Předpona kvazi znamená „připomínající“. Kvazi-experimentální výzkum je tedy výzkum, který se podobá experimentálnímu výzkumu, ale není skutečným experimentálním výzkumem. Přestože je s nezávislou proměnnou manipulováno, účastníci nejsou náhodně přiřazováni k podmínkám nebo řádům podmínek (Cook & Campbell, 1979). Protože s nezávislou proměnnou se manipuluje před měřením závislé proměnné, kvazi experimentální výzkum eliminuje problém směrovosti. Ale protože účastníci nejsou náhodně přiřazeni – je pravděpodobné, že mezi podmínkami existují i jiné rozdíly – kvazi experimentální výzkum nevylučuje problém zavádějících proměnných. Z hlediska vnitřní platnosti jsou tedy kvazi experimenty obvykle někde mezi korelačními studiemi a skutečnými experimenty.

Kvazi experimenty se s největší pravděpodobností provádějí v polních podmínkách v které náhodné přiřazení je obtížné nebo nemožné. Často se provádějí za účelem vyhodnocení účinnosti léčby – pe možná druh psychoterapie nebo vzdělávací intervence. Existuje mnoho různých druhů kvaziexperimentů, ale zde probereme jen několik nejběžnějších.

Připomeňme, že když jsou účastníci experimentu mezi subjekty náhodně přiřazeni podmínkám, výsledné skupiny pravděpodobně budou docela podobné. Ve skutečnosti je vědci považují za rovnocenné. Pokud však účastníci nejsou náhodně přiřazeni k podmínkám, budou výsledné skupiny v některých ohledech pravděpodobně odlišné. Z tohoto důvodu je vědci považují za neekvivalentní. Návrh neekvivalentní skupiny je tedy návrhem mezi subjekty, ve kterém účastníci nebyli náhodně přiřazeni podmínkám.

Představte si například výzkumníka, který chce vyhodnotit novou metodu výuky zlomků na třetí srovnávače. Jedním ze způsobů by bylo provedení studie s léčebnou skupinou složenou z jedné třídy studentů třetí třídy a kontrolní skupinou složenou z jiné třídy studentů třetí třídy. Tento návrh by byl neekvivalentním návrhem skupin, protože studenti nejsou výzkumníkem náhodně zařazeni do tříd, což znamená, že mezi nimi mohou existovat důležité rozdíly. Například rodiče rodičů s vyššími výsledky nebo více motivovaných studentů mohli s větší pravděpodobností požadovat, aby jejich děti byly zařazeny do třídy paní Williamsové. Nebo by ředitel mohl přidělit „výtržníky“ třídě pana Jonese, protože je silnějším disciplinářem. Styly učitelů a dokonce i prostředí ve třídě se samozřejmě mohou velmi lišit a mohou způsobit různé úrovně výsledků nebo motivace mezi Pokud na konci studia došlo k rozdílu ve znalostech frakcí dvou tříd, mohlo by to být způsobeno rozdílem mezi vyučovacími metodami – ale mohlo to být způsobeno kteroukoli z těchto matoucích proměnných.

Samozřejmě, že vědci, kteří používají design neekvivalentních skupin, mohou podniknout kroky, aby zajistili, že jejich skupiny jsou co nejpodobnější. V tomto příkladu by se výzkumník mohl pokusit vybrat dvě třídy na stejné škole, kde studenti ve dvou třídách mají podobné skóre na standardizovaném testu z matematiky a učitelé jsou stejného pohlaví, jsou si věkově blízcí a mají podobné styly výuky. Tyto kroky by zvýšily interní platnost studia protože by to eliminovalo některé z nejdůležitějších matoucích proměnných. Ale bez skutečného náhodného přiřazení studentů k podmínkám zůstává možnost dalších důležitých matoucích proměnných, které výzkumník nebyl schopen ovládat.

Pretest-Posttest Design

V pretestu -Posttest design, závislá proměnná se měří jednou před implementací léčby a jednou po její implementaci. Představte si například výzkumníka, který se zajímá o účinnost programu protidrogového vzdělávání na postoje žáků základních škol k nelegálním drogám. Výzkumný pracovník mohl během jednoho týdne měřit postoje žáků na konkrétní základní škole, během příštího týdne implementovat protidrogový program a nakonec následující týden znovu měřit jejich postoje. Návrh pretest-posttest je podobný experimentu uvnitř subjektu, ve kterém je každý účastník testován nejprve za podmínek kontroly a poté za podmínek léčby.Je to na rozdíl od experimentu uvnitř subjektu, ale v tom, že pořadí podmínek není vyváženo, protože obvykle není možné, aby byl účastník nejprve testován v podmínkách léčby a poté v „neléčeném“ stavu kontroly.

