Kvasi-eksperimentelle forskningsdesign har fått stor anerkjennelse i det vitenskapelige miljøet på grunn av deres unike evne til å studere årsaks- og virkningsforhold i virkelige situasjoner. I motsetning til ekte eksperimenter har kvasieksperimenter ingen tilfeldig inndeling av deltakerne i grupper, noe som gjør dem mer praktiske og etiske i visse situasjoner. I denne artikkelen vil vi se nærmere på konseptet, bruksområdene og fordelene med kvasieksperimenter, og belyse deres relevans og betydning i vitenskapen.
Hva er et kvasi-eksperiment som forskningsdesign?
Kvasi-eksperimentelle forskningsdesign er forskningsmetoder som ligner på ekte eksperimenter, men som mangler den randomiserte tildelingen av deltakere til grupper. I et ekte eksperiment tildeler forskerne deltakerne tilfeldig til enten en eksperimentgruppe eller en kontrollgruppe, noe som gjør det mulig å sammenligne effekten av en uavhengig variabel på den avhengige variabelen. I kvasi-eksperimenter er det imidlertid ofte ikke mulig eller etisk forsvarlig å foreta en slik tilfeldig fordeling, noe som fører til at alternative strategier tas i bruk.
Typer av kvasi-eksperimentelle design
Det finnes flere typer kvasi-eksperimentdesign for å studere årsakssammenhenger i spesifikke kontekster. Noen vanlige typer inkluderer:
Utforming av ikke-ekvivalente grupper
Dette designet innebærer at man velger ut allerede eksisterende grupper som skiller seg fra hverandre med hensyn til noen sentrale kjennetegn, og sammenligner svarene deres på den uavhengige variabelen. Selv om forskerne ikke tildeler gruppene tilfeldig, kan de likevel undersøke effekten av den uavhengige variabelen.
Regresjonsdiskontinuitet
Dette designet benytter et cutoff-punkt eller en terskelverdi for å avgjøre hvilke deltakere som får behandlingen eller intervensjonen. Det forutsetter at deltakerne på hver side av cutoff-grensen er like på alle andre områder, bortsett fra eksponeringen for den uavhengige variabelen.
Design av avbrutte tidsserier
Dette designet innebærer at den avhengige variabelen måles flere ganger før og etter innføringen av et tiltak eller en behandling. Ved å sammenligne trendene i den avhengige variabelen kan forskerne utlede effekten av tiltaket.
Naturlige eksperimenter
Naturlige eksperimenter utnytter naturlig forekommende hendelser eller omstendigheter som etterligner den tilfeldige tildelingen man finner i ekte eksperimenter. Deltakerne utsettes for ulike betingelser i situasjoner som identifiseres av forskerne uten at de manipulerer dem.
Anvendelse av kvasi-eksperimentdesignet
Kvasieksperimentelle forskningsdesign finner anvendelse på en rekke områder, fra utdanning til folkehelse og andre områder. En stor fordel med kvasieksperimenter er at de er gjennomførbare i den virkelige verden, der randomisering ikke alltid er mulig eller etisk forsvarlig.
Etiske grunner
Etiske betenkeligheter oppstår ofte i forskning der randomisering av deltakere til ulike grupper potensielt kan føre til at enkeltpersoner ikke får tilgang til gunstige behandlinger eller intervensjoner. I slike tilfeller er kvasi-eksperimentelle design et etisk alternativ som gjør det mulig for forskere å studere effekten av tiltak uten å frata noen potensielle fordeler.
Eksempler på kvasi-eksperimentell design
La oss se nærmere på noen eksempler på kvasieksperimentelle design for å forstå hvordan de kan brukes i ulike sammenhenger.
Utforming av ikke-ekvivalente grupper
Undersøkelse av effektiviteten av matteapper som supplement til matematikkundervisningen
Tenk deg en studie som tar sikte på å finne ut hvor effektive matteapper er som et supplement til den tradisjonelle matteundervisningen på en skole. Det kan være upraktisk eller forstyrre den eksisterende klasseromsstrukturen å fordele elevene tilfeldig i ulike grupper. I stedet kan forskerne velge ut to sammenlignbare klasser, der den ene får en matteapp og den andre fortsetter med tradisjonelle undervisningsmetoder. Ved å sammenligne resultatene til de to gruppene kan forskerne trekke konklusjoner om appens effektivitet.
For å gjennomføre en kvasi-eksperimentell studie som den som er nevnt ovenfor, kan forskere bruke QuestionProQuestionPro er en avansert forskningsplattform som tilbyr omfattende verktøy for spørreundersøkelser og dataanalyse. Med QuestionPro kan forskere utforme spørreundersøkelser for å samle inn data, analysere resultatene og få verdifull innsikt i kvasieksperimentell forskning.
Hvordan hjelper QuestionPro i kvasi-eksperimentell forskning?
QuestionPros kraftige funksjoner, som tilfeldig tildeling av deltakere, forgrening av undersøkelser og datavisualisering, gjør det mulig for forskere å gjennomføre og analysere kvasieksperimentelle studier på en effektiv måte. Plattformen har et brukervennlig grensesnitt og robuste rapporteringsfunksjoner som gjør det mulig for forskere å samle inn data, utforske sammenhenger og trekke meningsfulle konklusjoner.
