Квазиэкспериментальные исследования: что это такое, виды и примеры

Подобно реальному эксперименту, квазиэкспериментальное исследование пытается продемонстрировать причинно-следственную связь между зависимой и независимой переменной. С другой стороны, квазиэксперимент не зависит от случайного назначения, в отличие от реального эксперимента. Субъекты сортируются в группы на основе неслучайных переменных.

Что такое квазиэкспериментальное исследование?

«Сходство» — это определение «квази». В результате квазиэкспериментальное исследование — это исследование, которое кажется экспериментальным, но не является таковым . Индивидуумы не распределяются случайным образом по состояниям или порядкам условий, даже если регрессионный анализ изменен.

Проблема направленности избегается в квазиэкспериментальном исследовании, поскольку регрессионный анализ изменяется до оценки множественной регрессии. Однако, поскольку люди не рандомизированы случайным образом, в квазиэкспериментальных исследованиях могут возникнуть дополнительные различия в зависимости от условий.

В результате с точки зрения внутренней согласованности квазиэксперименты находятся где-то между корреляционными исследованиями и реальными экспериментами.

Ключевым компонентом настоящего эксперимента являются случайно распределенные группы. Это означает, что у каждого человека есть равные шансы попасть в экспериментальную или контрольную группу, в зависимости от того, манипулируют ли им или нет.

Проще говоря, квазиэксперимент — это не настоящий эксперимент. В квазиэксперименте нет случайно распределенных групп, поскольку основным компонентом реального эксперимента являются случайно распределенные группы. Почему так важно иметь случайно распределенные группы, учитывая, что они составляют единственное различие между квазиэкспериментальным и реальным экспериментальным исследованием?

Давайте используем пример, чтобы проиллюстрировать нашу точку зрения. Предположим, мы хотим выяснить, как новая психологическая терапия влияет на пациентов с депрессией. В настоящем испытании вы бы разделили половину психбольницы на лечебные группы. При этом половина получает новую психотерапевтическую терапию, а другая половина получает стандартное лечение депрессии.

И врачи сравнивают результаты этого лечения с результатами стандартного лечения, чтобы увидеть, является ли это лечение более эффективным. Врачи, с другой стороны, вряд ли согласятся с этим подлинным экспериментом, поскольку считают неэтичным лечить одну группу, оставляя другую без лечения.

В этом случае будет полезно квазиэкспериментальное исследование. Вместо случайного распределения этих пациентов вы обнаруживаете ранее существовавшие группы психотерапевтов в больницах. Ясно, что найдутся вожатые, готовые пройти эти испытания, а также другие, предпочитающие придерживаться старых путей.

Эти ранее существовавшие группы можно использовать для сравнения развития симптомов у лиц, получавших новую терапию, с теми, кто получал обычный курс лечения. Хотя группы были выбраны не случайно. Если какие-либо существенные различия между ними могут быть хорошо объяснены, вы можете быть уверены, что любые различия связаны с лечением, а не с другими посторонними переменными.

Как мы упоминали ранее, квазиэкспериментальное исследование влечет за собой манипулирование независимой переменной путем случайного распределения людей по условиям или последовательности условий. Неэквивалентные групповые планы, планы до и после тестирования и планы разрыва регрессии — это лишь некоторые из основных типов.

Квазиэкспериментальные виды исследований

Существует много различных видов квазиэкспериментальных планов. Ниже описаны три наиболее популярные разновидности: Дизайн неэквивалентных групп, Разрыв в регрессии и Естественные эксперименты.

Дизайн неэквивалентных групп

Исследователь выбирает существующие группы, которые выглядят сопоставимыми, но только одна из групп получает терапию в неэквивалентном групповом дизайне. При использовании этого дизайна исследователи пытаются учесть любые смешанные факторы, корректируя их в своем исследовании или выбирая группы, которые сопоставимы настолько, насколько это возможно. Это наиболее распространенный вид квазиэкспериментального дизайна.

Пример: Дизайн неэквивалентных групп

Вы считаете, что новая внеклассная деятельность приведет к улучшению успеваемости. Вы выбираете две сопоставимые группы учащихся из разных классов, одна из которых использует новую программу, а другая — нет.

Вы можете увидеть, влияет ли программа на оценки, сравнив учащихся, которые участвуют, с теми, кто не участвует.

Прерывистость в регрессии

Многие из перспективных методов лечения, которые хотят исследовать исследователи, основаны на базовом условном пороге, при котором те, кто перешагнул порог, получают лечение, а те, кто ниже порога, нет. На этом этапе групповые различия часто настолько незначительны, что почти не существуют. В результате исследователи могут использовать людей, которые находятся ниже предела, в качестве референтной группы, а людей, которые находятся за его пределами, в качестве группы вмешательства.

Пример: разрыв в регрессии

В Соединенных Штатах некоторые средние школы зарезервированы для учеников, достигших определенного уровня успеваемости на тесте. Те, кто успешно сдает этот экзамен, скорее всего, будут отличаться от тех, кто систематически не справляется.

Однако, поскольку точное предельное число является произвольным, студенты, близкие к пределу, которые едва сдают экзамены, и те, кто не сдает экзамены с минимальным отрывом, как правило, очень похожи, а незначительные различия в их результатах обусловлены в первую очередь случайностью. В результате любые различия в результатах должны быть связаны с их образовательным опытом.

Вы можете посмотреть на долгосрочные результаты этих двух групп детей, чтобы увидеть, как посещение селективной школы влияет на них.

Природные эксперименты

Исследователи обычно выбирают, к какой группе относятся люди, как в лабораторных, так и в уличных тестах. Случайное или нерегулярное отнесение пациентов к контрольному лечению происходит в естественном эксперименте из-за внешнего события или сценария («природы»). Естественные эксперименты не являются реальными экспериментами, поскольку они носят наблюдательный характер, хотя в некоторых из них используются случайные задания.

Пример: естественные эксперименты

Одним из самых известных естественных экспериментов является исследование здоровья штата Орегон. В 2008 году штат Орегон проголосовал за увеличение числа людей с низким доходом, зарегистрированных в Medicaid, американской программе общественного здравоохранения для малообеспеченных слоев населения.

Однако, поскольку они не могли позволить себе платить всем, кто имел право на участие в программе, им пришлось использовать случайную лотерею для распределения слотов.

Эксперты смогли изучить влияние программы, используя зарегистрированных людей в качестве экспериментальной группы и тех, кто прошел квалификацию, но не разыграл джекпот, в качестве экспериментальной группы.

Заключение по квазиэкспериментальному исследованию:

Настоящий экспериментальный план может оказаться невозможным или слишком дорогим, особенно для исследователей с ограниченными ресурсами. Квази-экспериментальные модели позволяют исследовать проблему, используя данные, которые уже оплачены или собраны другими (часто правительством). Поскольку они позволяют лучше контролировать смешанные переменные, чем другие формы исследований, они имеют более высокую внешнюю валидность, чем большинство подлинных экспериментов, и более высокую внутреннюю валидность (меньше, чем истинные эксперименты), чем другие неэкспериментальные исследования.

Получите максимальную отдачу от управления исследовательскими данными

С QuestionPro у вас есть доступ к самой развитой платформе и инструменту для исследования рынка, которые помогут вам собирать и анализировать наиболее важные сведения. Используя InsightsHub, унифицированный центр управления данными, вы можете использовать консолидированную платформу для организации, изучения, поиска и обнаружения ваших исследовательских данных в одном организованном репозитории.

Начать сейчас.

УЧИТЬ БОЛЬШЕ