準実験的設計の概要

実際の実験と同様に、準実験的設計は、独立変数と従属変数の間の因果関係を確立することを目的としています。

ただし、実際の実験とは異なり、準実験はランダムな割り当てに依存しません。代わりに、被験者はランダムでない基準に基づいてグループに割り当てられます。

準実験的設計は、倫理的または実用的な理由で真の実験を使用できない状況で役立つツールです。

準実験と真の実験の違い

真のデザインと準実験のデザインにはいくつかの一般的な違いがあります。

	真の実験的設計	準実験的デザイン
治療への割り当て	研究者は被験者を対照群と治療群にランダムに割り当てます。	他のいくつかの非ランダムな方法を使用して被験者をグループに割り当てます。
治療の制御	通常、研究者は治療法を設計し、どの被験者が治療を受けるかを決定します。	研究者は多くの場合、制御できません。治療ではなく、事後に異なる治療を受けた既存のグループを研究します。
対照群の使用	対照群と治療の使用が必要ですグループ。	コントロールグループは必要ありません（一般的に使用されていますが）。

真の実験と準実験の例

うつ病の患者に対する新しい心理療法の影響に関心があるとしましょう。

真の実験を実行するには、患者の半分をランダムに割り当てます。新しい治療を受けるためのメンタルヘルスクリニック。残りの半分（対照群）は、うつ病の標準治療コースを受けます。

数か月ごとに、患者は症状を説明するシートに記入して、新しい治療が標準治療よりも有意に良い（または悪い）効果をもたらすかどうかを確認します。 。

ただし、倫理上の理由から、メンタルヘルスクリニックの院長は、患者をランダムに治療に割り当てる許可を与えない場合があります。この場合、真の実験を実行することはできません。

代わりに、準実験的な設計を使用できます。

クリニックの心理療法士の何人かが新しい療法を試すことを決定した一方で、同様の患者を治療する他の人は通常のプロトコルに従うことを選択したことがわかりました。

これらを使用できます新しい治療法で治療された患者と標準治療コースを受けた患者の症状の進行を研究するための既存のグループ。

グループ間の体系的な違いを適切に説明した場合、グループはランダムに割り当てられませんでした。それらの場合、他の混乱する変数ではなく、治療から生じる違いがあると合理的に確信できます。

準実験的設計のタイプ

多くの種類の準実験的設計が存在します。ここでは、最も一般的な3つのタイプ、非等価グループの設計、回帰不連続、自然実験について説明します。

非等価グループの設計

非等価グループの設計では、研究者は表示される既存のグループを選択します。同様ですが、グループの1つだけが治療を経験します。

ランダムな割り当てによる真の実験では、対照グループと治療グループは、治療以外のすべての点で同等であると見なされます。しかし、グループがランダムではない準実験では、他の点で異なる可能性があります。それらは同等ではないグループです。

この種の設計を使用する場合、研究者は次のことを制御することによって交絡変数を説明しようとします。それらを分析するか、可能な限り類似したグループを選択します。

これは、最も一般的なタイプの準実験的設計です。

新しい放課後プログラムがより高い成績につながると仮定します。異なる学校に通う2つの類似した子供たちのグループを選択し、一方は新しいプログラムを実装し、もう一方は実装しません。

プログラムに参加する子供とそうでない子供を比較することで、プログラムに成績への影響。

回帰の不連続性

研究者が研究したい多くの潜在的な治療法は、本質的に任意のカットオフを中心に設計されており、しきい値を超える治療法は治療とそれ以下の治療はそうではありません。

このしきい値の近くでは、2つのグループ間の違いは非常に小さいため、ほとんど存在しません。したがって、研究者は、しきい値のすぐ下の個人を対照群として使用し、すぐ上の個人を治療グループとして使用できます。

米国の一部の高校は、高学歴の学生のために確保されています。高学歴の学生は、受験を許可されるために、テストで一定のスコアを超えなければなりません。このテストに合格した人は、そうでない人と体系的に異なる可能性があります。

ただし、正確なカットオフスコアは任意であるため、しきい値に近い生徒、つまり、試験にほとんど合格しなかった生徒と、わずかな差で不合格になった生徒です。 –非常に似ている傾向がありますが、スコアのわずかな違いは主に偶然によるものです。したがって、結果の違いは、彼らが通った学校に起因する必要があると結論付けることができます。

セレクティブスクールに通うことの影響をテストするために、これら2つのグループの学生（学生）の長期的な結果を調査できます。かろうじて合格し、ほとんど失敗しなかった人たち）。

自然実験

実験室と野外実験の両方で、研究者は通常、どのグループを科目はに割り当てられます。自然実験では、外部のイベントまたは状況（「自然」）により、被験者が治療グループにランダムまたはランダムに割り当てられます。

ランダムな割り当てを使用するものもありますが、自然実験は考慮されません。本質的に観察的であるため、真の実験である必要があります。

研究者は独立変数を制御できませんが、事後にこのイベントを利用して、治療の効果を研究することができます。

オレゴン健康調査は、最も有名な自然実験の1つです。2008年、オレゴン州は、アメリカのメディケイドへの登録を拡大することを決定しました。低所得の公的健康保険プログラム、より低所得の成人向け。

しかし、プログラムの対象と見なしたすべての人をカバーする余裕がなかったため、代わりにランダムな抽選に基づいてプログラムにスポットを割り当てました。

研究者はプログラムの影響を研究することができました登録された個人をランダムに割り当てられた治療グループとして使用し、適格であるが抽選に成功しなかった他の個人を対照グループとして使用します。

準実験計画法を使用する場合

実際の実験の方が内部妥当性は高くなりますが、倫理的または実用的な理由から準実験計画法を使用することを選択できます。

倫理的

ランダムに治療を提供または差し控えることは非倫理的である場合があるため、真の実験は実行可能ではありません。この場合、準実験により、倫理的な問題なしに同じ因果関係を研究することができます。

オレゴン健康調査は良い例です。一部の人々に健康保険をランダムに提供することは非倫理的ですが、他の人々が研究目的でのみそれを受け取ることを意図的に阻止します。

しかし、オレゴン政府は財政的制約に直面し、抽選で健康保険を提供することを決定したため、事後にこのイベントを研究することは、同じ問題を研究するためのはるかに倫理的なアプローチです。

実用的

真の実験計画は、特に研究者にとって、実装が不可能であるか、単に費用がかかりすぎる可能性があります。大規模な資金調達の流れにアクセスできない場合。

他の場合には、真の実験を正当化するのに十分な数の被験者に対する実験的介入の採用と適切な設計に多くの作業が必要です。

いずれの場合も、準実験計画法では、以前に他の人（多くの場合政府）によって支払われた、または収集されたデータを利用して質問を調査できます。

長所と短所

準実験計画sには、他のタイプの研究と比較してさまざまな長所と短所があります。

• 人工的な実験室の設定ではなく実際の介入を伴うことが多いため、ほとんどの実際の実験よりも外部の妥当性が高くなります。
• 他の非実験タイプの研究よりも内部妥当性が高い。他のタイプの研究よりも交絡変数をより適切に制御できるため。
• 真の実験よりも内部妥当性が低い–ランダム化なしで可能すべての交絡変数が考慮されていることを確認するのは困難です。
• 他の目的ですでに収集されている遡及的データの使用は、不正確、不完全、またはアクセスが困難な場合があります。

準実験計画に関するよくある質問