接頭辞quasiは「似ている」ことを意味します。したがって、準実験的研究は実験的研究に似ているが真の実験的研究ではない研究です。独立変数は操作されますが、参加者は条件または条件の順序にランダムに割り当てられません（Cook & Campbell、1979）。従属変数が測定される前に独立変数が操作されるため、準実験的研究は方向性の問題を排除します。ただし、参加者はランダムに割り当てられないため、条件間に他の違いがある可能性があります。準実験的研究変数の交絡の問題を排除するわけではありません。したがって、内部妥当性の観点から、準実験は一般に相関研究と真の実験の間のどこかにあります。

準実験は次のフィールド設定で行われる可能性が最も高いです。どのランダムな割り当てが困難または不可能であるか。それらはしばしば治療の有効性を評価するために実施されます—pe一種の心理療法または教育的介入を打ち砕きます。準実験にはさまざまな種類がありますが、ここでは最も一般的なもののいくつかについて説明します。

被験者間実験の参加者が条件にランダムに割り当てられると、結果のグループがランダムに割り当てられることを思い出してください。非常に似ている可能性があります。実際、研究者はそれらを同等であると考えています。ただし、参加者が条件にランダムに割り当てられていない場合、結果のグループはいくつかの点で異なる可能性があります。このため、研究者はそれらを同等ではないと考えています。したがって、非等価グループ設計は、参加者が条件にランダムに割り当てられていない被験者間設計です。

たとえば、分数を3番目に教える新しい方法を評価したい研究者を想像してみてください。採点者。 1つの方法は、3年生の1つのクラスで構成される治療グループと3年生の別のクラスで構成される対照群で研究を実施することです。学生は研究者によってランダムにクラスに割り当てられないため、この設計は同等ではないグループ設計になります。つまり、学生間に重要な違いがある可能性があります。たとえば、成績の高い生徒ややる気のある生徒の保護者は、子供をウィリアムズさんのクラスに割り当てるように要求する可能性が高い可能性があります。あるいは、ジョーンズ氏はより強い懲戒処分を受けているため、校長が「トラブルメーカー」をクラスに割り当てた可能性があります。もちろん、教師のスタイルや教室の環境さえも非常に異なり、達成度や動機付けのレベルが異なる可能性があります。研究の終わりに、2つのクラスの分数に関する知識に違いがあった場合、それは教授法の違いが原因である可能性がありますが、これらの交絡変数のいずれかが原因である可能性があります。

もちろん、同等ではないグループデザインを使用している研究者は、グループができるだけ類似していることを確認するための措置を講じることができます。この例では、研究者は同じ学校で2つのクラスを選択して、学生が2つのクラスでは、標準化された数学テストで同様のスコアがあり、教師は同じ性別で、年齢が近く、同じような教授法を持っています。このような手順を実行すると、研究の内部妥当性が高まります。それは最も重要な交絡変数のいくつかを排除するからです。しかし、学生を条件に真にランダムに割り当てることなく、研究者が制御できなかった他の重要な交絡変数の可能性が残っています。

事前テスト-事後テストの設計

事前テスト-テスト後の設計では、従属変数は、治療が実施される前と実施された後に1回測定されます。たとえば、小学生の違法薬物に対する態度に対する抗薬物教育プログラムの有効性に関心のある研究者を想像してみてください。研究者は、特定の小学校の生徒の態度を1週間測定し、次の週に抗薬物プログラムを実施し、最後に次の週に再び彼らの態度を測定することができます。事前テストと事後テストの設計は、各参加者が最初に対照条件下で、次に治療条件下でテストされる被験者内実験によく似ています。ただし、被験者内の実験とは異なり、参加者が最初に治療条件でテストされ、次に「未治療」の対照条件でテストされることは通常不可能であるため、条件の順序が相殺されません。

テスト後の平均スコアがテスト前の平均スコアよりも優れている場合は、治療が改善の原因である可能性があると結論付けるのが理にかなっていますが、残念ながら、これを高い確実性で結論付けることはできません。事後テストのスコアが優れている理由に関するその他の説明代替説明の1つのカテゴリは、履歴の名前になります。事前テストと事後テストの間に他のことが起こった可能性があります。おそらく、テレビで放映され、多くの学生がそれを見た抗薬物プログラム、またはおそらく有名人が薬物の過剰摂取で亡くなり、多くの学生がそれについて聞いたのかもしれません。別のカテゴリーの代替説明は成熟の名の下にあります。参加者は彼らは成長し、学習しているので、とにかく彼らが行っていた方法でプレテストとポストテストの間で変化しました。それが1年間のプログラムであった場合、参加者は衝動性が低くなるか、より良い推論者になる可能性があり、これが変更の原因となる可能性があります。

テスト前後の設計における従属変数の変更の別の代替説明は、平均。これは、ある変数で極端にスコアを付けた個人は、次の機会では極端にスコアが低くなる傾向があるという統計的事実を指します。たとえば、長期平均が150で、突然220をボウリングするボウラーは、次のゲームでほぼ確実にスコアが低くなります。彼女のスコアは平均スコア150に向かって「回帰」します。平均への回帰は、参加者が極端なスコアのためにさらなる研究のために選択されたときに問題になる可能性があります。たとえば、テストで特に低いスコアを出した学生だけを想像してみてください。分数には特別なトレーニングプログラムが与えられ、再テストされます。平均への回帰は、トレーニングプログラムが効果がない場合でも、スコアが高くなることを保証します。密接に関連する概念、および心理学研究で非常に重要な概念は、自然寛解です。 。これは、多くの医学的および心理的問題が、いかなる治療もなしに時間とともに改善する傾向です。一般的な寒さは良い例です。今日、100人の一般的な寒さの患者の症状の重症度を測定する場合は、チキンスープを1杯与えてください。毎日、そして1週間後に再び症状の重症度を測定すると、おそらく大幅に改善されるでしょう。これは、鶏のスープが改善の原因であったという意味ではありません、ハウver、何の治療もしなくてもかなり改善されていたからです。同じことが多くの心理的問題にも当てはまります。今日の重度のうつ病の人々のグループは、平均して6か月でうつ病が少なくなる可能性があります。うつ病の治療に関するいくつかの研究の結果を検討したところ、研究者のMichaelPosternakとIvanMillerは、待機リスト管理条件の参加者が治療を受ける前に平均10〜15％改善したことを発見しました（Posternak & Miller、2001）。したがって、一般に、テスト前とテスト後のデザインから因果関係を推測することには非常に注意する必要があります。

