说,这几类题目中没有一个是很容易就能分得清楚的。例如,有关某个特定教学计划的案例研究可能表现为:①教学计划的变式,这是由于研究者的视角不同而产生的结果②教学计划的要素,它在正式对教学计划进行定义之前就已经存在了。因此,如果准备对教学计划进行任何形式的个案分析,那么就一定会遇到界定分析单位的问题。

一般的指导原则是,你对分析单位(以及个案)的尝试性界定是与你要研究的问题类型的界定联系在一起的。例如,假设你要研究美国在世界经济中的角色。彼得·朱可尔(peter Druker)1986年曾写过一篇极具煽动性的关于世界经济基本态势演变规律的论文,声称在货物与服务的流动之外,还存在着独立的、重要的“资本运动”。你进行案例研究时的分析单位可以是一个国家的经济,也可以是世界经济市场中的某一产业;可以是某一产业政策,也可以是某两国之间的货物或资本流动。对分析单位的不同界定,会导致采用不同的研究方法或者不同的资料收集方法。

当你准备对你要研究的原始问题进行更精确的分析时,你就面临选择合适的分析单位的问题。如果你此时无法决定何种分析单位优于其它单位,那就表明你要研究的问题要么太过模糊,要么数量太多,这必然会给你的研究添麻烦。但是,如果你已经决定采取某种分析单位,那你也不要从此一成不变。随着资料收集过程中出现的新问题、新发现,你的分析单位应该接受不断的修订。

4.连接数据与假设,解释研究成果的标准

第四、第五个要素是案例研究中界定最为模糊的部分。这两个要素是案例研究中证据分析的前期步骤,研究设计应该为证据分析打下坚实的基础。

连接书库与假设可以有多种形式,但都没有像心理实验中实验对象与条件那样被明确界定过。案例研究中一个很有前途的方法是唐纳德·坎贝尔(Donald Campbell)所述的“模式匹配”。借助这种方法,同一个案的几组信息可以共同形成某种理论假设。

在一篇相关的论文中,坎贝尔阐述了一种时序模式。在论文中,坎贝尔首先阐述美国康涅狄格州限制交通速度低于每小时55英里的法律出台以后,每年因交通事故死亡的人数似乎呈下降趋势。然而,他对法律通过前后两年的死亡率进行更深入的分析后,发现死亡率与其说是呈现下降趋势,不如说是呈现出不规则的起伏波动。如图所示,只要稍微转动一下眼珠,你就可以发现,交通事故死亡率的实际模式,根本不是呈下降趋势,而是显示出不规则的起伏波动。因此,坎贝尔得出结论,《交通限速法》对交通事故死亡率没有影响。

坎贝尔所做的,就是先描述两种可能的模式,然后比较收集的数据与哪种模式更匹配。如果这两种可能的模式被看作两个相互矛盾的假设(就《限速法》的影响来说,在本案例中分别是“有影响”和“无影响”假设),那么这种模式匹配技术,就是把数据与假设联系起来的方法,尽管整个研究仅包含一个案例(康涅狄格州)。

这篇论文同时也存在一个与第五个要素——解释研究结果的标准有关的问题。坎贝尔(1969)收集的数据与两个模式的其中一个更相匹配,但到底它们之间的契合程度要达到什么程度才算匹配?请注意,坎贝尔并没有进行对比,并没有做任何统计检验。做统计检验也是不可能、不现实的,因为模式中的每一个数据点上,只能有一个数字——当年的死亡人数,不存在第二个数字,不可能对它们进行统计检验。因此就目前这个案例来说,根本无法精确地设定解释这类研究结果的标准。人们只能希望不同的模式之间的对比足够强烈、鲜明(如同坎贝尔的例子),以至于研究结果可以根据至少两种相互矛盾的模式比较而得以解释。