طرح شبه آزمایشی
36 Views
طرح شبه‌آزمایشی چیست؟
طرح شبه‌آزمایشی (Quasi-experimental design) روشی برای شناسایی روابط علّی است که در آن شرکت‌کنندگان به طور تصادفی به گروه‌های آزمایشی اختصاص داده نمی‌شوند. در عوض، محققان از یک فرآیند غیرتصادفی استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، آنها ممکن است از یک نمره حد نصاب واجد شرایط بودن یا گروه‌های از پیش موجود برای تعیین اینکه چه کسی درمان را دریافت می‌کند، استفاده کنند.
در مقابل، آزمایش‌های واقعی از انتساب تصادفی به گروه‌های درمان و کنترل برای کنترل متغیرهای مخدوش‌کننده استفاده می‌کنند و آنها را به استاندارد طلایی برای شناسایی روابط علت و معلولی تبدیل می‌کنند.
تحقیق شبه‌آزمایشی طرحی است که شباهت زیادی به تحقیق تجربی دارد اما با آن متفاوت است. اصطلاح «شبه» به معنای «شبیه بودن» است، بنابراین می‌توانید آن را به عنوان پسرعموی آزمایش‌های واقعی در نظر بگیرید. در این مطالعات، محققان می‌توانند یک متغیر مستقل را دستکاری کنند – یعنی یک عامل را تغییر می‌دهند تا ببینند چه تأثیری دارد. با این حال، برخلاف تحقیق تجربی واقعی، شرکت‌کنندگان به طور تصادفی به گروه‌های مختلف اختصاص داده نمی‌شوند.
چه زمانی از طرح شبه‌آزمایشی استفاده کنیم؟
محققان معمولاً از طرح شبه‌آزمایشی استفاده می‌کنند زیرا به دلیل نگرانی‌های عملی یا اخلاقی نمی‌توانند تصادفی‌سازی کنند. به عنوان مثال:
- محدودیت‌های عملی: مدرسه‌ای که علاقه‌مند به آزمایش یک روش تدریس جدید است، فقط می‌تواند آن را در کلاس‌های از پیش موجود اجرا کند و نمی‌تواند دانش‌آموزان را به طور تصادفی اختصاص دهد.
- نگرانی‌های اخلاقی: یک مطالعه پزشکی ممکن است نتواند شرکت‌کنندگان را به طور تصادفی به یک گروه درمانی برای یک داروی آزمایشی اختصاص دهد، در حالی که آنها از قبل یک داروی اثبات شده مصرف می‌کنند.
طرح‌های شبه‌آزمایشی همچنین زمانی مفید هستند که محققان می‌خواهند اثرات رویدادهای طبیعی مانند تغییرات سیاست یا تغییرات محیطی را مطالعه کنند، جایی که نمی‌توانند کنترل کنند چه کسی در معرض درمان قرار می‌گیرد.
طرح‌های شبه‌آزمایشی جایگاه منحصر به فردی در طیف روش‌های تحقیق دارند و بین مطالعات مشاهده‌ای و آزمایش‌های واقعی قرار می‌گیرند. این بستر میانی نکات مثبت هر دو را در خود می گنجاند و برخی از محدودیت‌های مطالعات صرفاً مشاهده‌ای را برطرف می‌کند و در عین حال محدودیت‌هایی را که اغلب با آزمایش‌های واقعی همراه است، در نظر می گیرد.
یک مزیت قابل توجه تحقیقات شبه تجربی نسبت به مطالعات صرفاً مشاهده‌ای و تحقیقات همبستگی این است که به مسئله جهت‌گیری می‌پردازد و مشخص می‌کند کدام متغیر علت و کدام معلول است. در شبه آزمایش‌ها، معمولاً در طول تحقیق مداخله‌ای رخ می‌دهد و محققان نتایج را قبل و بعد از آن ثبت می‌کنند و اطمینان حاصل می‌کنند که این مداخله باعث تغییرات مشاهده شده می‌شود.
با این حال، تشخیص محدودیت‌های آن نیز بسیار مهم است. کنترل متغیرهای مخدوش‌کننده برای یک طرح شبه تجربی نگرانی بزرگتری نسبت به یک آزمایش واقعی است زیرا فاقد انتساب تصادفی است.
در مجموع، تحقیق شبه تجربی یک رویکرد تحقیقاتی ارزشمند را در زمانی که انتساب تصادفی امکان‌پذیر نیست، ارائه می‌دهند و چارچوبی ساختاریافته‌تر و کنترل‌شده‌تر از مطالعات مشاهده‌ای ارائه می‌دهند، در حالی که عوامل مخدوش‌کننده بالقوه را تصدیق و تلاش می‌کنند تا به آنها بپردازند.
