Integrating QCA and HLM for Multilevel Research on Organizational Configurations

多级模型 计算机科学 桥接(联网) 管理科学 类型学 多样性(控制论) 定性比较分析 分层数据库模型 数据挖掘 机器学习 人工智能 工程类 社会学 人类学 计算机网络
作者
Johannes Meuer,Christian Rupietta
出处
期刊:Organizational Research Methods [SAGE]
卷期号:20 (2): 324-342 被引量:35
标识
DOI:10.1177/1094428116665465
摘要

Mixed methods systematically combine multiple research approaches—either in basic parallel, sequential, or conversion designs or in more complex multilevel or integrated designs. Multilevel mixed designs are among the most valuable and dynamic. Yet current multilevel designs, which are rare in the mixed methods literature, do not strongly integrate qualitative and quantitative approaches for use in one study. This lack of integration is particularly problematic for research in the organization sciences because of the variety of multilevel concepts that researchers study. In this article, we develop a multilevel mixed methods technique that integrates qualitative comparative analysis (QCA) with hierarchical linear modeling (HLM). This technique is among the first of the multilevel ones to integrate qualitative and quantitative methods in a single research design. Using Miles and Snow’s typology of generic strategies as an example of organizational configurations, we both illustrate how researchers may apply this technique and provide recommendations for its application and potential extensions. Our technique offers new opportunities for bridging macro and micro inquiries by developing strong inferences for testing, refining, and extending multilevel theories of organizational configurations.
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