Como um experimento verdadeiro, um projeto quase experimental visa estabelecer uma relação de causa e efeito entre uma variável independente e dependente.
Entretanto, ao contrário de um experimento verdadeiro, um quase-experimento não depende de atribuição aleatória. Em vez disso, os sujeitos são atribuídos a grupos com base em critérios não aleatórios.
O design quase experimental é uma ferramenta útil em situações em que experimentos verdadeiros não podem ser usados por razões éticas ou práticas.
Diferenças entre experimentos quase-experimentais e experimentos verdadeiros
Existem várias diferenças comuns entre designs verdadeiros e quase-experimentais.
| Projeto experimental verdadeiro | Quase experimental design | |
|---|---|---|
| Atribuição de tratamento | O o pesquisador designa aleatoriamente indivíduos para grupos de controle e tratamento. | Algum outro método não aleatório é usado para designar indivíduos para grupos. |
| Controle sobre o tratamento | O pesquisador geralmente projeta o tratamento e decide quais indivíduos o recebem. | O pesquisador geralmente não tem controle sobre o tratamento, mas em vez disso estuda grupos pré-existentes que receberam diferentes tratamentos após o fato. |
| Uso de grupos de controle | Requer o uso de controle e tratamento grupos. | Os grupos de controle não são obrigatórios (embora sejam comumente usados). |
Exemplo de um experimento verdadeiro vs um quase-experimento
A cada poucos meses, os pacientes preenchem uma folha descrevendo seus sintomas para ver se o novo tratamento produz efeitos significativamente melhores (ou piores) do que o padrão .
No entanto, por razões éticas, os diretores da clínica de saúde mental não podem lhe dar permissão para designar aleatoriamente seus pacientes para tratamentos. Nesse caso, você não pode executar um experimento verdadeiro.
Em vez disso, você pode usar um design quase experimental.
Você pode usá-los grupos pré-existentes para estudar a progressão dos sintomas dos pacientes tratados com a nova terapia versus aqueles que recebem o curso padrão de tratamento.
Embora os grupos não tenham sido atribuídos aleatoriamente, se você levar em conta quaisquer diferenças sistemáticas entre eles, você pode estar razoavelmente confiante de que quaisquer diferenças devem surgir do tratamento e não de outras variáveis de confusão.
Tipos de designs quase experimentais
Existem muitos tipos de projetos quase-experimentais. Aqui, explicamos três dos tipos mais comuns: projeto de grupos não equivalentes, descontinuidade de regressão e experimentos naturais.
Projeto de grupos não equivalentes
No projeto de grupo não equivalente, o pesquisador escolhe os grupos existentes que aparecem semelhantes, mas onde apenas um dos grupos experimenta o tratamento.
Em um verdadeiro experimento com atribuição aleatória, os grupos de controle e de tratamento são considerados equivalentes em todas as outras formas além do tratamento. Mas em um quase-experimento em que os grupos não são aleatórios, eles podem diferir de outras maneiras – eles são grupos não equivalentes.
Ao usar esse tipo de design, os pesquisadores tentam explicar quaisquer variáveis de confusão controlando por em suas análises ou escolhendo grupos que sejam tão semelhantes quanto possível.
Este é o tipo mais comum de design quase experimental.
Ao comparar as crianças que frequentam o programa com as que não frequentam, você pode descobrir se ele tem um impacto nas notas.
Descontinuidade de regressão
Muitos tratamentos potenciais que os pesquisadores desejam estudar são projetados em torno de um corte essencialmente arbitrário, onde aqueles acima do limite recebem o tratamento e aqueles abaixo dele não.
Perto desse limiar, as diferenças entre os dois grupos são freqüentemente tão mínimas que quase não existem. Portanto, os pesquisadores podem usar indivíduos logo abaixo do limite como grupo de controle e os que estão logo acima como grupo de tratamento.
