準實驗研究：它是什麼、類型和例子

與實際實驗非常相似，準實驗研究試圖證明因變量和自變量之間的因果關係。 另一方面，準實驗不依賴於隨機分配，這與實際實驗不同。 受試者根據非隨機變量分組。

什麼是準實驗研究？

“相似”是“準”的定義。 因此，準實驗研究是看似實驗性的研究，但實際上並非如此。 即使回歸分析發生了變化，個體也不會被隨機分配到條件或條件順序中。

在準實驗研究中避免了方向性問題，因為在評估多元回歸之前改變了回歸分析。 然而，由於個體不是隨機隨機的，因此在準實驗研究中可能存在不同條件的額外差異。

因此，就內部一致性而言，準實驗介於相關研究和實際實驗之間。

真正實驗的關鍵組成部分是隨機分配的組。 這意味著每個人都有相同的機會被分配到實驗組或對照組，這取決於他們是否被操縱。

簡單地說，準實驗不是真正的實驗。 準實驗不具有隨機分配的組，因為真實實驗的主要組成部分是隨機分配的組。 為什麼隨機分配小組如此重要，因為它們構成了準實驗研究和實際實驗研究之間的唯一區別？

讓我們用一個例子來說明我們的觀點。 假設我們想發現新的心理療法如何影響抑鬱症患者。 在真正的試驗中，你會將精神病房的一半分成治療組。 一半接受新的心理治療，另一半接受標準的抑鬱症治療。

醫生將這種治療的結果與標準治療的結果進行比較，看看這種治療是否更有效。 另一方面，醫生不太可能同意這個真正的實驗，因為他們認為治療一組而讓另一組不治療是不道德的。

在這種情況下，準實驗研究將是有用的。 您不是隨機分配這些患者，而是發現醫院中預先存在的心理治療師團體。 顯然，會有渴望進行這些試驗的輔導員以及其他喜歡堅持舊方法的輔導員。

這些預先存在的組可用於比較接受新療法的個體與接受正常療程的個體的症狀發展。 即使這些組不是隨機選擇的。 如果可以很好地解釋它們之間的任何實質性差異，那麼您可以非常確定任何差異都歸因於治療而不是其他無關變量。

正如我們之前提到的，準實驗研究需要通過將人們隨機分配到條件或條件序列來操縱自變量。 非等效組設計、前測後測設計和回歸不連續設計只是基本類型中的一小部分。

準實驗研究類型

有許多不同種類的準實驗設計。 下面描述了三個最受歡迎的變體：非等價組的設計、回歸中的不連續性和自然實驗。

非等價組的設計

研究人員選擇了看起來具有可比性的現有組，但只有一組接受了非等效組設計中的治療。 在採用這種設計時，研究人員試圖通過在他們的研究中調整它們或選擇盡可能可比的組來適應任何混雜因素。 最流行的準實驗設計就是這個。

示例：非等效組的設計

你相信新的課外活動會提高學習成績。 你從不同的班級挑選兩組可比較的學生，其中一組使用新程序，另一組不使用。

您可以通過比較參與的學生和不參與的學生來了解該計劃是否會影響成績。

回歸的不連續性

研究人員想要研究的許多前瞻性療法都是基於一個基本的任意截止值，那些超過閾值的人接受治療，而那些低於閾值的人則不接受治療。 在這一點上，群體差異通常很小，幾乎不存在。 因此，研究人員可以將低於限值的人用作參考組，將超出限值的人用作干預組。

示例：回歸中的不連續性

在美國，某些高中專門為在考試中達到特定成績的學生保留。 那些在這次考試中成功的人可能會與那些沒有系統地考試的人有所不同。

然而，由於精確的截止數字是任意的，幾乎沒有通過考試的接近極限的學生和以微弱優勢不及格的學生往往非常相似，他們的結果的微小差異主要是由於偶然性。 因此，結果的任何差異都必須歸因於他們的教育經歷。

你可以看看這兩組孩子的長期結果，看看就讀精英學校對他們有何影響。

自然實驗

研究人員通常會在實驗室和戶外測試中選擇個人被分配到哪個組。 由於外部事件或場景（“自然”），在自然實驗中隨機或不規則地將患者分配到對照治療。 自然實驗不是實際實驗，因為它們是觀察性的，即使有些採用隨機分配。

示例：自然實驗

最著名的自然實驗之一是俄勒岡健康研究。 2008 年，俄勒岡州投票決定增加參加美國低收入公共醫療保健計劃 Medicaid 的低收入人群人數。

然而，由於他們無力支付所有有資格參加該計劃的人，他們不得不使用隨機抽籤來分配名額。

專家們能夠通過將註冊的人作為治療組和那些有資格但沒有中獎的人作為實驗組來調查該計劃的影響。

準實驗研究結論：

真正的實驗設計可能無法完成或成本太高，尤其是對於資源匱乏的研究人員而言。 準實驗設計使您能夠利用已由他人（通常是政府）支付或收集的數據來調查問題。 因為與其他形式的研究相比，它們可以更好地控制混雜變量，所以它們比大多數真實實驗具有更高的外部有效性，並且比其他非實驗研究具有更高的內部有效性（低於真實實驗）。

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