Naturlige eksperimenter
I noen tilfeller kan forskere bruke naturlige eksperimenter til å undersøke årsakssammenhenger.
Effektiviteten av å undervise i moderne ledelsesteknikker i oppstartsbedrifter
Ta for eksempel en studie som evaluerer effekten av å lære bort moderne ledelsesteknikker i nystartede bedrifter. I stedet for å fordele bedriftene i ulike grupper på kunstig vis, kan forskerne observere dem som naturlig tar i bruk moderne ledelsesteknikker, og sammenligne resultatene med bedrifter som ikke har innført slike teknikker.
Fordeler og ulemper ved det kvasieksperimentelle designet
Fordeler
Kvasieksperimentelle design har flere fordeler sammenlignet med ekte eksperimenter, noe som gjør dem til verdifulle verktøy i forskningen:
- Forskningens omfang: Kvasieksperimenter gjør det mulig for forskere å studere årsaks- og virkningsforhold i virkelige omgivelser, noe som gir verdifull innsikt i komplekse fenomener som kan være utfordrende å gjenskape i et kontrollert laboratoriemiljø.
- Regresjonsdiskontinuitet: Forskere kan bruke regresjonsdiskontinuitet til å evaluere effekten av intervensjoner eller behandlinger når tilfeldig fordeling ikke er mulig. Dette designet utnytter eksisterende data og naturlig forekommende terskler for å trekke kausale slutninger.
Ulempe
Mangel på tilfeldig fordeling: Kvasi-eksperimentelle design mangler tilfeldig fordeling av deltakere, noe som gjør det mulig at forstyrrende variabler kan påvirke resultatene. Forskere må nøye vurdere potensielle alternative forklaringer på observerte effekter.
Hva er de ulike kvasieksperimentelle studiedesignene?
Kvasieksperimentelle design omfatter ulike tilnærminger, inkludert ikke-ekvivalente gruppedesign, avbrutte tidsseriedesign og naturlige eksperimenter. Hvert design har sine unike fordeler og begrensninger, og gir forskere allsidige verktøy for å utforske årsakssammenhenger i ulike kontekster.
Eksempel på tilnærmingen med naturlige eksperimenter
Forskere som er interessert i å studere effekten av en folkehelsekampanje for å redusere røyking, kan benytte seg av et naturlig eksperiment. Ved å sammenligne røykeraten i en region som har gjennomført kampanjen med en tilsvarende region som ikke har gjennomført den, kan forskerne undersøke effekten av tiltaket.
Forskjeller mellom kvasi-eksperimenter og ekte eksperimenter
Kvasieksperimenter og ekte eksperimenter skiller seg først og fremst fra hverandre ved at deltakerne fordeles tilfeldig i grupper. Mens ekte eksperimenter gir en høyere grad av kontroll, er kvasieksperimenter et praktisk og etisk alternativ i situasjoner der randomisering ikke er mulig eller ønskelig.
Eksempel på sammenligning av et ekte eksperiment og et kvasi-eksperiment
I et ekte eksperiment som undersøker effekten av en ny medisin på en spesifikk tilstand, ville forskerne tilfeldig tildele deltakerne til enten eksperimentgruppen, som får medisinen, eller kontrollgruppen, som får placebo. I et kvasi-eksperiment kan forskerne i stedet sammenligne pasienter som frivillig velger å ta medisinen med dem som ikke gjør det, og undersøke forskjellene i utfall mellom de to gruppene.
Kvasi-eksperiment: En rask oppsummering
Kvasi-eksperimentelle forskningsdesign spiller en viktig rolle i vitenskapelig forskning ved at de gjør det mulig for forskere å undersøke årsaks- og virkningsforhold i den virkelige verden. Disse designene tilbyr praktiske og etiske alternativer til ekte eksperimenter, noe som gjør dem til verdifulle verktøy innen ulike fagfelt. Med sin allsidighet og anvendelighet fortsetter kvasi-eksperimentelle design å bidra til vår forståelse av komplekse fenomener.
Gjør dataene dine om til lettfattelige og dynamiske historier
Når du ønsker å forklare komplekse data, er det alltid lurt å bryte dem ned i enklere bilder eller historier. Det er her Mind the Graph kommer inn. Det er en plattform som hjelper forskere og vitenskapsmenn med å gjøre dataene sine om til lettfattelige og dynamiske historier, slik at publikum forstår konseptene bedre. Registrer deg nå for å utforske biblioteket med vitenskapelig infografikk.
Abonner på nyhetsbrevet vårt
Eksklusivt innhold av høy kvalitet om effektiv visuell
kommunikasjon innen vitenskap.
Norwegian 
English 
Chinese 
Czech 
Dutch 
French 
German 
Italian 
Indonesian 
Japanese 
Korean 
Polish 
Portuguese 
Russian 
Spanish 
Turkish 
Ukrainian 
Swedish 
Romanian 
Bulgarian 
Finnish 
Greek 
Hungarian 
Danish 
Estonian 
Slovenian 
Lithuanian 
Latvian 
Slovak