Quasi experimentelle Forschungsdefinition und -designs

Einführung

Quasi-experimentelle Forschung kommt aus dem Bildungsbereich, wo die Untersuchung bestimmter Phänomene nach experimentellen Verfahren nicht durchgeführt werden konnte (Campbell und Stanley, 1966)..

In den letzten Jahrzehnten haben sie in der angewandten Forschung eine große Bedeutung erlangt.

Eigenschaften quasi-experimenteller Designs

Wird in Situationen verwendet, in denen Probanden nicht zufällig verschiedenen Bedingungen zugeordnet werden können.

Weniger Kontrolle über die Auswirkungen von VVEE als bei experimentellen Designs.

Wer nachforscht, kann… (Denken Sie an das MAX-MIN-CON-Prinzip, Thema 3)

-  MAXimieren Sie Unterschiede in VI (die primäre systematische Varianz).

-  Minimieren Sie die Fehlervarianz.

Der Forscher kann die sekundäre systematische Varianz, die durch Bedrohungen der internen Validität verursacht wird, nicht kontrollieren.

Das Forschungspersonal verfügt nicht über die Ressourcen, um die Bildung der Gruppen zu kontrollieren. Die Regel für die Zuordnung von Probanden zu Gruppen ist nicht zufällig und in den meisten Fällen nicht bekannt. Eine der Hauptaufgaben des Forschers besteht darin, mögliche Bedrohungen für die interne Gültigkeit zu identifizieren, um sie zu berücksichtigen oder zu neutralisieren. Sie müssen die Auswirkungen von LV auf andere Weise von denen aufgrund von VVEE trennen, die die RV beeinflussen können (je mehr Fremdfaktoren ausgeschlossen sind, desto valider wird die Studie sein)..

Misst die Auswirkungen der Behandlung auf Wohnmobile (es kann eine oder mehrere Behandlungen geben).

Es teilt die Logik des experimentellen Paradigmas, das impliziert, dass die folgenden Bedingungen erfüllt sein müssen, um kausale Beziehungen herzustellen:

1) LV muss vor RV stehen.

2) Zwischen den Variablen muss eine Kovariation bestehen.

3) Alternative Erklärungen sollten ausgeschlossen werden können. (Dies ist der Punkt, der in diesem Zusammenhang die meisten Probleme aufwirft, aber es ist entscheidend, kausale Schlussfolgerungen ziehen zu können.)

Die Forschung wird in Situationen durchgeführt, in denen das untersuchte Verhalten auf natürliche Weise auftritt, weshalb es tendenziell eine größere externe Validität aufweist (obwohl, wie wir gesehen haben, die interne Validität schwächer ist).

Sie sind sehr nützlich bei der Bewertung von psychologischen oder sozialen Interventionsprogrammen, um ihre Planung und Kontrolle zu verbessern.

Sie dienen dazu, die Wirksamkeit und Wirksamkeit von Programmen in verschiedenen Bereichen zu bewerten: Gesundheit, Bildung, Wohlbefinden und andere soziale Dienste.

Klassifikation von quasi-experimentellen Designs

Vorexperimentelle Entwürfe:

a) Aus einer einzelnen Gruppe, nur mit Nachprüfungsmaßnahme.
b) Nur bei Messung nach dem Test mit nicht äquivalenter Kontrollgruppe. c) Aus einer einzelnen Gruppe mit Pretest + Posttest-Messungen ...

Quasi-experimentelle Designs:

a) Mit Kontrollgruppe:

- Mit nicht äquivalenter Kontrollgruppe ...

o Vortest + Posttest.

o Kohorten.

- Diskontinuität in der Regression.

b) Ohne Kontrollgruppe:

- Wiederholte Behandlung.

- Absetzen der Behandlung mit Pretest + Posttest. c) Aus unterbrochenen Zeitreihen:

- Einfach.

- Mit Kontrollgruppe mit Äquivalent.

