Kvasikokeelliset tutkimusasetelmat ovat saaneet merkittävää tunnustusta tiedeyhteisössä, koska niillä on ainutlaatuinen kyky tutkia syy-seuraussuhteita todellisissa olosuhteissa. Toisin kuin todellisissa kokeissa, kvasikokeissa osallistujia ei ole jaettu satunnaisesti ryhmiin, mikä tekee niistä käytännöllisempiä ja eettisempiä tietyissä tilanteissa. Tässä artikkelissa perehdymme kvasikokeiden käsitteeseen, sovelluksiin ja etuihin ja valotamme niiden merkitystä ja merkitystä tieteenalalla.

Mikä on kvasikokeilun tutkimusasetelma?

Kvasikokeelliset tutkimusasetelmat ovat tutkimusmenetelmiä, jotka muistuttavat todellisia kokeita, mutta joissa osallistujia ei ole satunnaistettu jaettu ryhmiin. Todellisessa kokeessa tutkijat jakavat osallistujat satunnaisesti joko koe- tai kontrolliryhmään, jolloin voidaan verrata riippumattoman muuttujan vaikutuksia riippuvaan muuttujaan. Kvasikokeissa tällainen satunnaisjako ei kuitenkaan usein ole mahdollista tai eettisesti sallittua, mikä johtaa vaihtoehtoisten strategioiden käyttöönottoon.

Kvasikokeellisten mallien tyypit

On olemassa useita erilaisia kvasikokeilumalleja, joilla tutkitaan syy-yhteyksiä tietyissä yhteyksissä. Joitakin yleisiä tyyppejä ovat mm:

Ei-ekvivalenttien ryhmien suunnittelu

Tässä mallissa valitaan jo olemassa olevat ryhmät, jotka eroavat toisistaan joiltakin keskeisiltä ominaisuuksiltaan, ja verrataan niiden vastauksia riippumattomaan muuttujaan. Vaikka tutkija ei määritä ryhmiä satunnaisesti, hän voi silti tutkia riippumattoman muuttujan vaikutuksia.

Regression epäjatkuvuus

Tässä mallissa käytetään raja-arvoa tai kynnysarvoa sen määrittämiseksi, ketkä osallistujat saavat hoitoa tai interventiota. Siinä oletetaan, että raja-arvon molemmin puolin olevat osallistujat ovat samankaltaisia kaikilta muilta osin, lukuun ottamatta heidän altistumistaan riippumattomalle muuttujalle.

Keskeytyneiden aikasarjojen suunnittelu

Tässä mallissa riippuvainen muuttuja mitataan useita kertoja ennen ja jälkeen intervention tai hoidon käyttöönoton. Vertailemalla riippuvaisen muuttujan kehityssuuntia tutkijat voivat päätellä toimenpiteen vaikutuksen.

Luonnolliset kokeet

Luonnollisissa kokeissa hyödynnetään luonnossa esiintyviä tapahtumia tai olosuhteita, jotka jäljittelevät todellisissa kokeissa esiintyvää satunnaista kohdentamista. Osallistujat altistetaan erilaisille olosuhteille tutkijoiden määrittelemissä tilanteissa ilman, että tutkijat manipuloivat heitä.

Kvasikokeilusuunnitelman soveltaminen

Kvasikokeellisia tutkimusmalleja sovelletaan useilla eri aloilla koulutuksesta kansanterveyteen ja muuallekin. Yksi kvasikokeiden merkittävä etu on niiden toteutettavuus todellisissa olosuhteissa, joissa satunnaistaminen ei aina ole mahdollista tai eettisesti hyväksyttävää.

Eettiset syyt

Eettisiä huolenaiheita tutkimuksessa ilmenee usein silloin, kun osallistujien satunnaistaminen eri ryhmiin voi mahdollisesti estää yksilöitä saamasta hyödyllisiä hoitoja tai toimenpiteitä. Tällaisissa tapauksissa kvasikokeelliset mallit tarjoavat eettisen vaihtoehdon, jonka avulla tutkijat voivat tutkia interventioiden vaikutusta ilman, että keneltäkään viedään mahdollisia hyötyjä.

