Przedrostek quasi oznacza „przypominający”. Zatem badania quasi-eksperymentalne to takie, które przypominają badania eksperymentalne, ale nie są prawdziwymi badaniami eksperymentalnymi. Chociaż zmienną niezależną manipuluje się, uczestnicy nie są losowo przypisywani do warunków lub kolejności warunków (Cook & Campbell, 1979) .Ponieważ zmienną niezależną manipuluje się przed pomiarem zmiennej zależnej, badania quasi-eksperymentalne eliminują problem kierunkowości. Ale ponieważ uczestnicy nie są przydzielani losowo – co sprawia, że istnieją inne różnice między warunkami – badania quasi-eksperymentalne nie eliminuje problemu zmiennych mylących. Pod względem trafności wewnętrznej, zatem quasi-eksperymenty są generalnie gdzieś pomiędzy badaniami korelacyjnymi a prawdziwymi.

Quasi-eksperymenty są najczęściej przeprowadzane w warunkach terenowych w których losowe przypisanie jest trudne lub niemożliwe. Często przeprowadza się je w celu oceny skuteczności leczenia – np raps to rodzaj psychoterapii lub interwencji edukacyjnej. Istnieje wiele różnych rodzajów quasi-eksperymentów, ale omówimy tutaj tylko kilka z najczęściej spotykanych.

Przypomnij sobie, że kiedy uczestnicy eksperymentu międzyprzedmiotowego są losowo przypisywani do warunków, powstałe grupy prawdopodobnie będą całkiem podobne. W rzeczywistości badacze uważają je za równoważne. Jednak gdy uczestnicy nie są losowo przypisywani do warunków, powstałe grupy prawdopodobnie będą pod pewnymi względami odmienne. Z tego powodu badacze uważają je za nie równoważne. Projekt grup nierównomiernych jest więc projektem międzyprzedmiotowym, w którym uczestnicy nie zostali losowo przypisani do warunków.

Wyobraźmy sobie na przykład naukowca, który chce ocenić nową metodę nauczania ułamków do trzeciej. równiarki. Jednym ze sposobów byłoby przeprowadzenie badania z grupą terapeutyczną składającą się z jednej klasy uczniów trzeciej klasy i grupą kontrolną składającej się z innej klasy uczniów trzeciej klasy. Taki układ byłby nierównomiernym projektem grupowym, ponieważ studenci nie są losowo przydzielani do zajęć przez badacza, co oznacza, że mogą występować między nimi istotne różnice. Na przykład rodzice osiągający lepsze wyniki lub bardziej zmotywowani uczniowie mogli z większym prawdopodobieństwem poprosić o przydzielenie ich dzieci do klasy pani Williams. Albo dyrektor mógł przydzielić „wichrzycieli” do klasy pana Jonesa, ponieważ jest silniejszym dyscyplinującym. Oczywiście style nauczycieli, a nawet środowiska w klasie, mogą być bardzo różne i mogą powodować różne poziomy osiągnięć lub motywacji wśród Jeśli pod koniec badania istniała różnica w znajomości ułamków w obu klasach, mogła być ona spowodowana różnicą między metodami nauczania – ale mogła być spowodowana przez którąkolwiek z tych mylących zmiennych.

Oczywiście badacze korzystający z nierównomiernego projektu grup mogą podjąć kroki, aby zapewnić, że ich grupy są jak najbardziej podobne. W przedstawionym przykładzie badacz mógłby spróbować wybrać dwie klasy w tej samej szkole, gdzie uczniowie w obu klasach mają podobne wyniki na standardowym teście z matematyki, a nauczyciele są tej samej płci, są w zbliżonym wieku i mają podobny styl nauczania. Podjęcie takich kroków zwiększyłoby wewnętrzną trafność badania ponieważ wyeliminowałoby to niektóre z najważniejszych zmiennych zakłócających. Ale bez prawdziwego losowego przypisania uczniów do warunków, istnieje możliwość wystąpienia innych ważnych zmiennych zakłócających, których badacz nie był w stanie kontrolować.

Projekt przedtestu-posttestu

W teście wstępnym -projekt po teście, zmienna zależna jest mierzona raz przed wdrożeniem zabiegu i raz po jego wdrożeniu. Wyobraźmy sobie na przykład badacza, którego interesuje skuteczność programu edukacji antynarkotykowej w zakresie postaw uczniów szkół podstawowych w stosunku do narkotyków. Badacz mógł zmierzyć postawy uczniów w danej szkole podstawowej w ciągu jednego tygodnia, wdrożyć program antynarkotykowy w następnym, a na koniec ponownie zmierzyć ich postawy w następnym tygodniu. Projekt pretest-posttest jest podobny do eksperymentu wewnątrzosobniczego, w którym każdy uczestnik jest testowany najpierw w warunkach kontrolnych, a następnie w warunkach leczenia.Jest to jednak odmienne od eksperymentu wewnątrz-osobowego, w którym kolejność warunków nie jest równoważona, ponieważ zazwyczaj nie jest możliwe przebadanie uczestnika najpierw w stanie leczonym, a następnie w stanie kontrolnym „nieleczonym”.

