Het voorvoegsel betekent quasi “lijkt op.” Dus quasi-experimenteel onderzoek is onderzoek dat lijkt op experimenteel onderzoek, maar geen echt experimenteel onderzoek is. Hoewel de onafhankelijke variabele wordt gemanipuleerd, worden deelnemers niet willekeurig toegewezen aan condities of orden van condities (Cook & Campbell, 1979) Omdat de onafhankelijke variabele wordt gemanipuleerd voordat de afhankelijke variabele wordt gemeten, elimineert quasi-experimenteel onderzoek het directionaliteitsprobleem. Maar omdat deelnemers niet willekeurig worden toegewezen – waardoor het waarschijnlijk is dat er andere verschillen zijn tussen condities – quasi-experimenteel onderzoek elimineert het probleem van verstorende variabelen niet. In termen van interne validiteit bevinden quasi-experimenten zich daarom over het algemeen ergens tussen correlationele studies en echte experimenten.

Quasi-experimenten worden hoogstwaarschijnlijk uitgevoerd in veldomgevingen in welke willekeurige toewijzing moeilijk of onmogelijk is.Ze worden vaak uitgevoerd om de effectiviteit van een behandeling te evalueren misschien een soort psychotherapie of een educatieve interventie. Er zijn veel verschillende soorten quasi-experimenten, maar we zullen hier slechts enkele van de meest voorkomende bespreken.

Bedenk dat wanneer deelnemers aan een experiment tussen proefpersonen willekeurig aan voorwaarden worden toegewezen, de resulterende groepen zijn waarschijnlijk vrij gelijkaardig. In feite beschouwen onderzoekers ze als gelijkwaardig. Wanneer deelnemers echter niet willekeurig aan voorwaarden worden toegewezen, zullen de resulterende groepen in sommige opzichten waarschijnlijk niet gelijk zijn. Om deze reden beschouwen onderzoekers ze als niet-equivalent. Een niet-equivalent groepsontwerp is dus een ontwerp tussen proefpersonen waarbij deelnemers niet willekeurig aan voorwaarden zijn toegewezen.

Stel je bijvoorbeeld een onderzoeker voor die een nieuwe methode wil evalueren om breuken aan te leren graders. Een manier zou zijn om een onderzoek uit te voeren met een behandelgroep bestaande uit een klas derdejaarsstudenten en een controlegroep bestaande uit een andere klas derdejaarsstudenten. Dit ontwerp zou een niet-equivalent groepsontwerp zijn omdat de studenten niet willekeurig door de onderzoeker aan klassen worden toegewezen, wat betekent dat er belangrijke verschillen tussen hen kunnen zijn. De ouders van beter presterende of meer gemotiveerde leerlingen zouden bijvoorbeeld eerder kunnen vragen om hun kinderen in de klas van mevrouw Williams te plaatsen. Of het schoolhoofd kan de ‘onruststokers’ aan de klas van meneer Jones hebben toegewezen omdat hij een sterkere discipliner is. Als er aan het einde van de studie een verschil was in de kennis van breuken tussen de twee klassen, zou dit kunnen zijn veroorzaakt door het verschil tussen de lesmethoden – maar het kan zijn veroorzaakt door een van deze verstorende variabelen. / p>

Natuurlijk kunnen onderzoekers die een niet-equivalent groepsontwerp gebruiken stappen ondernemen om ervoor te zorgen dat hun groepen zo veel mogelijk op elkaar lijken. In het huidige voorbeeld zou de onderzoeker kunnen proberen om twee klassen op dezelfde school te selecteren, waar de leerlingen in de twee klassen hebben vergelijkbare scores op een gestandaardiseerde wiskundetest en de docenten zijn van hetzelfde geslacht, hebben een vergelijkbare leeftijd en vergelijkbare leerstijlen. Het nemen van dergelijke stappen zou de interne validiteit van de studie vergroten omdat het enkele van de belangrijkste verstorende variabelen zou elimineren. Maar zonder echt willekeurige toewijzing van de studenten aan voorwaarden, blijft er de mogelijkheid van andere belangrijke verstorende variabelen die de onderzoeker niet kon beheersen.

Pretest-Posttest Design

In een pretest – posttest-ontwerp, de afhankelijke variabele wordt eenmaal gemeten voordat de behandeling wordt geïmplementeerd en eenmaal nadat deze is geïmplementeerd. Stel je bijvoorbeeld een onderzoeker voor die geïnteresseerd is in de effectiviteit van een voorlichtingsprogramma tegen drugs op de houding van basisschoolleerlingen ten opzichte van illegale drugs. De onderzoeker zou de attitudes van leerlingen op een bepaalde basisschool gedurende een week kunnen meten, het antidrugsprogramma de volgende week kunnen implementeren en ten slotte hun attitudes de volgende week opnieuw kunnen meten. Het ontwerp van de pretest-posttest lijkt veel op een experiment binnen de proefpersonen waarin elke deelnemer eerst wordt getest onder de controleconditie en vervolgens onder de behandelingsconditie.Het is echter in tegenstelling tot een experiment binnen proefpersonen, doordat de volgorde van de aandoeningen niet wordt gecompenseerd, omdat het doorgaans niet mogelijk is dat een deelnemer eerst wordt getest in de behandelingsconditie en daarna in een ‘onbehandelde’ controleconditie.