Esimerkkejä kvasikokeellisesta suunnittelusta

Tutustutaan muutamaan esimerkkiin kvasikokeellisista malleista, jotta ymmärrettäisiin niiden soveltaminen eri yhteyksissä.

Ei-ekvivalenttien ryhmien suunnittelu

Matematiikkasovellusten tehokkuuden määrittäminen matematiikan luokkien täydentämisessä

Kuvittele tutkimus, jonka tarkoituksena on selvittää, miten tehokkaasti matematiikan sovellukset täydentävät perinteisiä matematiikan tunteja koulussa. Oppilaiden jakaminen satunnaisesti eri ryhmiin voisi olla epäkäytännöllistä tai häiritä nykyistä luokkahuonerakennetta. Sen sijaan tutkijat voivat valita kaksi vertailukelpoista luokkaa, joista toinen saa matematiikkasovelluksen ja toinen jatkaa perinteisiä opetusmenetelmiä. Vertailemalla näiden kahden ryhmän tuloksia tutkijat voivat tehdä johtopäätöksiä sovelluksen tehokkuudesta.

Edellä mainitun kaltaisen kvasi-kokeilututkimuksen toteuttamiseksi tutkijat voivat käyttää seuraavia keinoja. QuestionPro, kehittynyt tutkimusalusta, joka tarjoaa kattavat kysely- ja tietojen analysointivälineet. QuestionPron avulla tutkijat voivat suunnitella kyselytutkimuksia tietojen keräämiseksi, analysoida tuloksia ja saada arvokkaita oivalluksia kvasikokeellista tutkimusta varten.

Miten QuestionPro auttaa kvasikokeellisessa tutkimuksessa?

QuestionPron tehokkaiden ominaisuuksien, kuten osallistujien satunnaistamisen, kyselyn haaroittamisen ja tietojen visualisoinnin, ansiosta tutkijat voivat tehokkaasti toteuttaa ja analysoida kvasikokeellisia tutkimuksia. Alusta tarjoaa käyttäjäystävällisen käyttöliittymän ja vankat raportointiominaisuudet, joiden avulla tutkijat voivat kerätä tietoja, tutkia suhteita ja tehdä merkityksellisiä johtopäätöksiä.

Luonnolliset kokeet

Joissakin tapauksissa tutkijat voivat hyödyntää luonnollisia kokeita kausaalisuhteiden tutkimiseen. 

Nykyaikaisten johtamistekniikoiden opettamisen tehokkuuden määrittäminen aloittavissa yrityksissä

Harkitse tutkimusta, jossa arvioidaan nykyaikaisten johtamistekniikoiden opettamisen tehokkuutta uusissa yrityksissä. Sen sijaan, että yritykset jaettaisiin keinotekoisesti eri ryhmiin, tutkijat voivat tarkkailla niitä yrityksiä, jotka omaksuvat luonnollisesti nykyaikaisia johtamistekniikoita, ja verrata niiden tuloksia niiden yritysten tuloksiin, jotka eivät ole ottaneet käyttöön tällaisia käytäntöjä.

Kvasikokeellisen mallin edut ja haitat

Edut

Kvasikokeelliset mallit tarjoavat useita etuja todellisiin kokeisiin verrattuna, mikä tekee niistä arvokkaita tutkimusvälineitä:

  1. Tutkimuksen laajuus: Kvasikokeiden avulla tutkijat voivat tutkia syy-seuraus-suhteita todellisessa ympäristössä, jolloin he saavat arvokasta tietoa monimutkaisista ilmiöistä, joita voi olla haastavaa jäljentää valvotussa laboratorioympäristössä.
  2. Regression epäjatkuvuus: Tutkijat voivat käyttää regression epäjatkuvuutta arvioidakseen interventioiden tai hoitojen vaikutuksia silloin, kun satunnaistaminen ei ole mahdollista. Tässä mallissa hyödynnetään olemassa olevia tietoja ja luonnollisesti esiintyviä kynnysarvoja kausaalisten johtopäätösten tekemiseksi.