Vorexperimentelle Designs

Sie dienen dazu, das untersuchte Phänomen zu approximieren (um Hypothesen zu erstellen), ohne zu vergessen, dass es bei der Interpretation der Daten zahlreiche VVEE geben kann, die zu einer fehlerhaften Zuordnung der Wirkung von LV auf RV führen würden.

Sie erlauben normalerweise keine vernünftigen kausalen Schlussfolgerungen. Sehen Sie außergewöhnliche Beispiele des virtuellen Kurses
Sie stellen die Grundmodule dar, aus denen der Rest der quasi-experimentellen Designs konfiguriert wird..

1. a) Einzelgruppendesigns, nur mit Nachprüfungsmaß: X O.
   - Fehlt die Kontrolle, so können keine kausalen Schlussfolgerungen gezogen werden.
2. b) Designs mit nur Messung nach dem Test und nicht äquivalenter Kontrollgruppe: - Ohne Vortest können wir nicht wissen, ob die Unterschiede zwischen den Gruppen (nach dem Test) auf die Behandlung oder die unterschiedliche Auswahl (nicht äquivalente Gruppen) zurückzuführen sind. - Die erzielten Ergebnisse sind hinsichtlich der Kausalität nicht interpretierbar.
3. c) Einzelgruppendesigns mit Maßnahmen vor und nach dem Test: O1 X O2 - Wir können nicht sicherstellen, dass die Änderungen (nach dem Test) auf die Wirkung der Behandlung zurückzuführen sind.
   - Es gibt zahlreiche Bedrohungen für die interne Validität: Verlauf, statistische Regression, Reifung, Testverwaltung, Instrumentierung ... Je mehr wir verwerfen, desto mehr können wir davon ausgehen, dass das Design interpretierbar ist (sehr schwierig)..
   - Nützlich, um Hypothesen für zukünftige Forschung vorzuschlagen. (Strenger ")

Quasi-experimentelle Designs mit Kontrollgruppe

Nicht äquivalente Kontrollgruppendesigns

• Die Gruppenzuweisungsregel ist nicht bekannt, da sie mit bereits gebildeten Gruppen funktioniert.
• Obwohl der Forscher mit bereits gebildeten Gruppen arbeitet, wird er versuchen, Gruppen auszuwählen, die so gleichwertig wie möglich sind, und dabei versuchen, VVEE nicht zu beeinflussen, die eine eindeutige Interpretation der Ergebnisse gefährden..
• LOGISCH: Wenn die Behandlung wirksam geworden ist, sind die Unterschiede zwischen den Gruppen (nach dem Test) größer als diejenigen, die anfänglich zwischen ihnen bestehen könnten (vor dem Test)..

Pretest-Posttest-Design mit nicht äquivalenter Kontrollgruppe

Eine der am häufigsten verwendeten in den Sozialwissenschaften.

Ähnlich wie beim Zwei-Gruppen-Versuchsaufbau, obwohl hier die Gruppen bereits gebildet sind
(Sie haben nicht die anfängliche Äquivalenz, die durch zufällige Zuordnung von Probanden zu Gruppen erhalten wird). Die Vortestmessung zeigt die vorhandenen Unterschiede an, bevor die Behandlung eingeleitet wird.

Die Zuordnung der Behandlung zur einen oder anderen Gruppe wird vom Forschungspersonal kontrolliert..

Wir können verschiedene Muster von Ergebnissen finden, anhand derer wir die GEFAHREN FÜR DIE INTERNE GÜLTIGKEIT analysieren müssen

Kohortengestaltung

KOHORT: Gruppe von Personen, die einer Institution (formell oder informell) angehören und für einen bestimmten Zeitraum denselben Umständen ausgesetzt sind. Sie wechseln in diesen Institutionen von einer Ebene zur anderen. Sehr nützlich in der Forschung im Bildungsbereich. Erste Klasse von Studenten, die sich einer Bildungsreform unterziehen

VORTEIL:

-  In der Lage zu sein, zu untersuchen, wie sich ein bestimmtes Ereignis auf eine Gruppe auswirkt (experimentelle Kohorte) und es mit einem anderen zu vergleichen, bei dem dieses Ereignis nicht aufgetreten ist (Kontrollkohorte).

