心理学中的准实验设计

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我们在实验研究前加上“准”字，是因为这种设计看起来像“好像”但不是真正的探索性设计。对于真正的探索性研究，有一个叫做随机分配的过程：研究人员完全控制并了解如何将研究对象分配到研究组。通常，这是一个随机过程，并且在处理之前，治疗组和对照组在统计上是可比的。

换句话说，我们消除了任何先前的选择偏差。但是，研究人员需要了解分配过程，并且治疗组和对照组在统计上可能存在差异，并且不能直接比较。我们依靠合理的假设和研究设计来消除选择偏差。任何准探索性计划都包含一个部分，描述了它们如何消除选择偏差。例如，最流行的准探索性设计，差异中的差异，依赖于治疗组和对照组之间的平行趋势假设来得出有效的推论。

什么是准实验设计？

实验是在分组完成后进行的，准实验设计被称为事后或事实后实验。因为自变量已经发生，实验者在变量发生后调查其影响。

例如，如果我们想调查性别在言语学习中的差异，我们将不得不进行准实验，因为我们不能将参与者随机分配到男性或女性条件。我们不能形成新的男性和女性组织，而必须从现有的组织中抽取。换句话说，在伪实验中，我们不修改变量，而是观察参与者组。匹配被用来代替随机化。

模型类型

主要模型类型如下：

• 非等组设计 - 非等组样本模型可以认为是结合了真实和开发的半调查。它利用了它两个的优势，这就是原因所在。使用与真实试验中类似的预先存在的类别，即治疗组和安慰剂组。但是，它不具备准实验的随机性。研究人员在分类时确保他们的发现不受任何第三因素或外部因素的影响。

  因此，这些分组尽可能地具有可比性。我们可以选择彼此更相似的组，类似于我们讨论的社会政治调查。当预先存在类别的测量结果可用并且可以与实验组匹配时，将使用回归点位移 (RPD) 方法。

• 回归点位移 (RPD) - 对于大型组织（例如城市或企业），此策略具有多种优势。RPD 使用较小的比较组件来比较特定的软件组件。

准实验设计的类型

准实验设计有多种，每种设计在特定环境中都有其独特的用途。在本节中，我们将了解各种值得注意的准实验设计。

非等组，仅后测设计

非等组，仅后测方法包括对两组进行结果测量：程序/治疗组和比较组。例如，一组学生可以通过整体语言课程接受阅读教学，而另一组学生则通过基于语音的教学方法接受阅读教学。可以在十二周后进行阅读理解测试，以确定该程序是否更有效。这种方法的一个关键问题是，两组在任何培训开始之前可能存在差异，并且可能存在决定它们可以取得多少阅读发展的重要差异。

例如，假设发现语音组的学生成绩更好。在这种情况下，无法知道他们在程序之前是否准备得更好或阅读能力更强，以及其他变量是否导致了他们成绩的提高。

非等组控制组设计

此设计比较了控制组和实验组。但是，这些分组的选择和分配并非出于随机性的原因。此设计的难题是如何确定如何比较实验组和控制组的结果。例如，我们想检查特殊培训计划对 10 年级学生平均成绩的影响。

研究人员无法选择随机样本，因为学校不允许实验者重新组建班级。因此，研究人员从同一所学校选择了两个 X 年级学生班。由于患者没有被随机分配到两组，因此我们不能假设在实验修改之前这些组是可比的。我们找出程序开始时的平均成绩，并在结束时再次找出。我们的控制组是不接受治疗（培训）的组。

双前测设计

就内部效度而言，这是一个非常强大的准实验设计。因为在前后非等组设计中，非等组可能在程序实施之前存在某种差异，我们可能会错误地将后测差异归因于程序。虽然前测有助于确定程序前相似性的程度，但它并不能告诉我们这些组在程序前是否以相似的速度发生变化。双前测设计在程序之前包含两次测量。因此，如果程序组和比较组的成熟速度不同，我们可能会将其识别为前测 1 和前测 2 之间的差异。因此，其设计专门解决选择成熟风险。

切换复制设计

切换复制准实验方法的内部效度也相当稳健。它还可以提高外部效度或普遍性，因为它允许两种不同的程序实施。该设计包括两组和三个测量期。在设计的初始步骤中，两组都进行了前测，一组接受了程序，两组都进行了后测。在设计的第二阶段，将程序提供给最初的比较组，而最初的程序组则充当“控制”。此设计在结构上与随机实验变体相同，但缺少随机分配到组。它无疑优于简单的前后非等组设计。

准实验设计与真实验设计的区别

在真实的实验环境中，实验者对实验有完全的控制权。在准实验环境中，实验者无法控制受试者对条件的分配。在真实的实验设计中，变量被操纵；但是，在准实验设计中，变量操纵是不可行的；相反，我们观察个体类别。

例如，如果我们想探索性别的影响，我们不能改变性别；相反，我们根据我们认为它们之间最显著的差异对群体进行分类。在伪实验方法中，我们向两个预先存在的群体提供几个自变量。我们可能需要确定行为差异是由群体差异还是自变量引起的。准实验允许实验条件和控制条件之间存在进一步的差异，从而允许其他可能的差异持续存在。

结论

与探索性设置类似，准探索性方法试图证明某人的自变量和因变量之间的联系。因此，这种实验在某种程度上不依赖于随机选择，这与进行的调查不同。相反，非随机因素用于对人员进行分类。当出于道德或情境因素无法进行真实试验时，开发半计划很有用。尽管进行了准探索性调查，但策略通常用于信息系统研究；但是，还需要更多关于其优点和缺点的信息。

根据本文中描述的开发半调查设计的比较等级和术语，某些模型比其他模型更有可能允许对交互效应进行确定性解释。在来自准探索性调查的基于模型的方法中，必须强调调查设计的优点和缺点。信息系统未来的研究人员应选择最强大的架构，这在给定的独特条件下是可行的。