Quasi-eksperyment

Pierwsza część tworzenia projektu quasi-eksperymentalnego polega na zidentyfikowaniu zmiennych. Zmienna quasi-niezależna będzie zmienną x, zmienną, którą manipuluje się w celu wpływania na zmienną zależną. „X” jest generalnie zmienną grupującą o różnych poziomach. Grupowanie oznacza dwie lub więcej grup, na przykład dwie grupy otrzymujące alternatywne terapie lub grupę leczoną i grupę nieleczoną (która może otrzymać placebo – placebo są częściej stosowane w eksperymentach medycznych lub fizjologicznych). Przewidywany wynik to zmienna zależna, która jest zmienną y. W analizie szeregów czasowych zmienną zależną obserwuje się w czasie pod kątem wszelkich zmian, które mogą mieć miejsce. Po zidentyfikowaniu i zdefiniowaniu zmiennych należy wdrożyć procedurę i zbadać różnice między grupami.

W eksperymencie z losowym przypisaniem jednostki badawcze mają taką samą szansę na przypisanie do danego warunku leczenia . W związku z tym losowe przypisanie zapewnia, że zarówno grupa eksperymentalna, jak i kontrolna są równoważne. W projekcie quasi-eksperymentalnym przypisanie do danego stanu leczenia jest oparte na czymś innym niż przypisanie losowe. W zależności od rodzaju projektu quasi-eksperymentalnego badacz może mieć kontrolę nad przypisaniem do warunku leczenia, ale może zastosować inne kryteria niż losowe (np. Punkt odcięcia), aby określić, którzy uczestnicy otrzymają kontrola nad przypisaniem warunku leczenia i kryteria stosowane do przypisania mogą być nieznane. Czynniki takie jak koszt, wykonalność, obawy polityczne lub wygoda mogą wpływać na to, jak lub czy uczestnicy są przypisani do danych warunków leczenia, i jako takie quasi-eksperymenty są przedmiotem obaw dotyczących wewnętrznej ważności (tj. Czy wyniki eksperymentu mogą być używane do wnioskowania przyczynowego?).

Quasi-eksperymenty są również skuteczne, ponieważ używają „testów przed postem”. Oznacza to, że przed zebraniem jakichkolwiek danych przeprowadza się testy, aby sprawdzić, czy są jakieś pomieszania osób lub czy jacyś uczestnicy mają określone tendencje. Następnie przeprowadza się rzeczywisty eksperyment z zapisanymi wynikami po teście. Dane te można porównać w ramach badania lub dane sprzed badania można uwzględnić w wyjaśnieniu rzeczywistych danych eksperymentalnych. Quasi eksperymenty mają niezależne zmienne, które już istnieją, takie jak wiek, płeć, kolor oczu. Zmienne te mogą być ciągłe (wiek) lub kategorialne (płeć). Krótko mówiąc, naturalnie występujące zmienne są mierzone w ramach quasi-eksperymentów.

Istnieje kilka rodzajów projektów quasi-eksperymentalnych, z których każdy ma inne mocne i słabe strony oraz zastosowanie. Te projekty obejmują (ale nie są do nich ograniczone):

• Różnice w różnicach (przed postem z porównaniem bez porównania)
• Projekt grup kontrolnych bez równoważności
  • projekty grup kontrolnych bez leczenia
  • projekty nierównoważnych zmiennych zależnych
  • usunięte projekty grup terapeutycznych
  • schematy powtarzanego leczenia
  • odwrócone schematy leczenia nierównomierne grupy kontrolne projekty
  • projekty kohortowe
  • projekty tylko po teście
  • projekty ciągłości regresji
• projekt nieciągłości regresji
• Projekt z kontrolą przypadków
  • projekty szeregów czasowych
  • projektowanie wielu szeregów czasowych
  • przerywane projektowanie szeregów czasowych
  • dopasowanie punktacji skłonności
  • zmienne instrumentalne
• Analiza panelowa

Ze wszystkich tych układów, projekt nieciągłości regresji jest najbliżej projektu eksperymentalnego, ponieważ eksperymentator zachowuje kontrolę nad przydziałem leczenia i wiadomo, że „yie ld obiektywne oszacowanie efektów leczenia ”.: 242 Wymaga to jednak dużej liczby uczestników badania i precyzyjnego modelowania formy funkcjonalnej między przypisaniem a zmienną wynikową, aby uzyskać taką samą moc, jak tradycyjny projekt eksperymentalny .

Chociaż quasi-eksperymenty są czasami odrzucane przez tych, którzy uważają się za purystów eksperymentalnych (co prowadzi Donalda T. Campbella do ukucia dla nich terminu „nieprzyjemne eksperymenty”), są one wyjątkowo przydatne w obszarach, w których nie jest wykonalne ani pożądane przeprowadzenie eksperymentu lub randomizowanej próby kontrolnej. Takie przypadki obejmują ocenę wpływu zmian polityki publicznej, interwencji edukacyjnych lub interwencji zdrowotnych na dużą skalę. Podstawową wadą projektów quasi-eksperymentalnych jest to, że nie mogą one wyeliminować możliwości błędnego nastawienia, które może utrudniać zdolność wyciągania wniosków przyczynowych. Wada ta jest często wykorzystywana do dyskontowania wyników quasi-eksperymentalnych. Jednak takie odchylenie można kontrolować do stosowania różnych technik statystycznych, takich jak regresja wieloraka, jeśli można zidentyfikować i zmierzyć zmienną (zmienne) zakłócającą.Techniki takie mogą być wykorzystywane do modelowania i częściowania skutków technik zmiennych zakłócających, poprawiając w ten sposób dokładność wyników uzyskanych z quasi-eksperymentów. Co więcej, rozwijające się stosowanie dopasowywania ocen skłonności do dopasowywania uczestników do zmiennych ważnych dla procesu wyboru leczenia może również poprawić dokładność wyników quasi-eksperymentalnych. w niektórych przypadkach, nawet jeśli zastosowano różne kryteria. Podsumowując, quasi-eksperymenty są cennym narzędziem, zwłaszcza dla badacza stosowanego. Same w sobie quasi-eksperymentalne projekty nie pozwalają na wyciąganie ostatecznych wniosków przyczynowych; jednak dostarczają niezbędnych i wartościowych informacji, których nie można uzyskać wyłącznie metodami eksperymentalnymi. Naukowcy, zwłaszcza ci zainteresowani badaniem pytań badawczych stosowanych, powinni wyjść poza tradycyjny projekt eksperymentalny i skorzystać z możliwości związanych z projektami quasi-eksperymentalnymi.