どのような種類の混合法デザインを使用するかを決定する際には、研究の全体的な目的（例：探索または一般化）、特定の研究課題、および各デザインの長所と短所を考慮することが重要です。
以下に4つの主要な混合法デザインを示し、目的、長所、短所の観点から比較します。
Sequential explanatory design
このデザインは、定量的データの収集と分析の後に、定性的データの収集と分析を行うものです。
どのような場合に使用するか？
- 定量的な調査結果を説明、解釈、文脈化するのに役立つ場合
- 定量的な調査から得られた予期せぬ結果をより詳細に検討する場合
長所：
- ステップが明確な個別の段階に分かれているため、実施が容易である。
- デザインを説明しやすく、結果を報告しやすい。
弱み
- 2つの別々の段階があるため、すべてのデータ収集を完了するにはかなりの時間が必要。
例：
研究者は、アンケートを使用して人々の赤身の肉に対するリスクと利益の認識に関するデータを収集し、アンケートに参加した数人の個人とのインタビューでフォローアップして、アンケートの回答についてより詳細に知ることができます（例：。
Sequential Exploratory Design
このデザインでは、質的データの収集と分析の後に、量的データの収集と分析を行います。
どのような場合に使用するか
- 現象を探究し、質的調査結果を発展させる場合
- 質的調査の結果、出現した理論の要素を検証する場合。
- 選択した母集団内での現象の分布を決定するために、質的調査結果を異なるサンプルに一般化する。
- 新しい手段を開発し、テストする。
Weaknesses:
- 2つの独立した段階があるため、すべてのデータ収集を完了するにはかなりの時間が必要です。
- 質的分析からその後のデータ収集につなげるのは難しいかもしれません。
例：
研究者は、店頭でのインタビューから始めて、栄養情報に関する人々の信念や知識を探り、その情報を分析して調査票を作成し、後に母集団からのサンプルに実施します。 調査結果は、研究の解釈の段階で統合されます。
どのような場合に使用するか
- トピックや現象をより完全に理解するため
- 調査結果を相互に検証したり、裏付けたりするため
- 。
Strengths:
- 十分に検証され、立証された調査結果を提供する
- シーケンシャルデザインに比べ、データ収集にかかる時間が短い。
Weaknesses:
- 2つの異なる手法を同時に適切に使用するには、多大な努力と専門知識が必要です。
- 異なる形式のデータを使用した2つの分析結果を比較することは困難です。
- 結果を比較する際に生じる不一致をどのように解決するかが不明な場合があります。
例：
研究者は、アンケートを使って、人々が自己申告した食品安全慣行を評価し、また、自然環境の中でそれらの慣行を観察します。
連続した入れ子構造
このデザインでは、1つのデータ収集フェーズのみが使用され、その間、優位性のある方法（定量的または定性的）が、優先度の低い他の方法（それぞれ定性的または定量的）を入れ子にしたり、埋め込んだりします。 このネスティングとは、組み込まれた手法が、優位性のある手法とは異なる質問を扱うことや、異なるレベルの情報を求めることを意味します。
どのような場合に使用するか
- あるトピックについて、より広範で深い視点を得るため
- 優勢な方法に固有の弱点を相殺するため
長所：
- 2種類のデータを同時に収集することで、時間とリソース（例：参加者の数）を削減できる。
- 2種類のデータを同時に収集することで、時間やリソース（参加者数など）を削減することができます。
弱み
- 分析時に2種類のデータを統合できるよう、何らかの方法でデータを変換する必要がありますが、これは難しいことです。
例：
研究者は、遺伝子組み換え食品に関する人々の知識とリスク認知を評価するために、質的質問（オープンエンド）と量的質問（クローズドエンド）を混合した調査手段を用いてデータを収集し、両方の形式のデータを統合して分析します。 この決定は、研究の全体的な目的（探究、説明、理論構築、理論検証、一般化など）、具体的な研究課題、各研究手法の長所と短所によって決定されるべきです。