Je-li průměrné skóre posttestu lepší než průměrné skóre před testem, pak má smysl dospět k závěru, že za zlepšení může být zodpovědná léčba. Bohužel to často nelze s vysokou mírou jistoty uzavřít, protože může existovat další vysvětlení, proč jsou výsledky posttestů lepší. Jedna kategorie alternativních vysvětlení jde pod názvem historie. Mezi pretestem a posttestem se mohlo stát něco jiného. Možná protidrogový program vysílaný v televizi a mnoho studentů to sledovalo, nebo možná celebrita zemřela na předávkování drogami a mnoho studentů o tom slyšelo. Další kategorie alternativních vysvětlení jde pod názvem zrání. Účastníci možná se změnily mezi pretestem a posttestem způsobem, na který se stejně chystají, protože rostou a učí se. Pokud by se jednalo o celoroční program, účastníci by se mohli stát méně impulzivními nebo lepšími uvažovateli a to by mohlo být zodpovědné za změnu.

Dalším alternativním vysvětlením změny závislé proměnné v designu před testem a posttestem je regrese průměr. To se týká statistického faktu, že jedinec, který při jedné příležitosti extrémně skóruje u proměnné, bude mít při příští příležitosti tendenci skórovat méně extrémně. Například nadhazovač s dlouhodobým průměrem 150, který najednou nadhodí 220, bude v následující hře téměř jistě skórovat níže. Její skóre se „sníží“ směrem k jejímu průměrnému skóre 150. Regrese k průměru může být problémem, když jsou účastníci vybráni pro další studium kvůli jejich extrémnímu skóre. Představte si například, že pouze studenti, kteří při testu frakce dostanou speciální tréninkový program a poté je znovu otestují. Regrese v průměru znamená, že zaručuje, že jejich skóre bude vyšší, i když tréninkový program nebude mít žádný účinek. Úzce související koncept – a v psychologickém výzkumu mimořádně důležitý – je spontánní remise . Toto je tendence mnoha lékařských a psychologických problémů se časem zlepšovat bez jakékoli formy léčby. Nachlazení je dobrým příkladem. Pokud bychom dnes měli měřit závažnost příznaků u 100 pacientů s nachlazením, dejte jim misku kuřecí polévky každý den a poté za týden znovu změřit závažnost příznaků, pravděpodobně by se mnohem zlepšily. To neznamená, že za zlepšení byla zodpovědná kuřecí polévka, jak ver, protože bez jakékoli léčby by byly mnohem vylepšeny. Totéž platí o mnoha psychologických problémech. Skupina těžce depresivních lidí dnes bude pravděpodobně méně depresivní v průměru za 6 měsíců. Při kontrole výsledků několika studií léčby deprese vědci Michael Posternak a Ivan Miller zjistili, že účastníci kontrolních podmínek čekacího seznamu zlepšili v průměru o 10 až 15%, než vůbec podstoupili jakoukoli léčbu (Posternak &

Naštěstí mnoho dalších vědců přijalo Eysenckovu výzvu a do roku 1980 byly provedeny stovky experimentů, při nichž byli účastníci náhodně přiřazeni k podmínkám léčby a kontroly a výsledky byly shrnuty v klasické knize Mary Lee Smith, Gene Glass a Thomase Millera (Smith, Glass, & Miller, 1980). Zjistili, že celková psychoterapie byla celkem účinná, s asi 80% účastníků léčby se zlepšilo více než průměrný účastník kontroly.Následný výzkum se více zaměřil na podmínky, za nichž jsou různé typy psychoterapie víceméně účinné.

