【摘要】：对所有类型的评价没有达成共识，被列入或排除的评估质量的研究的最佳途径没有达成共识，不同的评估工具，对研究的质量可能会导致不同的结论。一个主要问题是一份研究报告的质量未必能反映实际研究的质量或提供足够的信息来评价。因此，全面的信息可用于质量评估。定性的证据引起质量评估的最多争议。数据本身可以提供宝贵的见解，这可能会增加研究中现象的理解。
对所有类型的评价没有达成共识，被列入或排除的评估质量的研究的最佳途径没有达成共识，不同的评估工具，对研究的质量可能会导致不同的结论。事实上，在定性数据的例子中，甚至没有有问题的研究方法是否应排除在外的共识。
一个主要问题是一份研究报告的质量未必能反映实际研究的质量或提供足够的信息来评价。其中的原因包括：期刊上字长度的限制、不同杂志不同的政策、报告中详细方法的多少以及期刊编辑或审查员的偏见。因此，作者有疑问时就联系论点。因此，全面的信息可用于质量评估。然而，这对资源产生影响，可能妨碍其使用。
至少有一个审查员应进行质量评估，这有助于将偏见和错误减到最少，并允许跨信度的评估来计算。定性的证据引起质量评估的最多争议。尽管关于这个问题已经写了很多，是否有一系列的标准是适当的仍然没有达成一致意见。不同的定性研究方法和数据收集方法可能不适合于一个统一的质量评估方法，研究者得出的结论是：不统一的质量标准意味着选择结论最好的，惟一最好的定性证据是极其困难的，要证明选择的是最好的就更加困难了（Popay等，2006：9）
惟一合理的结论是：对于所有类型的证据——调查的量化数据、随机对照研究、结果等，或是在现象学、扎根理论、访谈、焦点团体等基础上的定性结果。最适当的决定是使用最合适的标准参与特定类型的数据。
然而，一些评价者提出，当方法的不足之处确定时，定性研究得出的数据是否应排除在外。数据本身可以提供宝贵的见解，这可能会增加研究中现象的理解。
包括在综合评价中的定量和定性质量评估特别具有挑战性，选择使用何种评估形式时，评价者可能需要采用务实的解决方法。
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