Kvaasikatsetuslikud uurimiskavad on teadusringkondades leidnud märkimisväärset tunnustust tänu nende ainulaadsele võimele uurida põhjus-tagajärg seoseid reaalsetes tingimustes. Erinevalt tõelistest katsetest puudub kvaasikatsetes osalejate juhuslik määramine rühmadesse, mis muudab need teatud olukordades praktilisemaks ja eetilisemaks. Käesolevas artiklis uurime kvaasikatsete kontseptsiooni, rakendusi ja eeliseid, valgustades nende asjakohasust ja tähtsust teaduses.
Mis on kvaasi-eksperimentaalne uurimiskava?
Kvaasi-katsetuslikud uurimiskavad on uurimismeetodid, mis sarnanevad tõeliste katsetega, kuid milles puudub osalejate juhuslik määramine rühmadesse. Tõelise eksperimendi puhul määravad teadlased osalejad juhuslikult kas katse- või kontrollrühma, võimaldades võrrelda sõltumatu muutuja mõju sõltuvale muutujale. Kvaasikatsetes ei ole selline juhuslik määramine sageli võimalik või eetiliselt lubatud, mistõttu kasutatakse alternatiivseid strateegiaid.
Kvaasi-katsekujunduste tüübid
On olemas mitut liiki kvaasi-katsekujundusi, et uurida põhjuslikke seoseid konkreetsetes kontekstides. Mõned levinumad tüübid on järgmised:
Mitte-ekvivalentsete rühmade ülesehitus
See disain hõlmab eelnevalt olemasolevate rühmade valimist, mis erinevad mõne põhilise tunnuse poolest, ja nende vastuste võrdlemist sõltumatule muutujale. Kuigi uurija ei määra rühmi juhuslikult, saab ta siiski uurida sõltumatu muutuja mõju.
Regressiooni katkendlikkus
Selles disainis kasutatakse piirväärtust või künnist, et määrata kindlaks, millised osalejad saavad ravi või sekkumist. See eeldab, et osalejad mõlemal pool piiri on kõigis muudes aspektides sarnased, välja arvatud nende kokkupuude sõltumatu muutujaga.
Katkestatud aegridade kavandamine
See uuringukava hõlmab sõltuva muutuja mõõtmist mitu korda enne ja pärast sekkumise või ravi kasutuselevõttu. Võrreldes sõltuva muutuja suundumusi, saavad teadlased järeldada sekkumise mõju.
Looduslikud katsed
Looduslikud eksperimendid kasutavad ära looduslikult esinevaid sündmusi või asjaolusid, mis jäljendavad tõelises eksperimendis esinevat juhuslikku määramist. Osalejad puutuvad kokku erinevate tingimustega teadlaste poolt kindlaks määratud olukordades, ilma et nad manipuleeriksid nendega.
Kvaasi-katsekorralduse rakendamine
Kvaasikatsetuslikud uurimiskavad leiavad rakendust erinevates valdkondades, alates haridusest kuni rahvatervise ja muude valdkondadeni. Kvaasikatsete üheks oluliseks eeliseks on nende teostatavus reaalsetes tingimustes, kus randomiseerimine ei ole alati võimalik või eetiline.
Eetilised põhjused
Eetilised probleemid tekivad teadusuuringutes sageli siis, kui osalejate paigutamine erinevatesse rühmadesse võib potentsiaalselt keelata üksikisikutel juurdepääsu kasulikule ravile või sekkumisele. Sellistel juhtudel pakuvad kvaasi-katsekujundused eetilist alternatiivi, mis võimaldab teadlastel uurida sekkumiste mõju, ilma et nad võtaksid kelleltki võimalikku kasu.
Näiteid kvaasi-katsetuslikust disainist
Uurime mõningaid näiteid kvaasi-katsekujunduste kohta, et mõista nende rakendamist erinevates kontekstides.
Mitteekvivalentsete rühmade kavandamine
Matemaatikarakenduste tõhususe määramine matemaatikatundide täiendamisel
Kujutage ette uuringut, mille eesmärk on määrata kindlaks matemaatikarakenduste tõhusus traditsiooniliste matemaatikatundide täiendamisel koolis. Õpilaste juhuslik jaotamine erinevatesse rühmadesse võib olla ebapraktiline või häirida olemasolevat klassiruumi struktuuri. Selle asemel võivad teadlased valida kaks võrreldavat klassi, millest üks saab matemaatikarakenduse sekkumist ja teine jätkab traditsiooniliste õppemeetoditega. Võrreldes kahe rühma tulemusi, saavad teadlased teha järeldusi rakenduse tõhususe kohta.
Eespool mainitud kvaasi-katsetuse läbiviimiseks võivad teadlased kasutada QuestionPro, täiustatud uuringuplatvorm, mis pakub põhjalikke küsitlus- ja andmeanalüüsi vahendeid. QuestionPro abil saavad teadlased kavandada küsitlusi andmete kogumiseks, analüüsida tulemusi ja saada väärtuslikke teadmisi oma kvaasi-katsetusliku uuringu jaoks.
Kuidas QuestionPro aitab kvaasi-katsetuslikus uuringus?
QuestionPro võimsad funktsioonid, nagu osalejate juhuslik määramine, küsitluse hargnemine ja andmete visualiseerimine, võimaldavad teadlastel tõhusalt läbi viia ja analüüsida kvaasi-katsetuslikke uuringuid. Platvorm pakub kasutajasõbralikku kasutajaliidest ja tugevaid aruandlusvõimalusi, mis võimaldavad teadlastel koguda andmeid, uurida seoseid ja teha sisukaid järeldusi.