-  Leicht erschwingliche Gruppen, auch wenn die mit der Randomisierung erreichte Äquivalenz nicht erreicht wird (die Gefahr einer Selektion kann nicht definitiv ausgeschlossen werden). Es ermöglicht vernünftige kausale Schlussfolgerungen zu ziehen (immer zu bewerten, ob es Auswirkungen von VVEE gibt, die die Ergebnisse beeinträchtigen).

Diskontinuitätsdesigns in Regression

VORTEIL: Es ermöglicht stabile kausale Hypothesen mit mehr Garantien, da die Gruppenzuweisungsregel bekannt ist (hoher Grad an interner Validität). Die Personen gehen je nach Vortest zu der einen oder anderen Gruppe (C = Cut-off-Score, von dem einige Personen der Kontrollgruppe und andere der Versuchsgruppe zugeordnet werden)..

Der Name stammt von der Berechnung einer Regressionslinie aus den erzielten Ergebnissen (Vortest + Posttest)..

Abb. (A): Behandlung ohne Wirkung.
Abb. (B): Behandlung mit Wirkung (Diskontinuität vom Grenzpunkt „C“).

Als Vortestmaßnahme muss es möglich sein, eine kontinuierliche Variable anzuwenden (abhängig davon, welche Gruppen gebildet werden)..

In der Praxis wird es selten verwendet, da die Zuordnung zu Bedingungen nicht immer nach einem einzigen Kriterium erfolgen kann. Es wird normalerweise verwendet in ...

• -  Bildung: Bewertung der Bildungssysteme.
• -  Medizin: Um die Wirksamkeit eines Arzneimittels zu testen.
  Wenn Sie die Zuweisungsregel kennen, können Sie einige Bedrohungen für die interne Gültigkeit ausschließen, andere wie die Wechselwirkung zwischen Behandlung und Reifung nicht.

Quasi-experimentelle Designs ohne Kontrollgruppe

Manchmal ist es nicht möglich, eine Kontrollgruppe zu haben (aus praktischen und / oder ethischen Gründen). Medizinische Behandlung

Sie haben weniger Macht, kausale Schlussfolgerungen zu rechtfertigen als Kontrollgruppendesigns (geringere interne Validität). Einige eignen sich eher als Teil komplexerer Designs als als eigenständige Designs.

Behandlungsentzugsdesign mit Pretest und Posttest O1 X O2 O3 X O4

Mit dem Absetzen der Behandlung versucht der Forscher, Bedingungen zu schaffen, die die Funktion der Kontrollgruppe ausüben. Versuchssequenz: O1 X O2 // Kontrollsequenz: O3 X O4 (Polizeiüberwachung in einer unruhigen Nachbarschaft)

Es kann nur angewendet werden, wenn die anfängliche Wirkung der Behandlung vorübergehend ist..

Effektive Behandlung: Unterschiede zwischen O1 und O2 in entgegengesetzter Richtung zu den Unterschieden zwischen O3 und O4.

Mögliche Auswirkungen der Behandlung zwischen O2 und O3 (auch wenn es noch vorhanden ist):

• Erhöhen, ansteigen.
• Instandhaltung.
• Verringern.

Nach Absetzen der Behandlung sollte sich eine spürbare Veränderung ergeben.

PROBLEME präsentiert es:

Es werden große Proben und sehr zuverlässige Messungen benötigt.

Manchmal kann ein Entzug aus der Behandlung ethische Probleme und / oder Frustrationen aufwerfen.

Eine hohe experimentelle Mortalität kann auftreten.