Jeśli średni wynik posttestu jest lepszy niż średni wynik przedtestowy, to sensowne jest stwierdzenie, że leczenie może być odpowiedzialne za poprawę. Niestety, często nie można tego zakończyć z dużą dozą pewności, ponieważ inne wyjaśnienia, dlaczego wyniki po teście są lepsze. Jedna kategoria alternatywnych wyjaśnień nosi nazwę historii. Inne rzeczy mogły się zdarzyć między teście wstępnym a posttestem. Być może program antynarkotykowy nadawany w telewizji i wielu uczniów go oglądało, lub być może celebryta zmarła z powodu przedawkowania narkotyków i wielu uczniów o tym słyszało. Inna kategoria alternatywnych wyjaśnień nosi nazwę dojrzewania. Uczestnicy mogą zmieniły się między pretestem a posttestem w sposób, w jaki i tak zamierzali, ponieważ rosną i uczą się. Gdyby był to program całoroczny, uczestnicy mogliby stać się mniej impulsywni lub lepiej rozumować, co może być odpowiedzialne za zmianę.

Innym alternatywnym wyjaśnieniem zmiany zmiennej zależnej w projekcie przed testem po teście jest regresja do średni. Odnosi się to do statystycznego faktu, że osoba, która przy jednej okazji osiąga wyjątkowo wysokie wyniki, będzie miała tendencję do uzyskiwania mniej ekstremalnych wyników przy następnej okazji. Na przykład melonik ze średnią długoterminową wynoszącą 150, który nagle rzuci a 220, prawie na pewno zdobędzie niższy wynik w następnej grze. Jej wynik „cofnie się” do średniej wartości 150. Regresja do średniej może stanowić problem, gdy uczestnicy są wybierani do dalszych badań ze względu na ich ekstremalne wyniki. Wyobraźmy sobie na przykład, że tylko uczniowie, którzy uzyskali szczególnie niskie wyniki w teście frakcje otrzymują specjalny program szkoleniowy, a następnie są ponownie testowane. Regresja do średniej prawie gwarantuje, że ich wyniki będą wyższe, nawet jeśli program treningowy nie przyniesie efektu. Ściśle powiązaną koncepcją – i niezwykle ważną w badaniach psychologicznych – jest spontaniczna remisja . To jest tendencja wielu problemów medycznych i psychologicznych, które z czasem ustępują bez jakiejkolwiek formy leczenia. Przeziębienie jest dobrym przykładem. Gdyby zmierzyć nasilenie objawów u 100 osób cierpiących na przeziębienie, daj im miskę rosołu każdego dnia, a następnie ponownie mierzyć nasilenie objawów w ciągu tygodnia, prawdopodobnie znacznie by się poprawiły. Nie oznacza to, że rosół był odpowiedzialny za poprawę, ale ver, ponieważ bez żadnego leczenia byłyby znacznie lepsze. To samo dotyczy wielu problemów psychologicznych. Grupa osób z poważną depresją będzie prawdopodobnie mniej przygnębiona średnio w ciągu 6 miesięcy. Przeglądając wyniki kilku badań dotyczących leczenia depresji, badacze Michael Posternak i Ivan Miller stwierdzili, że uczestnicy z kontrolnymi stanami na liście oczekujących poprawili się średnio o 10 do 15%, zanim w ogóle otrzymali jakiekolwiek leczenie (Posternak & Miller, 2001). W związku z tym należy być ogólnie bardzo ostrożnym, jeśli chodzi o wnioskowanie o przyczynowości na podstawie projektów pretest-posttest.

Na szczęście wielu innych badaczy podjęło wyzwanie Eysencka i do 1980 roku przeprowadzono setki eksperymentów, w których uczestnicy zostali losowo przydzieleni do leczenia i warunków kontrolnych, a wyniki podsumowano w klasycznej książce Mary Lee Smith, Gene Glass i Thomasa Millera (Smith, Glass, & Miller, 1980). Okazało się, że ogólnie psychoterapia była dość skuteczna, z około 80% uczestników leczenia poprawia się bardziej niż przeciętny uczestnik grupy kontrolnej Kolejne badania koncentrowały się bardziej na warunkach, w których różne rodzaje psychoterapii są mniej lub bardziej skuteczne.

Przerwane projektowanie szeregów czasowych

Wariantem projektu przed testem po teście jest przerywany projekt szeregów czasowych. Szereg czasowy to zbiór pomiarów wykonywanych w odstępach czasu w pewnym okresie. Na przykład firma produkcyjna może mierzyć produktywność swoich pracowników co tydzień przez rok. W przerywanej serii czasowej, taka seria czasowa jest „przerywana” przez zabieg. W jednym klasycznym przykładzie obróbka polegała na skróceniu zmian pracy w fabryce z 10 do 8 godzin (Cook & Campbell, 1979). Ponieważ produktywność rosła dość szybko po skróceniu zmian roboczych, a także utrzymywała się na wysokim poziomie przez wiele miesięcy później, badacz doszedł do wniosku, że skrócenie zmian spowodowało wzrost Należy zauważyć, że przerywany projekt szeregów czasowych jest podobny do projektu przed testem po teście, ponieważ obejmuje pomiary zmiennej zależnej zarówno przed, jak i po zabiegu. W odróżnieniu od projektu przed testem po teście, jednak zawiera wiele testów wstępnych i pomiary po teście.

