Ricerca quasi sperimentale: che cos'è, tipi ed esempi

Proprio come un vero esperimento, la ricerca quasi sperimentale cerca di dimostrare un legame di causa ed effetto tra una variabile dipendente e una indipendente. Un quasi-esperimento, d'altra parte, non dipende dall'assegnazione casuale, a differenza di un vero esperimento. I soggetti sono ordinati in gruppi in base a variabili non casuali.

Che cos'è la ricerca quasi sperimentale?

"Somiglianza" è la definizione di "quasi". Di conseguenza, la ricerca quasi sperimentale è una ricerca che sembra sperimentale ma non lo è . Gli individui non vengono assegnati in modo casuale a condizioni o ordini di condizioni, anche se l'analisi di regressione è modificata.

Il problema della direzionalità viene evitato nella ricerca quasi sperimentale poiché l'analisi di regressione viene modificata prima che venga valutata la regressione multipla. Tuttavia, poiché gli individui non sono randomizzati a caso, è probabile che ci siano ulteriori disparità tra le condizioni nella ricerca quasi sperimentale.

Di conseguenza, in termini di coerenza interna, i quasi-esperimenti si collocano da qualche parte tra la ricerca correlazionale e gli esperimenti reali.

Il componente chiave di un vero esperimento sono i gruppi assegnati casualmente. Ciò significa che ogni persona ha una probabilità equivalente di essere assegnata al gruppo sperimentale o al gruppo di controllo, a seconda che sia manipolata o meno.

In poche parole, un quasi-esperimento non è un vero esperimento. Un quasi-esperimento non presenta gruppi assegnati in modo casuale poiché la componente principale di un esperimento reale sono i gruppi assegnati in modo casuale. Perché è così cruciale avere gruppi assegnati in modo casuale, dato che costituiscono l'unica distinzione tra ricerca sperimentale quasi sperimentale e reale?

Usiamo un esempio per illustrare il nostro punto. Supponiamo di voler scoprire come la nuova terapia psicologica influisca sui pazienti depressi. In un vero processo, avresti diviso metà del reparto di psichiatria in gruppi di trattamento. Con la metà che riceve la nuova terapia psicoterapeutica e l'altra metà che riceve il trattamento standard della depressione.

E i medici confrontano i risultati di questo trattamento con i risultati dei trattamenti standard per vedere se questo trattamento è più efficace. I medici, d'altra parte, difficilmente saranno d'accordo con questo vero esperimento poiché ritengono che non sia etico trattare un gruppo lasciando un altro non trattato.

In questo caso sarà utile uno studio quasi sperimentale. Invece di assegnare questi pazienti a caso, scopri i gruppi di psicoterapeuti preesistenti negli ospedali. Chiaramente, ci saranno consulenti desiderosi di affrontare queste prove, così come altri che preferiscono attenersi ai vecchi metodi.

Questi gruppi preesistenti possono essere utilizzati per confrontare lo sviluppo dei sintomi degli individui che hanno ricevuto la nuova terapia con quelli che hanno ricevuto il normale corso del trattamento. Anche se i gruppi non sono stati scelti a caso. Se eventuali differenze sostanziali tra di loro possono essere ben spiegate, si può essere certi che eventuali differenze sono imputabili al trattamento ma non ad altre variabili estranee.

Come accennato in precedenza, la ricerca quasi sperimentale comporta la manipolazione di una variabile indipendente assegnando casualmente le persone a condizioni o sequenze di condizioni. I progetti di gruppo non equivalenti, i progetti pretest-posttest e i progetti di discontinuità di regressione sono solo alcuni dei tipi essenziali.

Tipi di ricerca quasi sperimentale

Esistono molti tipi diversi di design quasi sperimentali. Di seguito sono descritte tre delle varietà più popolari: Progettazione di gruppi non equivalenti, Discontinuità nella regressione e Esperimenti naturali.

Progettazione di gruppi non equivalenti

Il ricercatore sceglie i gruppi esistenti che sembrano comparabili, ma solo uno dei gruppi riceve la terapia in un disegno di gruppo non equivalente. Quando utilizzano questo disegno, i ricercatori tentano di tenere conto di eventuali fattori confondenti adattandoli nel loro studio o selezionando gruppi che siano il più possibile comparabili. Il tipo più diffuso di design quasi sperimentale è questo.

Esempio: disegno di gruppi non equivalenti

Credi che la nuova attività doposcuola si tradurrà in un miglioramento del rendimento scolastico. Scegli due gruppi di studenti comparabili da classi separate, una delle quali utilizza il nuovo programma e l'altra no.

Puoi vedere se il programma influenza i voti confrontando gli studenti che partecipano con quelli che non lo fanno.

Discontinuità in regressione

Molte delle potenziali terapie che i ricercatori vogliono studiare si basano su un limite arbitrario di base, con coloro che cadono oltre la soglia ricevono un trattamento e quelli che scendono al di sotto di essa no. A questo punto, le differenze di gruppo sono spesso così minime da essere quasi inesistenti. Di conseguenza, i ricercatori possono utilizzare le persone che sono al di sotto del limite come gruppo di riferimento e le persone che lo sono appena oltre come gruppo di intervento.

Esempio: discontinuità nella regressione

Negli Stati Uniti, alcune scuole superiori sono riservate agli alunni che ottengono un determinato livello di rendimento in un test. È probabile che coloro che superano questo esame differiscano da quelli che non lo fanno in modo sistematico.

Tuttavia, poiché il numero di interruzione preciso è arbitrario, gli studenti vicini al limite che superano a malapena gli esami e quelli che falliscono con un margine sottilissimo tendono ad essere estremamente simili, con le variazioni minime nei loro risultati dovute principalmente al caso. Di conseguenza, eventuali disparità nei risultati devono essere dovute alle loro esperienze educative.

Puoi guardare i risultati a lungo termine di questi due gruppi di bambini per vedere come la frequenza a una scuola selettiva li influenza.

Esperimenti naturali

I ricercatori di solito scelgono a quale gruppo sono assegnati gli individui sia nei test di laboratorio che all'aperto. Un'assegnazione casuale o irregolare di pazienti al trattamento di controllo si verifica in un esperimento naturale a causa di un evento o scenario esterno ("natura"). Gli esperimenti naturali non sono esperimenti reali poiché sono osservazionali, anche se alcuni utilizzano assegnazioni casuali.

Esempio: esperimenti naturali

Uno degli esperimenti naturali più noti è l'Oregon Health Study. Nel 2008, l'Oregon ha votato per aumentare il numero di persone a basso reddito iscritte a Medicaid, il programma di assistenza sanitaria pubblica americana a basso reddito.

Tuttavia, poiché non potevano permettersi di pagare tutti coloro che si qualificavano per il programma, hanno dovuto utilizzare una lotteria casuale per distribuire gli slot.

Gli esperti sono stati in grado di studiare l'impatto del programma utilizzando le persone iscritte come gruppo di trattamento e coloro che erano qualificati ma non hanno giocato il jackpot come gruppo sperimentale.

Conclusione sulla ricerca quasi sperimentale:

Il vero progetto sperimentale potrebbe essere impossibile da realizzare o semplicemente troppo costoso, soprattutto per i ricercatori con poche risorse. I progetti quasi sperimentali consentono di indagare su un problema utilizzando dati che sono già stati pagati o raccolti da altri (spesso il governo). Poiché consentono un controllo migliore per le variabili confondenti rispetto ad altre forme di studio, hanno una validità esterna maggiore rispetto alla maggior parte degli esperimenti autentici e una validità interna maggiore (meno di esperimenti veri) rispetto ad altre ricerche non sperimentali.

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