Beobachtungen sollten in gleichen Zeitintervallen durchgeführt werden, um mögliche spontane lineare Änderungen zu überwachen, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums stattfinden..

Wiederholen Sie das Behandlungsdesign O1 X O2 X O3 X O4

Es gibt nur eine Gruppe, in der das Forschungspersonal die einführt, zurückzieht und wieder einführt

Behandlung zu verschiedenen Zeiten. Die Anwendung der Behandlung muss mit Veränderungen des RV korrelieren. Es kann nur angewendet werden, wenn die anfängliche Wirkung der Behandlung vorübergehend ist..
Weitere interpretierbare Ergebnisse:

-  O1 unterscheidet sich von O2.

-  O3 unterscheidet sich von O4.

-  O3 - O4 unterscheiden sich in der gleichen Richtung wie O1 - O2.

BEDROHUNGEN.

-  Zyklische Reifung (Unterschiede aufgrund des Zeitpunkts der Registrierung und nicht aufgrund der Wirkung der Behandlung): Möglich.

-  Geschichte: unwahrscheinlich. Es wäre sehr zufällig, wenn ein externes Ereignis die gleiche Änderung wie die Einführung, der Entzug und die Wiedereinführung der Behandlung bewirken würde.

Unterbrochene Zeitreihendesigns

Sie nehmen vor und während der Behandlung verschiedene Messungen des Wohnmobils vor. Regelmäßige Aufzeichnungen werden gemacht.

Für die Analyse muss bekannt sein, wann die Behandlung eingeführt wird. Falls wirksam, zeigen nachfolgende Beobachtungen eine Änderung in der Reihe.

Häufig in:

-  Sozialwissenschaften.

-  Pädagogische Studien.

-  Gesundheitsstudien.

-  Programmbewertung.

EINFACHES Design unterbrochener Zeitreihen

O1 O2 O3 O4 O5 X O6 O7 O8 O9 O10 (Methadon)

• -  Benötigt nur eine Gruppe.
• -  Es ähnelt dem Pretest-Posttest-Design, es werden jedoch mehrere Messungen vor und nach der Einführung der Behandlung durchgeführt..
• -  Die Wirkung der Behandlung wird durch die Variation des Trends des Wohnmobils gewürdigt. Wenn die Behandlung wirksam ist, wird sich dieser Trend ändern.

Mögliche Bedrohungen für die interne Gültigkeit:

-  Reifung: Kann durch Auswertung des Vorbehandlungstrends (Darstellung der Beobachtungen) kontrolliert werden

davor).

-  Zyklische Veränderungen: Das Studium der Zeitreihen ermöglicht es, deren Wirkung zu erkennen und zu kontrollieren (Vorteil gegenüber a

Pretest-Posttest-Design, bei dem es verdeckt auftreten könnte).

-  Statistische Regression: Sie kann gesteuert werden, indem der Trend zuvor untersucht wird.

-  Instrumentierung: Kann mit immer dem gleichen Registrierungsverfahren gesteuert werden.

-  GESCHICHTE: Es ist die am schwierigsten zu kontrollierende Bedrohung. Es könnte getan werden ...

o Verkürzung der Zeitintervalle zwischen den Messungen.
o Erhöhen der Anzahl der Beobachtungen.
o Gleichzeitige Messung des VVEE, der das RV beeinflussen könnte, vor und nach der Behandlung. o Bewertung der Wirkung des Behandlungsabbruchs (nur wenn er reversibel ist).

Entwurf unterbrochener Zeitreihen MIT NICHT ÄQUIVALENTER KONTROLLGRUPPE

Das Hinzufügen einer Kontrollgruppe ist der beste Weg, um Bedrohungen der internen Gültigkeit zu kontrollieren.

Starker Punkt = Hauptschwierigkeit: Finden Sie eine Kontrollgruppe, die der experimentellen so ähnlich wie möglich ist.