幸いなことに、他の多くの研究者がアイゼンクの挑戦に取り組み、1980年までに、参加者がランダムに治療条件と対照条件に割り当てられる何百もの実験が行われ、結果は、メアリー・リー・スミス、ジーン・グラス、トーマス・ミラーによる古典的な本にまとめられました（スミス、グラス、&ミラー、1980）。彼らは、全体的な心理療法が非常に効果的であり、治療参加者の約80％は、平均的な対照参加者よりも改善しています。その後の研究では、さまざまなタイプの心理療法が多かれ少なかれ効果的である条件に焦点を当てています。

中断された時系列設計

テスト前後の設計の変形は、中断された時系列設計です。時系列は、一定期間にわたって一定の間隔で行われる一連の測定値です。たとえば、製造会社は、1年間、毎週労働者の生産性を測定する場合があります。中断された時系列設計では、このような時系列は処理によって「中断」されます。1つの典型的な例では、処理は工場での作業シフトを10時間から8時間に短縮することでした（Cook & Campbell、1979）勤務シフトの短縮後、生産性はかなり急速に増加し、その後何ヶ月も上昇したままだったため、研究者はシフトの短縮が中断された時系列設計は、処理の前後の両方で従属変数の測定値が含まれるという点で、事前テストと事後テストの設計に似ていることに注意してください。ただし、複数の事前テストが含まれるという点で、事前テストと事後テストの設計とは異なります。

図7.3は、仮想の中断された時系列研究からのデータを示しています。従属変数は、調査方法コースでの1週間あたりの学生の欠席数です。インストラクターは毎日公に出席し始め、インストラクターが誰が出席し、誰が不在であるかを学生が認識できるようにします。図7.3の上部パネルは、この処理が機能した場合にデータがどのように見えるかを示しています。治療前は一貫して欠席数が多く、治療後は欠席が即座に持続的に減少します。図7.3の下のパネルは、この処理が機能しなかった場合にデータがどのように見えるかを示しています。平均して、治療後の欠席数は前の欠席数とほぼ同じです。この図は、より単純な事前テスト-事後テスト設計に対する中断された時系列設計の利点も示しています。 7週目の治療前と8週目の治療後の欠勤の測定が1回だけだった場合、治療が減少の原因であるかのように見えたでしょう。治療前後の複数の測定値は、7週目と8週目の間の減少が通常の週ごとの変動にすぎないことを示唆しています。

組み合わせ計画

一般に、非同等のグループ設計または事前テスト-事後テストよりも優れた準実験計画の一種。デザインは、両方の要素を組み合わせたものです。事前テストを受け、治療を受け、その後事後テストを受ける治療グループがあります。しかし同時に、事前テストが行われ、治療を受けず、その後、事後テストが行われる対照群があります。したがって、問題は、治療を受けた参加者が改善したかどうかだけでなく、治療を受けていない参加者よりも改善したかどうかです。

たとえば、ある学校の生徒に事前テストが行われたとします。薬物に対する彼らの態度について、その後、抗薬物プログラムにさらされ、最後に事後テストが行われます。同様の学校の生徒は、抗薬物プログラムにさらされることなく、事前テストを受け、最後に事後テストを受けます。繰り返しになりますが、治療状態の学生が薬物に対してより否定的になる場合、この態度の変化は治療の効果である可能性がありますが、歴史や成熟の問題でもある可能性があります。それが本当に治療の効果である場合、治療状態の学生は対照状態の学生よりも否定的になるはずです。しかし、それが歴史の問題（たとえば、有名人の薬物の過剰摂取のニュース）または成熟（たとえば、推論の改善）である場合、2つの条件の学生は同様の量の変化を示す可能性があります。ただし、このタイプの設計は、変数を混乱させる可能性を完全に排除するわけではありません。一方の学校では何かが発生する可能性がありますが、もう一方の学校では発生しない可能性があるため（たとえば、学生の薬物の過剰摂取）、最初の学校の生徒は影響を受けますが、他の学校の生徒は影響を受けません。

最後に、この種の設計の参加者がランダムに条件に割り当てられる場合、それは準実験ではなく真の実験になります。実際、これはアイゼンクが心理療法の有効性を実証するために求めた、そして現在何度も行われている種類の実験です。

画像の説明

図7.3画像の説明：14週間にわたる1週間あたりの欠勤数を示す2本の折れ線グラフ。最初の7週間は治療なしで、最後の7週間は治療ありです。最初の折れ線グラフでは、毎週4〜8回の欠席があります。治療後、欠席は毎週0〜3に減少します。これは、治療が機能したことを示しています。 2番目の折れ線グラフでは、治療後の1週間あたりの欠勤数に目立った変化はなく、治療が機能しなかったことを示しています。