Als de gemiddelde posttestscore beter is dan de gemiddelde pretestscore, dan is het logisch om te concluderen dat de behandeling mogelijk verantwoordelijk is voor de verbetering. Helaas kan dit vaak niet met een hoge mate van zekerheid worden geconcludeerd omdat er andere verklaringen waarom de scores van de posttest beter zijn.Een categorie van alternatieve verklaringen wordt geschiedenis genoemd. Er kunnen andere dingen zijn gebeurd tussen de pretest en de posttest. Misschien is er een antidrugsprogramma op televisie uitgezonden en hebben veel studenten ernaar gekeken, of misschien is een beroemdheid overleden aan een overdosis drugs en hebben veel studenten erover gehoord. Een andere categorie van alternatieve verklaringen wordt rijping genoemd. zijn veranderd tussen de pretest en de posttest op manieren die ze sowieso gingen doen, omdat ze groeien en leren. Als het een programma van een jaar zou zijn, zouden de deelnemers minder impulsief of betere redenaars kunnen worden en dit zou verantwoordelijk kunnen zijn voor de verandering.

Een andere alternatieve verklaring voor een verandering in de afhankelijke variabele in een pretest-posttest-ontwerp is regressie naar de betekenis. Dit verwijst naar het statistische feit dat een persoon die de ene keer extreem scoort op een variabele, de volgende keer minder extreem scoort. Bijvoorbeeld, een bowler met een langjarig gemiddelde van 150 die plotseling een 220 bowlt, zal vrijwel zeker lager scoren in de volgende game. Haar score zal ‘teruglopen’ naar haar gemiddelde score van 150. Regressie naar het gemiddelde kan een probleem zijn wanneer deelnemers worden geselecteerd voor verder onderzoek vanwege hun extreme scores. Stel je bijvoorbeeld voor dat alleen studenten die bijzonder laag scoorden op een test van fracties krijgen een speciaal trainingsprogramma en vervolgens opnieuw getest. Regressie naar het gemiddelde alles behalve garandeert dat hun scores hoger zullen zijn, zelfs als het trainingsprogramma geen effect heeft. Een nauw verwant concept – en een uiterst belangrijke in psychologisch onderzoek – is spontane remissie . Dit is de tendens dat veel medische en psychologische problemen in de loop van de tijd verbeteren zonder enige vorm van behandeling. Verkoudheid is een goed voorbeeld. Als men de ernst van symptomen zou meten bij 100 mensen die aan verkoudheid lijden, geef ze dan een kom kippensoep elke dag, en dan de ernst van de symptomen binnen een week opnieuw meten, zouden ze waarschijnlijk veel verbeterd zijn. Dit betekent niet dat de kippensoep verantwoordelijk was voor de verbetering, maar ver, omdat ze veel verbeterd zouden zijn zonder enige behandeling. Hetzelfde geldt voor veel psychische problemen. Een groep ernstig depressieve mensen is tegenwoordig waarschijnlijk gemiddeld minder depressief in zes maanden. Bij het bekijken van de resultaten van verschillende onderzoeken naar behandelingen voor depressie, ontdekten onderzoekers Michael Posternak en Ivan Miller dat deelnemers aan wachtlijstcontroles met gemiddeld 10 tot 15% verbeterden voordat ze überhaupt een behandeling kregen (Posternak & Miller, 2001). Men moet dus over het algemeen zeer voorzichtig zijn met het afleiden van causaliteit uit pretest-posttest-ontwerpen.

Gelukkig gingen veel andere onderzoekers de uitdaging van Eysenck aan, en tegen 1980 waren er honderden experimenten uitgevoerd waarbij deelnemers willekeurig werden toegewezen aan behandelings- en controlecondities, en de resultaten werden samengevat in een klassiek boek van Mary Lee Smith, Gene Glass en Thomas Miller (Smith, Glass, & Miller, 1980). Ze ontdekten dat algemene psychotherapie behoorlijk effectief was, met ongeveer 80% van de deelnemers aan de behandeling verbetert meer dan de gemiddelde controledeelnemer Later onderzoek heeft zich meer gericht op de omstandigheden waaronder verschillende soorten psychotherapie meer of minder effectief zijn.

