Как и настоящий эксперимент, квазиэкспериментальное исследование пытается продемонстрировать причинно-следственную связь между зависимой и независимой переменными. С другой стороны, квазиэксперимент не зависит от случайного распределения, в отличие от реального эксперимента. Испытуемые распределяются по группам на основе неслучайных переменных.
Что такое квазиэкспериментальное исследование?
"Сходство" - это определение слова "квази". В результате, квазиэкспериментальное исследование - это исследование, которое кажется экспериментальным, но таковым не является. Люди не распределяются случайным образом по условиям или порядку условий, даже если регрессионный анализ изменяется.
Проблема направленности избегается в квазиэкспериментальных исследованиях, поскольку регрессионный анализ изменяется до оценки множественной регрессии. Однако, поскольку люди не рандомизированы случайным образом, в квазиэкспериментальных исследованиях, вероятно, будут дополнительные различия между условиями.
В результате, с точки зрения внутренней согласованности, квазиэксперименты находятся где-то между корреляционными исследованиями и реальными экспериментами.
Ключевым компонентом настоящего эксперимента является случайное распределение групп. Это означает, что каждый человек имеет равные шансы быть отнесенным к экспериментальной или контрольной группе, в зависимости от того, подвергаются они манипуляциям или нет.
Проще говоря, квазиэксперимент - это не настоящий эксперимент. В квазиэксперименте нет случайно распределенных групп, поскольку основным компонентом реального эксперимента является случайное распределение групп. Почему так важно иметь случайно распределенные группы, учитывая, что они составляют единственное различие между квазиэкспериментом и настоящим экспериментальным исследованием?
Для иллюстрации нашей точки зрения давайте воспользуемся примером. Предположим, мы хотим выяснить, как новая психологическая терапия влияет на пациентов с депрессией. В настоящем исследовании вы бы разделили половину пациентов психиатрического отделения на группы. Половина получает новую психотерапию, а другая половина - стандартное лечение депрессии.
И врачи сравнивают результаты этого лечения с результатами стандартного лечения, чтобы понять, является ли это лечение более эффективным. Врачи, с другой стороны, вряд ли согласятся на такой подлинный эксперимент, поскольку считают неэтичным лечить одну группу, оставляя другую без лечения.
В этом случае будет полезно провести квазиэкспериментальное исследование. Вместо того чтобы распределять этих пациентов случайным образом, вы выявляете уже существующие группы психотерапевтов в больницах. Очевидно, что найдутся как консультанты, желающие принять участие в этих испытаниях, так и те, кто предпочитает придерживаться старых методов.
Эти уже существующие группы можно использовать для сравнения развития симптомов у людей, получавших новую терапию, с теми, кто проходил обычный курс лечения. Даже если группы были выбраны не случайно. Если любые 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 уже говорили, квазиэкспериментальное исследование подразумевает манипулирование независимой переменной путем случайного распределения людей по условиям или последовательностям условий. Модели неэквивалентных групп, претест-посттест и прерывистость регрессии - это лишь некоторые из основных типов.
Типы квазиэкспериментальных исследований
Существует множество различных видов квазиэкспериментальных исследований. Ниже описаны три наиболее популярные разновидности: Дизайн неэквивалентных групп, Прерывность в регрессии и Естественные эксперименты.
Дизайн неэквивалентных групп
Исследователь подбирает существующие группы, которые выглядят сопоставимыми, но только одна из групп получает терапию в дизайне неэквивалентных групп. При использовании такого дизайна исследователи пытаются учесть любые сбивающие факторы, корректируя их в своем исследовании или выбирая группы, которые настолько сопоставимы, насколько это возможно. Наиболее распространенным видом квазиэкспериментального дизайна является этот.
Пример: Дизайн неэквивалентных групп
Вы полагаете, что новое внеклассное мероприятие приведет к повышению успеваемости. Вы выбираете две сопоставимые группы учеников из разных классов, одна из которых использует новую программу, а другая - нет.
Вы можете узнать, влияет ли программа на успеваемость, сравнив учеников, которые участвуют в ней, с теми, кто не участвует.
Непрерывность в регрессии
Многие перспективные методы лечения, которые исследователи хотят изучить, основаны на базовом произвольном отсечении, при этом те, кто превышает порог, получают лечение, а те, кто ниже - нет. На этом этапе различия между группами часто настолько незначительны, что их практически не существует. В результате исследователи могут использовать людей, которые находятся ниже порога, в качестве контрольной группы, а людей, которые находятся чуть выше порога, - в качестве группы вмешательства.
Пример: Прерывистость в регрессии
В Соединенных Штатах некоторые средние школы предназначены для учеников, достигших определенного уровня успеваемости по результатам теста. Однако, поскольку точное число отсечения является произвольным, ученики, находящиеся вблизи границы, которые с трудом сдают экзамены, и те, кто проваливается с минимальным отрывом, как правило, чрезвычайно похожи друг на друга, а незначительные различия в их результатах объясняются в основном случайностью. В результате любые различия в результатах должны быть обусловлены их образовательным опытом.
Вы можете посмотреть на долгосрочные результаты этих двух групп детей, чтобы понять, как на них влияет посещение селективной школы.
Натуральные эксперименты
Исследователи обычно выбирают, в какую группу будут распределены люди в лабораторных и внешних тестах. В естественном эксперименте случайное или нерегулярное распределение пациентов на контрольное лечение происходит из-за внешнего события или сценария ("природы"). Естественные эксперименты не являются настоящими экспериментами, поскольку они носят наблюдательный характер, даже если в некоторых из них используются случайные распределения.
Пример: Естественные эксперименты
Одним из самых известных естественных экспериментов является Орегонское исследование здоровья. В 2008 году штат Орегон проголосовал за увеличение числа людей с низким уровнем дохода, включенных в программу Medicaid, американскую государственную программу здравоохранения для малоимущих.
Однако, поскольку они не могли позволить себе платить всем, кто подходит для участия в программе, им пришлось использовать случайную лотерею для распределения мест.
Эксперты смогли изучить воздействие программы, используя людей, включенных в программу, в качестве лечебной группы, а тех, кто прошел отбор, но не сыграл в джекпот, - в качестве экспериментальной группы.
Вывод по квазиэкспериментальному исследованию:
Настоящий экспериментальный дизайн может оказаться невыполнимым или слишком дорогим, особенно для исследователей с ограниченными ресурсами. Квазиэкспериментальные исследования позволяют изучить вопрос, используя данные, которые уже были оплачены или собраны другими (часто правительством). Поскольку они позволяют лучше контролировать сбивающие переменные, чем другие формы исследований, их внешняя валидность выше, чем у большинства настоящих экспериментов, а внутренняя валидность (меньше, чем у настоящих экспериментов) выше, чем у других неэкспериментальных исследований.
Получите максимальную отдачу от управления данными исследований
С вы получаете доступ к самой совершенной платформе для маркетинговых исследований и инструменту, который помогает вам собирать и анализировать информацию, имеющую наибольшее значение. Используя InsightsHub, единый центр управления данными, вы можете ?использовать консолидированную платформу для организации, изучения, поиска и обнаружения ваших исследовательских данных в одном организованном хранилище.
Начните прямо сейчас.
- questionpro
Поделиться