Rysunek 7.3 przedstawia dane z hipotetycznego przerywanego badania szeregów czasowych. Zmienną zależną jest liczba nieobecności uczniów w tygodniu na kursie metod badawczych. Leczenie polega na tym, że instruktor codziennie publicznie przyjmuje obecność na zajęciach, aby uczniowie wiedzieli, że instruktor jest świadomy tego, kto jest obecny, a kto nie. Górny panel rysunku 7.3 pokazuje, jak mogłyby wyglądać dane, gdyby to leczenie zadziałało. Występuje stale wysoka liczba nieobecności przed leczeniem, a po zabiegu następuje natychmiastowy i trwały spadek nieobecności. Dolny panel rysunku 7.3 pokazuje, jak mogłyby wyglądać dane, gdyby to leczenie nie zadziałało. Średnio liczba nieobecności po zabiegu jest mniej więcej taka sama jak przed. Ta figura ilustruje również przewagę przerywanego projektu szeregów czasowych w porównaniu z prostszym projektem testu wstępnego-końcowego. Gdyby był tylko jeden pomiar nieobecności przed leczeniem w tygodniu 7 i jeden po nim w tygodniu 8, wyglądałoby to tak, jakby leczenie było odpowiedzialne za redukcję. Wielokrotne pomiary zarówno przed, jak i po leczeniu sugerują, że redukcja między 7 a 8 tygodniem jest niczym innym jak zwykłą zmiennością z tygodnia na tydzień.

Połączone projekty

Typ quasi-eksperymentalnego projektu, który jest ogólnie lepszy niż albo projekt z nierównomiernymi grupami, albo test przedtestowy-posttest design to taki, który łączy w sobie elementy obu. Jest grupa terapeutyczna, która przechodzi test wstępny, otrzymuje leczenie, a następnie przechodzi test końcowy. Ale jednocześnie jest grupa kontrolna, która jest poddawana testowi wstępnemu, nie otrzymuje leczenia, a następnie przechodzi test końcowy. Pytanie zatem nie dotyczy po prostu tego, czy uczestnicy, którzy otrzymali leczenie, poprawiają się, ale czy poprawiają się bardziej niż uczestnicy, którzy nie otrzymują leczenia.

Wyobraź sobie, na przykład, że uczniowie w jednej szkole przechodzą test wstępny na temat ich stosunku do narkotyków, a następnie są poddawani programowi antynarkotykowemu, a na końcu poddawani są testowi końcowemu. Uczniowie w podobnej szkole przechodzą wstępne testy, nie są poddawani programowi antynarkotykowemu, a na końcu przechodzą test końcowy. Ponownie, jeśli studenci w stanie leczenia staną się bardziej negatywnie nastawieni do narkotyków, ta zmiana nastawienia może być efektem leczenia, ale może również być kwestią historii lub dojrzewania. Jeśli rzeczywiście jest to efekt leczenia, wówczas studenci w stanie leczenia powinni stać się bardziej negatywni niż studenci w stanie kontrolnym. Ale jeśli jest to kwestia historii (np. Wiadomości o przedawkowaniu narkotyków przez celebrytów) lub dojrzewania (np. Lepsze rozumowanie), wówczas uczniowie w tych dwóch warunkach prawdopodobnie wykażą podobne zmiany. Ten typ projektowania nie eliminuje jednak całkowicie możliwości wprowadzenia zmiennych zakłócających. Coś może się zdarzyć w jednej ze szkół, ale nie w drugiej (np. Przedawkowanie narkotyków przez uczniów), więc uczniowie pierwszej szkoły byliby dotknięci tym problemem, a uczniowie drugiej szkoły.

Wreszcie, jeśli uczestnicy tego rodzaju projektu są losowo przypisani do warunków, staje się prawdziwym eksperymentem, a nie quasi eksperymentem. W rzeczywistości jest to rodzaj eksperymentu, do którego nawoływał Eysenck – i który był już wielokrotnie przeprowadzany – w celu wykazania skuteczności psychoterapii.

Opisy obrazów

Rysunek 7.3 opis obrazu: Dwa wykresy liniowe przedstawiające liczbę nieobecności w tygodniu w ciągu 14 tygodni . Pierwsze 7 tygodni to okres bez leczenia, a ostatnie 7 tygodni to leczenie. Na pierwszym wykresie liniowym tygodniowo występuje od 4 do 8 nieobecności. Po zabiegu nieobecności spadają do 0 do 3 tygodniowo, co sugeruje skuteczność leczenia. Na drugim wykresie liniowym nie ma zauważalnej zmiany liczby nieobecności tygodniowo po zabiegu, co sugeruje, że leczenie nie zadziałało.