Návrh přerušené časové řady

Varianta návrhu pretest-posttest je design přerušené časové řady. Časová řada je sada měření prováděných v intervalech po určitou dobu. Například výrobní společnost může každý rok po dobu jednoho roku měřit produktivitu svých zaměstnanců. V návrhu přerušené časové řady je časová řada, jako je tato, „přerušena“ zpracováním. V jednom klasickém příkladu bylo zpracováním snížení pracovních směn v továrně z 10 hodin na 8 hodin (Cook & Campbell, 1979). Protože produktivita po zkrácení pracovních směn vzrostla poměrně rychle a protože po mnoho měsíců zůstala zvýšená, dospěl výzkumník k závěru, že zkrácení směn způsobilo zvýšení produktivita. Všimněte si, že přerušený design časových řad je jako design před testem a posttestem v tom, že zahrnuje měření závislé proměnné před i po ošetření. Je to na rozdíl od designu před testem a posttestem, protože zahrnuje několik testů a posttestová měření.

Obrázek 7.3 ukazuje data z hypotetické přerušené studie časových řad. Závislou proměnnou je počet absencí studentů za týden v kurzu výzkumných metod. Léčba spočívá v tom, že instruktor začíná každý den veřejně účastnit, aby studenti věděli, že instruktor ví, kdo je přítomen a kdo chybí. Horní panel na obrázku 7.3 ukazuje, jak by data mohla vypadat, pokud by tato léčba fungovala. Před léčbou je trvale vysoký počet absencí a po léčbě dochází k okamžitému a trvalému poklesu absencí. Spodní panel na obrázku 7.3 ukazuje, jak by data mohla vypadat, pokud by tato léčba nefungovala. V průměru je počet absencí po léčbě přibližně stejný jako počet dříve. Tento obrázek také ilustruje výhodu přerušeného návrhu časové řady oproti jednoduššímu návrhu před testem a posttestem. Pokud by před léčbou v 7. týdnu a následně v 8. týdnu proběhlo pouze jedno měření absencí, pak by to vypadalo, jako by za snížení byla zodpovědná léčba. Vícenásobná měření před i po léčbě naznačují, že redukce mezi 7. a 8. týdnem není nic jiného než běžná týdenní variace.

Kombinované vzory

Typ kvazi-experimentálního designu, který je obecně lepší než návrh neekvivalentních skupin nebo předběžný test design je ten, který kombinuje prvky obou. Existuje léčebná skupina, která dostane pretest, dostane léčbu a poté dostane posttest. Současně však existuje kontrolní skupina, která dostane test, nedostane léčbu a poté dostane posttest. Otázkou tedy není jen to, zda se zlepšují účastníci, kteří dostávají léčbu, ale také to, zda se zlepšují více než účastníci, kteří léčbu nedostávají.

Představte si například, že studenti jedné školy dostanou pretest na jejich postoje k drogám, pak jsou vystaveni protidrogovému programu a nakonec jsou podrobeni posttestu. Studenti v podobné škole dostanou předběžné testy, nejsou vystaveni protidrogovému programu a nakonec dostanou posttest. Opět platí, že pokud se studenti v léčebném stavu stanou negativnějšími vůči drogám, tato změna postoje může být účinkem léčby, ale může to být také otázka historie nebo zrání. Pokud se skutečně jedná o účinek léčby, pak by studenti v léčebném stavu měli být negativnější než studenti v kontrolním stavu. Ale pokud jde o historii (např. Zprávy o předávkování drogami celebritami) nebo o zrání (např. Vylepšené uvažování), pak by studenti za těchto dvou podmínek pravděpodobně vykazovali podobné množství změn. Tento typ designu však zcela nevylučuje možnost záměny proměnných. Na jedné ze škol se mohlo něco stát, ale na druhé ne (např. Předávkování drogami studentů), takže by to mělo dopad na studenty první školy, zatímco na druhou školu nikoli.

Nakonec pokud jsou účastníci tohoto druhu designu náhodně přiřazeni podmínkám, stává se spíše skutečným experimentem než kvazi experimentem. Ve skutečnosti jde o druh experimentu, který Eysenck požadoval – a který byl nyní mnohokrát proveden – k prokázání účinnosti psychoterapie.

Popisy obrázků

Obrázek 7.3: Popis obrázku: Dva řádkové grafy mapující počet absencí za týden po dobu 14 týdnů . Prvních 7 týdnů bez léčby a posledních 7 týdnů s léčbou. V prvním řádkovém grafu je každý týden 4 až 8 absencí. Po ukončení léčby poklesly absence na 0 až 3 každý týden, což naznačuje, že léčba fungovala. Ve druhém řádkovém grafu není patrná žádná změna v počtu absencí za týden po léčbě, což naznačuje, že léčba nefungovala.