Tilburg University Modular Care Provision

with respect to the research question and data cross-section under study. For this, we 
constructed displays organized by modularity concept and over time, in which we 
structured, restructured, and analyzed the within case displays. Because we selected 
our cases for literal replication, we were able to observe constructs and patterns a 
number of times and obtain general insights. Thus, based on similarities among the 
cases we were able to draw conclusions on the modularity aspects and practices under 
study as well as on their relationships to demand-based care. 
To verify the general patterns and insights that emerged from the data, we compared 
them systematically with the evidence of each case to see whether the results accurately 
reflected the case study situations (Eisenhardt, 1989). In addition, we reviewed our 
insights against those of existing literature. Reviewing emergent theory involves 
asking what is similar, what is different and why (Eisenhardt, 1989). For each research 
question under study, we addressed literature that deviated from or conflicted with our 
findings to force more creative thinking and deeper insights. In addition, we addressed 
literature discussing similar findings to tie together underlying similarities. This aids 
the generalizability and validity of the research findings (Eisenhardt, 1989). 
4.7  Generalizability of the findings
In the previous sections we presented how we have prepared and conducted the 
empirical part of this research. Yin (2003) has identified construct validity, internal 
validity, external validity, and reliability as general criteria for evaluating case study 
research. In this section, we address these criteria in more detail. 
4.7.1  Construct validity 
Construct validity is concerned with establishing correct operational measures for 
the concepts being studied (Yin, 2003). In this research, low construct validity would 
mean that we have not measured the various aspects and practices of modularity in the 
field of long-term care for the elderly as well as their relationships to demand-based 
care provision accurately. Potential threats to construct validity are respondent bias, 
wrong conceptualization, and incomplete information. 
We employed several tactics to support the construct validity in this study. First, 
multiple sources of evidence were used. We used different methods for data collection 
to triangulate our findings, and we used multiple respondents with different internal 
perspectives to avoid partial and biased views in the data obtained. Second, to guard 
against incomplete or incorrect information, all interviews were sent back to the 
interviewees for a member check. Third, we combined theoretical sources with 
82
Modular Care Provision

---

suggestions from academics and industry experts throughout the process of data 
collection and analysis. Moreover, the industry experts were used to corroborate our 
findings. Fourth, to avoid researcher bias during data reduction, we used multiple 
coders. Finally, we have tried to establish a chain of evidence from our initial research 
questions to the analysis procedures, as presented in this chapter. A chain of evidence 
clarifies from the beginning of the study what concepts will be studied and how. It 
illustrates how the research questions guide the information needs for the cases, which 
determine the data collection methods and the interview questions. Furthermore, 
it shows how the techniques for data reduction such as coding and data display, are 
derived from the research questions and how they guided data analysis (Zomerdijk, 
2005, Yin, 2003). 
4.7.2  Internal validity 
Internal validity has to do with establishing a causal relationship, whereby certain 
conditions are shown to lead to other conditions, as distinguished from spurious 
relationships (Yin, 2003). Internal validity is mainly relevant to explanatory studies 
since it is related to the logic of causal relationships. Although this study is not exactly 
an explanatory study in the sense that we tried to determine whether event ‘x’ led to 
event ‘y’, we assumed there is a causal relationship between modularity on the one 
hand and demand-based care on the other hand. Therefore, we have to ensure that it is 
really modularity, or its various aspects and practices, that bring about the operational 
dimensions of demand-based care. 
To uphold the internal validity of this study, we employed the following tactics: we 
started with a relatively open conceptual model to prevent bias from predetermined 
findings and relationships and to enable the insights on modularity in long-term care 
to arise from the case studies. In addition, we looked for and analyzed patterns across 
cases and verified our findings with our own data. Finally, we compared and matched 
our empirical observations and findings with existing literature in order to explain the 
observed patterns, as such tying our results to existing insights. 
4.7.3  External validity 
External validity is related to establishing the domain to which a study’s findings can 
be generalized beyond the immediate case studies (Yin, 2003). Case study research 
is often criticized for offering a poor basis for generalization since it is deemed too 
situation specific. Yin (2003) points out that generalizing from cases takes place 
according to analytical generalizations instead of statistical generalizations. This means 
that one concentrates on the expansion and generalization of theories rather than the 
83
Resear
ch desig
n and methods
Chapt
er 4

---