Ontwerp met onderbroken tijdreeksen

Een variant van het pretest-posttest-ontwerp is het ontwerp met onderbroken tijdreeksen. Een tijdreeks is een reeks metingen die met tussenpozen gedurende een bepaalde periode worden uitgevoerd. Een productiebedrijf kan bijvoorbeeld de productiviteit van zijn werknemers een jaar lang elke week meten. In een onderbroken tijdreeksontwerp wordt een tijdreeks als deze “onderbroken” door een behandeling. In een klassiek voorbeeld was de behandeling het terugbrengen van de ploegendienst in een fabriek van 10 uur naar 8 uur (Cook & Campbell, 1979). Omdat de productiviteit vrij snel toenam na het inkorten van de ploegendiensten, en omdat deze vele maanden daarna hoog bleef, concludeerde de onderzoeker dat de verkorting van de ploegendiensten de toename van productiviteit. Merk op dat het ontwerp met onderbroken tijdreeksen vergelijkbaar is met een pretest-posttest-ontwerp, doordat het metingen van de afhankelijke variabele zowel voor als na de behandeling omvat. en posttest metingen.

Figuur 7.3 toont gegevens van een hypothetisch onderbroken tijdreeksonderzoek. De afhankelijke variabele is het aantal afwezigheden van studenten per week in een cursus met onderzoeksmethoden. De behandeling is dat de instructeur begint elke dag publiekelijk aanwezig te zijn, zodat studenten weten dat de instructeur weet wie er aanwezig is en wie afwezig is. Het bovenste paneel van figuur 7.3 laat zien hoe de gegevens eruit zouden kunnen zien als deze behandeling werkte. Er is een constant hoog aantal afwezigheden vóór de behandeling en er is een onmiddellijke en aanhoudende daling van het aantal afwezigheden na de behandeling. Het onderste paneel van figuur 7.3 laat zien hoe de gegevens eruit zouden kunnen zien als deze behandeling niet werkte. Gemiddeld is het aantal verzuim na de behandeling ongeveer gelijk aan het aantal ervoor. Deze figuur illustreert ook een voordeel van het onderbroken tijdreeksontwerp ten opzichte van een eenvoudiger pretest-posttestontwerp. Als er slechts één meting van het verzuim vóór de behandeling in week 7 en één erna in week 8 was geweest, zou het hebben uitgezien alsof de behandeling verantwoordelijk was voor de vermindering. De meervoudige metingen zowel voor als na de behandeling suggereren dat de vermindering tussen week 7 en 8 niets meer is dan een normale variatie van week tot week.

Combinatieontwerpen

Een soort quasi-experimenteel ontwerp dat over het algemeen beter is dan het niet-equivalente groepsontwerp of de pretest-posttest design is er een die elementen van beide combineert. Er is een behandelgroep die een pretest krijgt, een behandeling krijgt en vervolgens een posttest krijgt. Maar tegelijkertijd is er een controlegroep die een pretest krijgt, de behandeling niet krijgt en vervolgens een posttest krijgt. De vraag is dus niet simpelweg of deelnemers die de behandeling krijgen, verbeteren, maar of ze meer verbeteren dan deelnemers die de behandeling niet krijgen.

Stel je voor dat leerlingen van één school een pretest krijgen. over hun houding ten opzichte van drugs, worden vervolgens blootgesteld aan een antidrugsprogramma en krijgen ten slotte een posttest. Leerlingen van een vergelijkbare school krijgen de pretest, niet blootgesteld aan een antidrugsprogramma, en krijgen ten slotte een posttest. Nogmaals, als studenten in de behandelingsconditie negatiever worden tegenover medicijnen, kan deze verandering in houding een effect zijn van de behandeling, maar het kan ook een kwestie zijn van geschiedenis of rijping. Als het echt een effect is van de behandeling, dan zouden studenten in de behandelde conditie negatiever moeten worden dan studenten in de controleconditie. Maar als het een kwestie van geschiedenis is (bijv. Nieuws over een overdosis drugs van beroemdheden) of rijping (bijv. Verbeterd redeneren), dan zullen studenten in de twee omstandigheden waarschijnlijk vergelijkbare hoeveelheden verandering laten zien. Dit type ontwerp sluit de mogelijkheid van verstorende variabelen echter niet volledig uit. Er zou iets kunnen gebeuren op een van de scholen, maar niet op de andere (bijv. Een overdosis drugs van studenten), dus studenten op de eerste school zouden er last van hebben en studenten op de andere school niet.

Ten slotte, als deelnemers aan dit soort ontwerp willekeurig aan voorwaarden worden toegewezen, wordt het een echt experiment in plaats van een quasi-experiment. In feite is dit het soort experiment waar Eysenck om vroeg – en dat is nu al vele malen uitgevoerd – om de effectiviteit van psychotherapie aan te tonen.

Afbeeldingsbeschrijvingen

Afbeelding 7.3 afbeeldingsbeschrijving: twee lijngrafieken die het aantal afwezigheden per week gedurende 14 weken in kaart brengen . De eerste 7 weken zijn zonder behandeling en de laatste 7 weken zijn met behandeling. In de eerste lijngrafiek zijn er tussen de 4 en 8 afwezigheden per week. Na de behandeling daalt het verzuim tot 0 tot 3 per week, wat suggereert dat de behandeling heeft gewerkt. In de tweede lijngrafiek is er geen merkbare verandering in het aantal verzuim per week na de behandeling, wat suggereert dat de behandeling niet werkte.