انواع طرح‌های شبه‌آزمایشی و مثال‌ها
مطالعات شبه‌آزمایشی بسته به سناریو از روش‌های مختلفی استفاده می‌کنند.
آزمایش‌های طبیعی
این طرح از رویدادها یا تغییرات طبیعی برای ایجاد گروه‌های درمان و کنترل استفاده می‌کند. محققان نتایج را بین کسانی که رویداد بر آنها تأثیر گذاشته و کسانی که تأثیری نداشته است، مقایسه می‌کنند. تحلیلگران از کنترل‌های آماری برای در نظر گرفتن عوامل مخدوش‌کننده‌ای که محققان باید اندازه‌گیری کنند، استفاده می‌کنند.
آزمایش‌های طبیعی مربوط به مطالعات مشاهده‌ای هستند، اما امکان استنتاج علیت واضح‌تری را فراهم می‌کنند زیرا رویداد خارجی یا تغییر سیاست، هم نوعی تخصیص شبه‌تصادفی به گروه و هم تاریخ شروع قطعی برای مداخله را فراهم می‌کند.
برای مثال، در یک آزمایش طبیعی با استفاده از طرح شبه‌آزمایشی، محققان تأثیر یک تغییر قابل توجه در سیاست اقتصادی بر رشد کسب‌وکارهای کوچک را بررسی می‌کنند. این سیاست در یک ایالت اجرا می‌شود اما در ایالت‌های همسایه اجرا نمی‌شود. این سناریو یک چیدمان آزمایشی برنامه‌ریزی نشده ایجاد می‌کند که در آن ایالت با سیاست جدید به عنوان گروه درمان و ایالت‌های همسایه به عنوان گروه کنترل عمل می‌کنند.
محققان در درجه اول به نرخ رشد کسب‌وکارهای کوچک علاقه‌مند هستند، اما باید عوامل مخدوش‌کننده مختلفی را که می‌توانند بر نرخ رشد تأثیر بگذارند، ثبت کنند. از این رو، آنها شاخص‌های اقتصادی ایالت، سطح سرمایه‌گذاری و ارقام اشتغال را ثبت می‌کنند. با ثبت این معیارها در ایالت‌ها، می‌توانند آنها را به عنوان متغیرهای کمکی در مدل بگنجانند و از نظر آماری کنترل کنند. این روش به محققان اجازه می‌دهد تا تفاوت‌ها در رشد کسب‌وکارهای کوچک ناشی از خود سیاست را جدا از عوامل مخدوش‌کننده مختلف تخمین بزنند.
طراحی گروه‌های غیرمعادل
این روش شامل تطبیق گروه‌های موجود است که مشابه هستند اما یکسان نیستند. محققان تلاش می‌کنند گروه‌هایی را پیدا کنند که تا حد امکان معادل باشند، به ویژه برای عواملی که احتمالاً بر نتیجه تأثیر می‌گذارند.
برای مثال، محققان از یک طرح شبه‌آزمایشی گروه‌های نامعادل برای ارزیابی اثربخشی یک روش تدریس جدید در بهبود عملکرد ریاضی دانش‌آموزان استفاده می‌کنند. یک منطقه آموزشی که روش تدریس را در نظر می‌گیرد، در حال برنامه‌ریزی مطالعه است. دانش‌آموزان از قبل به مدارس تقسیم شده‌اند و از تخصیص تصادفی جلوگیری می‌شود.
محققان دو مدرسه با جمعیت‌شناسی، عملکرد تحصیلی پایه و منابع مشابه را با هم تطبیق دادند. مدرسه‌ای که از روش سنتی استفاده می‌کند، کنترل است، در حالی که مدرسه دیگر از رویکرد جدید استفاده می‌کند. محققان در حال ارزیابی تفاوت‌ها در نتایج آموزشی بین دو روش هستند.
آنها یک پیش‌آزمون انجام می‌دهند تا تفاوت‌های بین مدارسی را که ممکن است بر نتیجه تأثیر بگذارند، شناسایی کنند و آنها را به عنوان متغیرهای کمکی برای کنترل مخدوش‌کننده‌ها در نظر بگیرند. آنها همچنین نتایج را قبل و بعد از مداخله ثبت می‌کنند تا زمینه وسیع‌تری برای تغییراتی که مشاهده می‌کنند، داشته باشند.
ناپیوستگی رگرسیون
این فرآیند، آزمودنی‌ها را بر اساس یک نقطه برش از پیش تعیین‌شده (مثلاً نمره آزمون) به یک گروه درمان یا کنترل اختصاص می‌دهد. این تحلیل در درجه اول بر شرکت‌کنندگان نزدیک به نقطه برش تمرکز دارد، زیرا آنها احتمالاً به جز درمان دریافتی، مشابه هستند. با مقایسه شرکت‌کنندگانی که درست بالای و زیر نقطه برش هستند، طرح، عوامل مخدوش‌کننده‌ای را که به طور یکنواخت در اطراف نقطه برش تغییر می‌کنند، کنترل می‌کند.