Looduslikud katsed
Mõnel juhul saavad teadlased põhjuslikke seoseid uurides kasutada ära looduslikke eksperimente.
Kaasaegsete juhtimistehnikate õpetamise tõhususe kindlaksmääramine alustavates ettevõtetes
Kaaluge uuringut, milles hinnatakse kaasaegsete juhtimistehnikate õpetamise tõhusust alustavates ettevõtetes. Selle asemel, et jagada ettevõtted kunstlikult eri rühmadesse, saavad teadlased jälgida neid, kes võtavad loomulikult kasutusele kaasaegseid juhtimistehnikaid, ja võrrelda nende tulemusi nende ettevõtete tulemustega, kes ei ole selliseid tavasid rakendanud.
Kvaasi-katsekujunduse eelised ja puudused
Eelised
Kvaasi-katsekujundused pakuvad tõeliste katsete ees mitmeid eeliseid, mis teevad neist väärtuslikke uurimisvahendeid:
- Uuringu ulatus: Kvaasi-katsed võimaldavad teadlastel uurida põhjus-tagajärg seoseid reaalses keskkonnas, andes väärtuslikke teadmisi keerulistest nähtustest, mida võib olla keeruline korrata kontrollitud laboratoorses keskkonnas.
- Regressiooni katkendlikkus: Teadlased võivad kasutada regressioonidiskontinuiteeti, et hinnata sekkumise või ravi mõju, kui juhuslik määramine ei ole võimalik. See skeem kasutab olemasolevaid andmeid ja looduslikult esinevaid künniseid, et teha põhjuslikke järeldusi.
Ebasoodsad tingimused
Juhusliku määramise puudumine: Kvaasi-katsetuslikus uuringus osalejate juhuslik määramine puudub, mistõttu on võimalik, et segavad muutujad mõjutavad tulemusi. Teadlased peavad hoolikalt kaaluma võimalikke alternatiivseid selgitusi täheldatud mõjude kohta.
Millised on erinevad kvaasieksperimentaalsed uuringukujundused?
Kvaasi-katsekujundused hõlmavad erinevaid lähenemisviise, sealhulgas mitte-ekvivalentseid rühmakujundusi, katkestatud aegridade kavasid ja looduslikke katseid. Iga disain pakub ainulaadseid eeliseid ja piiranguid, pakkudes teadlastele mitmekülgseid vahendeid põhjusliku seose uurimiseks erinevates kontekstides.
Näide loomuliku eksperimendi meetodi kohta
Teadlased, kes on huvitatud suitsetamismäära vähendamisele suunatud rahvatervise kampaania mõju uurimisest, võivad kasutada ära loomulikku eksperimenti. Võrreldes suitsetamismäärasid kampaaniat rakendanud piirkonnas ja samasuguses piirkonnas, kus seda ei ole tehtud, saavad teadlased uurida sekkumise tõhusust.
Kvaasikatsete ja tõeliste katsete erinevused
Kvaasikatsed ja tõelised eksperimendid erinevad peamiselt selle poolest, et neil on võimalik osalejad juhuslikult rühmadesse jaotada. Kui tõelised eksperimendid pakuvad suuremat kontrolli, siis kvaasi-katsed pakuvad praktilisi ja eetilisi alternatiive olukordades, kus juhuslikkus ei ole võimalik või soovitav.
Näide tõelise eksperimendi ja kvaasi-katse võrdlemisest
Tõelises eksperimendis, milles uuritakse uue ravimi mõju konkreetsele seisundile, määraksid teadlased osalejad juhuslikult kas katserühma, kes saavad ravimit, või kontrollrühma, kes saavad platseebot. Kvaasi-katses võivad teadlased selle asemel võrrelda patsiente, kes vabatahtlikult otsustavad ravimit võtta, nendega, kes seda ei tee, uurides erinevusi kahe rühma vahelistes tulemustes.
Kvaasi-katse: Kiire kokkuvõte
Kvaasikatsetuslikel uurimiskavadel on teaduslikus uurimises oluline roll, kuna need võimaldavad teadlastel uurida põhjuse ja mõju seoseid tegelikes tingimustes. Need uuringud pakuvad praktilisi ja eetilisi alternatiive tõelistele eksperimentidele, mistõttu on need väärtuslikud vahendid erinevates uurimisvaldkondades. Tänu oma mitmekülgsusele ja rakendatavusele aitavad kvaasi-katsekujundused jätkuvalt kaasa keeruliste nähtuste mõistmisele.
Muutke oma andmed kergesti arusaadavateks ja dünaamilisteks lugudeks
Kui soovite selgitada keerulisi andmeid, on alati soovitatav need lihtsamateks visuaalideks või lugudeks jagada. See on koht, kus Mind the Graph tuleb sisse. See on platvorm, mis aitab teadlastel ja teadlastel muuta oma andmed kergesti arusaadavateks ja dünaamilisteks lugudeks, aidates publikul mõistetest paremini aru saada. Registreeru nüüd, et uurida teaduslike infograafiate raamatukogu.
Tellige meie uudiskiri
Eksklusiivne kvaliteetne sisu tõhusa visuaalse
teabevahetus teaduses.
Estonian 
English 
Chinese 
Czech 
Dutch 
French 
German 
Italian 
Indonesian 
Japanese 
Korean 
Polish 
Portuguese 
Russian 
Spanish 
Turkish 
Ukrainian 
Swedish 
Romanian 
Bulgarian 
Finnish 
Greek 
Hungarian 
Norwegian 
Danish 
Slovenian 
Lithuanian 
Latvian 
Slovak