準実験設計：よく見てください
準実験的設計とは？
準実験設計は、変数間の因果関係を確立することを目的とする研究アプローチですが、実際の実験デザインの特徴である治療グループへの参加者のランダムな割り当てがありません。これは、研究者が独立変数を直接操作し（テスト対象の変数）、参加者を制御グループと実験グループにランダムに割り当てることができないことを意味します。
なぜ準実験デザインを使用するのですか？
* 実際の考慮事項： たとえば、特定の学区での新しい教育プログラムの影響を研究する場合、参加者をランダムに割り当てることは非倫理的または不可能かもしれません。
* 実際のコンテキスト： 準実験により、研究者は自然な環境への介入を研究することができ、現実の世界で介入がどのように機能するかについての貴重な洞察を提供することができます。
準実験設計の一般的なタイプ：
* 非等価コントロールグループの設計： 2つのグループ（治療とコントロール）が比較されますが、参加者はランダムに割り当てられていません。この設計は、関連する特性に関する参加者のマッチングに依存して、同等のグループを作成します。
* 時系列設計： 介入の前後に措置が繰り返し行われます。 研究者は、従属変数の変化を分析して、介入の影響を評価します。
* 回帰不連続設計： 参加者は、特定のカットオフスコアに基づいて異なるグループに割り当てられます。 この設計では、カットオフポイントでの結果の不連続性を仮定して、カットオフスコアのすぐ上および下の参加者に対する介入の影響を調べます。
準実験設計の例：
1。新しいいじめ防止プログラムの有効性の評価： 研究者は、プログラムを実装した学校のいじめの割合を、そうでない学校と比較します。彼らは、同等のグループを作成するために、サイズ、人口統計、以前のいじめ料金などの要因に関する学校を一致させます。
2。患者の血圧に対する新しい薬の影響の調査： 研究者は、投薬の前後に患者の血圧を経時的に追跡します。彼らは血圧の変化を分析して、薬の有効性を評価します。
3。新しい大学入学ポリシーの効果の研究： 研究者は、以前のポリシーに基づいて認められたものと比較して、新しいポリシーの下で入院した学生の学業成績を調べます。彼らは、GPA、卒業率、およびその他の学術的尺度の違いを分析します。
準実験設計の制限：
* ランダム割り当ての欠如： これにより、観察された効果の代替説明を除外することが困難になる可能性があります。
* 交絡変数の可能性： 制御されていない要因は結果に影響を与える可能性があり、介入の影響を分離することが困難になります。
* 制限された因果推論： 準実験は潜在的な関係の証拠を提供しますが、真の実験と同じレベルの原因と結果については、同じレベルの確実性を提供しません。
結論：
準実験設計は、ランダムな割り当てが実行不可能な場合、研究のための貴重なツールです。彼らは、研究者が現実世界の介入を調査し、潜在的な影響について洞察を得ることができるようにします。ただし、彼らの限界を認め、調査結果を解釈する際に内部の妥当性に対する潜在的な脅威を慎重に考慮することが重要です。