No entanto, como a pontuação de corte exata é arbitrária, os alunos estão perto do limite – aqueles que mal passam no exame e aqueles que são reprovados por uma margem muito pequena – tendem a ser muito semelhantes, com as pequenas diferenças em suas pontuações principalmente devido ao acaso. Portanto, você pode concluir que quaisquer diferenças de resultados devem vir da escola que frequentaram.
Para testar o impacto de frequentar uma escola seletiva, você pode estudar os resultados de longo prazo desses dois grupos de alunos (aqueles que mal passou e aqueles que mal falharam).
Experimentos naturais
Em experimentos de laboratório e de campo, os pesquisadores normalmente controlam qual grupo o assuntos são atribuídos. Em um experimento natural, um evento ou situação externa (“natureza”) resulta na atribuição aleatória ou semelhante de indivíduos ao grupo de tratamento.
Embora alguns usem atribuições aleatórias, experimentos naturais não são considerados são experimentos verdadeiros porque são de natureza observacional.
Embora os pesquisadores não tenham controle sobre a variável independente, eles podem explorar esse evento após o fato para estudar o efeito do tratamento.
No entanto, como eles não podiam pagar para cobrir todos que consideravam elegíveis para o programa, eles alocaram vagas no programa com base em uma loteria aleatória.
Os pesquisadores puderam estudar o impacto do programa usando os indivíduos inscritos como um grupo de tratamento designado aleatoriamente e os outros que eram elegíveis, mas não tiveram sucesso na loteria como um grupo de controle.
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Quando usar design quase experimental
Embora experimentos verdadeiros tenham maior validade interna, você pode escolher usar um design quase experimental por razões éticas ou práticas.
Ético
Às vezes, seria antiético fornecer ou suspender um tratamento aleatoriamente, portanto, um experimento verdadeiro não é viável. Nesse caso, um quase-experimento pode permitir que você estude a mesma relação causal sem as questões éticas.
O Oregon Health Study é um bom exemplo. Seria antiético fornecer seguro saúde para algumas pessoas, mas propositalmente impedir que outras o recebessem apenas para fins de pesquisa.
No entanto, uma vez que o governo de Oregon enfrentou restrições financeiras e decidiu fornecer seguro saúde por sorteio , estudar este evento após o fato é uma abordagem muito mais ética para estudar o mesmo problema.
Prático
O verdadeiro projeto experimental pode ser inviável de implementar ou simplesmente muito caro, especialmente para pesquisadores sem acesso a grandes fluxos de financiamento.
Em outras ocasiões, muito trabalho é envolvido no recrutamento e no planejamento adequado de uma intervenção experimental para um número adequado de indivíduos para justificar um experimento verdadeiro.
Em ambos os casos, os designs quase experimentais permitem que você estude a questão aproveitando os dados que foram anteriormente pagos ou coletados por outros (geralmente o governo).
Vantagens e desvantagens
Desenho quase experimental s têm vários prós e contras em comparação com outros tipos de estudos.
- Validade externa mais alta do que a maioria dos experimentos verdadeiros, porque muitas vezes envolvem intervenções no mundo real em vez de configurações de laboratório artificiais.
- Validade interna mais alta do que outros tipos de pesquisa não experimentais, porque eles permitem que você controle melhor as variáveis de confusão do que outros tipos de estudos.
- Validade interna mais baixa do que experimentos verdadeiros – sem randomização, pode ser difícil verificar se todas as variáveis de confusão foram consideradas.
- O uso de dados retrospectivos que já foram coletados para outros fins pode ser impreciso, incompleto ou difícil de acessar.
Perguntas frequentes sobre projetos quase experimentais
Um quase-experimento é um tipo de projeto de pesquisa que tenta estabelecer uma relação de causa e efeito. A principal diferença com um experimento verdadeiro é que os grupos não são atribuídos aleatoriamente.
O design quase-experimental é mais útil em situações em que seria antiético ou impraticável realizar um experimento verdadeiro.
Quase-experimentos têm validade interna menor do que os experimentos verdadeiros, mas muitas vezes têm maior validade externa, já que podem usar intervenções do mundo real em vez de configurações de laboratório artificiais.