Haitta

Satunnaistamisen puuttuminen: Kvasikokeellisissa malleissa osallistujia ei ole osoitettu satunnaisesti, mikä aiheuttaa sen, että sekoittavat muuttujat voivat vaikuttaa tuloksiin. Tutkijoiden on harkittava huolellisesti mahdollisia vaihtoehtoisia selityksiä havaituille vaikutuksille.

Mitkä ovat erilaiset kvasikokeelliset tutkimusasetelmat?

Kvasikokeelliset mallit kattavat erilaisia lähestymistapoja, kuten ei-ekvivalenttiryhmämallit, keskeytetyt aikasarjamallit ja luonnolliset kokeet. Jokaisella mallilla on omat etunsa ja rajoituksensa, ja ne tarjoavat tutkijoille monipuolisia välineitä kausaalisuhteiden tutkimiseen eri yhteyksissä.

Esimerkki luonnollisen kokeen lähestymistavasta

Tutkijat, jotka ovat kiinnostuneita tutkimaan tupakoinnin vähentämiseen tähtäävän kansanterveyskampanjan vaikutuksia, voivat hyödyntää luonnollista koetta. Vertailemalla kampanjan toteuttaneen alueen tupakointimääriä vastaavaan alueeseen, joka ei ole toteuttanut kampanjaa, tutkijat voivat tutkia intervention tehokkuutta.

Kvasi-kokeiden ja todellisten kokeiden väliset erot

Kvasikokeet ja todelliset kokeet eroavat toisistaan lähinnä siinä, että ne pystyvät jakamaan osallistujat satunnaisesti ryhmiin. Todelliset kokeet tarjoavat paremman kontrollin, mutta kvasikokeet tarjoavat käytännön ja eettisiä vaihtoehtoja tilanteissa, joissa satunnaistaminen ei ole mahdollista tai toivottavaa.

Esimerkki todellisen kokeen ja kvasikokeen vertailusta

Todellisessa kokeessa, jossa tutkitaan uuden lääkkeen vaikutuksia tiettyyn tilaan, tutkijat jakavat osallistujat satunnaisesti joko koeryhmään, joka saa lääkettä, tai kontrolliryhmään, joka saa lumelääkettä. Kvasikokeessa tutkijat saattaisivat sen sijaan verrata potilaita, jotka vapaaehtoisesti valitsevat lääkkeen, niihin, jotka eivät sitä ota, ja tutkia näiden kahden ryhmän välisiä eroja.

Kvasikokeilu: Pikainen yhteenveto

Kvasikokeellisilla tutkimusasetelmilla on tärkeä rooli tieteellisessä tutkimuksessa, sillä niiden avulla tutkijat voivat tutkia syy-seuraussuhteita todellisissa olosuhteissa. Nämä tutkimusasetelmat tarjoavat käytännöllisiä ja eettisiä vaihtoehtoja todellisille kokeille, mikä tekee niistä arvokkaita välineitä eri tutkimusaloilla. Monipuolisuutensa ja sovellettavuutensa ansiosta kvasikokeelliset tutkimusasetelmat edistävät edelleen monimutkaisten ilmiöiden ymmärtämistä.

Tee tiedoistasi helposti ymmärrettäviä ja dynaamisia tarinoita.

Kun haluat selittää monimutkaisia tietoja, on aina suositeltavaa jakaa ne yksinkertaisempiin visuaalisiin kuviin tai tarinoihin. Tässä kohtaa Mind the Graph tulee sisään. Se on alusta, joka auttaa tutkijoita ja tiedemiehiä muuttamaan tietonsa helposti ymmärrettäviksi ja dynaamisiksi tarinoiksi, jotka auttavat yleisöä ymmärtämään käsitteitä paremmin. Rekisteröidy nyt ja tutustu tieteellisten infografiikoiden kirjastoon. 

Aloita luominen Mind the Graph:n kanssa
Aiheeseen liittyvät artikkelit
logo-tilaus

Tilaa uutiskirjeemme

Eksklusiivista korkealaatuista sisältöä tehokkaasta visuaalisesta
tiedeviestintä.

- Eksklusiivinen opas
- Suunnitteluvinkkejä
- Tieteelliset uutiset ja suuntaukset
- Oppaat ja mallit