به عنوان مثال، در یک طرح شبه‌آزمایشی ناپیوستگی رگرسیون که بر روی یک درمان پزشکی جدید برای افسردگی تمرکز دارد، محققان از نمرات افسردگی به عنوان نقطه برش استفاده می‌کنند. افرادی که نمرات افسردگی آنها کمی بالاتر از یک آستانه خاص است، برای دریافت آخرین درمان تعیین می‌شوند، در حالی که افرادی که درست زیر آستانه هستند، آن را دریافت نمی‌کنند. این روش دو گروه کاملاً منطبق ایجاد می‌کند: یکی که به سختی واجد شرایط درمان است و دیگری که به سختی از آن محروم می‌شود.
با مقایسه پیامدهای سلامت روان این دو گروه در طول زمان، محققان می‌توانند اثربخشی درمان جدید را ارزیابی کنند. فرض این است که تنها تفاوت قابل توجه بین گروه‌ها این است که آیا آنها درمان را دریافت کرده‌اند یا خیر، و در نتیجه تأثیر آن بر پیامدهای افسردگی را جدا می‌کنند.
کنترل عوامل مخدوش‌کننده در یک طرح شبه‌آزمایشی
در نظر گرفتن متغیرهای مخدوش‌کننده، یک کار چالش‌برانگیز اما ضروری برای یک طرح شبه‌آزمایشی است.
در یک آزمایش واقعی، فرآیند تخصیص تصادفی، عوامل مخدوش‌کننده را در بین گروه‌ها یکسان می‌کند تا اثر کلی آنها را خنثی کند. این استاندارد طلایی است زیرا روی همه عوامل مخدوش‌کننده، شناخته‌شده و ناشناخته، کار می‌کند.
متأسفانه، عدم تخصیص تصادفی می‌تواند باعث شود که قبل از مداخله، تفاوت‌هایی بین گروه‌ها وجود داشته باشد. این عوامل مخدوش‌کننده در نهایت ممکن است نتایج را به جای مداخله توضیح دهند.
در نتیجه، محققان باید از روش‌های دیگری برای یکسان‌سازی تقریبی گروه‌ها با استفاده از مقادیر تطبیق و حد آستانه استفاده کنند یا از نظر آماری تفاوت‌های از پیش موجود را که اندازه‌گیری می‌کنند، تنظیم کنند تا تأثیر عوامل مخدوش‌کننده را کاهش دهند.
یکی از نقاط قوت اصلی شبه‌آزمایش‌ها، استفاده مکرر آنها از “آزمایش قبل و بعد” است. این رویکرد شامل انجام آزمایش‌های اولیه قبل از جمع‌آوری داده‌ها برای بررسی تفاوت‌های از پیش موجود بین گروه‌ها است که می‌تواند بر نتیجه مطالعه تأثیر بگذارد. با شناسایی زودهنگام این متغیرها و گنجاندن آنها به عنوان متغیرهای کمکی، محققان می‌توانند عوامل مخدوش‌کننده بالقوه را در تجزیه و تحلیل آماری خود به طور مؤثرتری کنترل کنند.
علاوه بر این، محققان اغلب نتایج را قبل و بعد از مداخله پیگیری می‌کنند تا زمینه تغییراتی را که مشاهده می‌کنند بهتر درک کنند.
آمارشناسان این روش‌ها را کمتر از تصادفی‌سازی مؤثر می‌دانند. از این رو، شبه‌آزمایش‌ها در مورد اعتبار درونی یا اینکه مطالعه چقدر می‌تواند روابط علّی را در مقابل همبستگی صرف شناسایی کند، در جایی بینابین قرار می‌گیرند. آنها از مطالعات همبستگی قطعی‌تر هستند اما به اندازه آزمایش‌های واقعی محکم نیستند.
در نتیجه، طرح‌های شبه‌آزمایشی در مواقعی که انتساب تصادفی امکان‌پذیر نیست، رویکردی متنوع و کاربردی به محققان ارائه می‌دهند. این روش‌شناسی شکاف بین آزمایش‌های کنترل‌شده و مطالعات مشاهده‌ای را پر می‌کند و ابزاری ارزشمند برای بررسی روابط علت و معلولی در محیط‌های دنیای واقعی فراهم می‌کند. محققان می‌توانند با درک و استفاده از انواع مختلف طرح‌های شبه‌آزمایشی، ضمن دستیابی به نتایج روشنگرانه و معنادار، محدودیت‌های اخلاقی و لجستیکی را برطرف کنند.
پاسخگوی سوالات و نظرات شما هستیم