Quasi-expérience

La première partie de la création dun plan quasi-expérimental est didentifier les variables. La variable quasi-indépendante sera la variable x, la variable qui est manipulée pour affecter une variable dépendante. «X» est généralement une variable de regroupement avec différents niveaux. Le regroupement signifie deux groupes ou plus, tels que deux groupes recevant des traitements alternatifs, ou un groupe de traitement et un groupe sans traitement (qui peut recevoir un placebo – les placebos sont plus fréquemment utilisés dans des expériences médicales ou physiologiques). Le résultat prévu est la variable dépendante, qui est la variable y. Dans une analyse de série chronologique, la variable dépendante est observée au fil du temps pour tout changement pouvant survenir. Une fois les variables identifiées et définies, une procédure doit alors être mise en œuvre et les différences entre les groupes doivent être examinées.

Dans une expérience avec répartition aléatoire, les unités détude ont la même chance dêtre affectées à une condition de traitement donnée . En tant que tel, lassignation aléatoire garantit que les groupes expérimental et témoin sont équivalents. Dans une conception quasi expérimentale, laffectation à une condition de traitement donnée est basée sur autre chose que lassignation aléatoire. Selon le type de conception quasi-expérimentale, le chercheur peut avoir le contrôle sur laffectation à la condition de traitement mais utiliser certains critères autres que lattribution aléatoire (par exemple, un score seuil) pour déterminer quels participants reçoivent le traitement, ou le chercheur peut ne pas avoir le contrôle de lattribution des conditions de traitement et des critères dattribution peut être inconnu. Des facteurs tels que le coût, la faisabilité, les préoccupations politiques ou la commodité peuvent influencer comment ou si les participants sont affectés à des conditions de traitement données, et à ce titre, les quasi-expériences sont sujettes à des préoccupations concernant la validité interne (c.-à-d., Les résultats de lexpérience peuvent-ils être utilisé pour faire une inférence causale?).

Les quasi-expériences sont également efficaces car elles utilisent le « test pré-post ». Cela signifie quil y a des tests effectués avant que des données ne soient collectées pour voir sil y a une personne confondue ou si des participants ont certaines tendances. Ensuite, lexpérience réelle est effectuée avec les résultats du post-test enregistrés. Ces données peuvent être comparées dans le cadre de létude ou les données de pré-test peuvent être incluses dans une explication des données expérimentales réelles. Les quasi-expériences ont des variables indépendantes qui existent déjà telles que lâge, le sexe, la couleur des yeux. Ces variables peuvent être soit continues (âge), soit catégoriques (sexe). En bref, les variables naturelles sont mesurées dans des quasi-expériences.

Il existe plusieurs types de conceptions quasi-expérimentales, chacune avec des forces, des faiblesses et des applications différentes. Ces conceptions incluent (mais ne sont pas limitées à):

• Différence de différences (pré-post avec-sans comparaison)
• Conception de groupes de contrôle non équivalents
  • conceptions de groupes de contrôle sans traitement
  • conceptions de variables dépendantes non équivalentes
  • conceptions de groupes de traitement supprimées
  • conceptions de traitements répétés
  • traitement inversé groupes témoins non équivalents conceptions
  • conceptions de cohorte
  • conceptions post-test uniquement
  • conceptions de continuité de régression
• conception de discontinuité de régression
• Conception de cas-témoins
  • Conception de séries chronologiques
  • Conception de séries chronologiques multiples
  • Conception de séries chronologiques interrompues
  • appariement du score de propension
  • variables instrumentales
• Analyse par panel

Parmi tous ces modèles, le plan de discontinuité de la régression se rapproche le plus de la conception expérimentale, car lexpérimentateur garde le contrôle de lattribution du traitement et il est connu pour « yie ld une estimation non biaisée des effets du traitement « .: 242 Cela nécessite cependant un grand nombre de participants à létude et une modélisation précise de la forme fonctionnelle entre laffectation et la variable de résultat, afin de produire la même puissance quun plan expérimental traditionnel .

Bien que les quasi-expériences soient parfois rejetées par ceux qui se considèrent comme des puristes expérimentaux (ce qui conduit Donald T. Campbell à inventer le terme « expériences nauséabondes » pour eux), elles sont exceptionnellement utiles dans les domaines où elles nest pas faisable ou souhaitable de mener une expérience ou un essai contrôlé randomisé. Ces exemples incluent lévaluation de limpact des changements de politique publique, des interventions éducatives ou des interventions sanitaires à grande échelle. Le principal inconvénient des modèles quasi-expérimentaux est quils ne peuvent pas éliminer la possibilité de biais de confusion, qui peut entraver la capacité à tirer des inférences causales. Cet inconvénient est souvent utilisé pour écarter les résultats quasi-expérimentaux. Cependant, ce biais peut être contrôlé pour utiliser diverses techniques statistiques telles que la régression multiple, si lon peut identifier et mesurer la ou les variables de confusion.Ces techniques peuvent être utilisées pour modéliser et partialiser les effets des techniques de variables confondantes, améliorant ainsi la précision des résultats obtenus à partir de quasi-expériences. De plus, lutilisation croissante de lappariement des scores de propension pour faire correspondre les participants sur des variables importantes pour le processus de sélection du traitement peut également améliorer la précision des résultats quasi-expérimentaux. En fait, il a été démontré que les données dérivées danalyses quasi expérimentales correspondent étroitement aux données expérimentales dans certains cas, même lorsque des critères différents ont été utilisés. En somme, les quasi-expériences sont un outil précieux, en particulier pour le chercheur appliqué. À eux seuls, les conceptions quasi-expérimentales ne permettent pas de faire des inférences causales définitives; cependant, ils fournissent des informations nécessaires et précieuses qui ne peuvent être obtenues par des méthodes expérimentales seules. Les chercheurs, en particulier ceux qui sintéressent aux questions de recherche appliquée, devraient aller au-delà de la conception expérimentale traditionnelle et profiter des possibilités inhérentes aux conceptions quasi expérimentales.