Näennäiskokeellinen suunnittelu on sellainen, joka näyttää vähän kuin kokeellinen suunnittelu, mutta siltä puuttuu keskeinen ainesosa – satunnainen määritys. Mentorini, Don Campbell, kutsui heitä usein ”hankaliksi” kokeiksi, koska ne antavat kokeellisille puristeille vaivaisen tunteen. Sisäisen pätevyyden suhteen ne näyttävät usein olevan huonompia kuin satunnaistetut kokeet. Mutta näissä malleissa on jotain pakottavaa; ryhmänä otettuna ne toteutetaan helposti useammin kuin satunnaistetut serkkunsa.
En aio yrittää kattaa lähes kokeellisia malleja kattavasti. Sen sijaan esitän kaksi klassista lähes -kokeelliset mallit yksityiskohtaisesti ja osoittavat kuinka me analysoimme niitä. Todennäköisesti yleisimmin käytetty lähes kokeellinen suunnittelu (ja se voi olla yleisimmin käytetty kaikista malleista) on ei-vastaava ryhmäsuunnittelu. Yksinkertaisimmassa muodossaan se vaatii ennakkotestin ja käsitellyn ja vertailuryhmän jälkitesti. Se on identtinen kovarianssianalyysin kanssa paitsi, että ryhmiä ei luoda satunnaisella määrityksellä. Tulet huomaamaan, että satunnaisen määrityksen puuttuminen ja potentiaalinen n ryhmien välinen yhdenvertaisuus vaikeuttaa ei-samanarvoisten ryhmien suunnittelun tilastollista analyysia.
Toinen malli, johon keskityn, on regressio-epäjatkuvuussuunnittelu. En sisällytä sitä vain siksi, että tein siitä väitöskirjani ja kirjoitin siitä kirjan (vaikka ne olivat varmasti tekijöitä, jotka painottivat sen suosiota!). Lisään sen, koska uskon, että se on tärkeä ja usein väärin ymmärretty vaihtoehto satunnaistetuille kokeille, koska sen erottava ominaisuus – kohdentaminen hoitoon käyttämällä esikäsittelymuuttujan raja-arvoa – antaa meille mahdollisuuden osoittaa ohjelmalle ne, jotka sitä eniten tarvitsevat tai ansaitsevat. Ensi silmäyksellä regressio-epäjatkuvuussuunnittelu vaikuttaa useimmilta ihmisiltä puolueellisilta, koska regressio on keskiarvo. Loppujen lopuksi osoitamme matalat maalintekijät yhteen ryhmään ja korkeat maalintekijät toiseen. Keskustelussa regressio-epäjatkuvuussuunnitelman tilastollisesta analyysista näytän sinulle, miksi näin ei ole.
Esitän lopuksi lyhyesti valikoiman muita lähes kokeita, joilla on erityisiä sovellettavuus tai huomionarvoiset ominaisuudet, mukaan lukien välityspalvelimen ennakkosuunnittelu, kaksoistestausmuotoilu, ei-samanarvoisten riippuvien muuttujien suunnittelu, kuvion vastaavuus ja regressiopisteen siirtymämalli. Minulla oli selvä kunnia kirjoittaa yhdessä Donald T. Campbellin kanssa paperi, jossa kuvattiin ensin Regression Point Displacement Design. Hänen kuolemansa aikana keväällä 1996 olimme käyneet läpi noin viisi luonnosta kumpikin viiden vuoden aikana. Paperi sisältää useita esimerkkejä tästä uusimmasta kvasi-kokeista ja tarjoaa yksityiskohtaisen kuvauksen regressiopisteen siirtymäsuunnitelman tilastollisesta analyysistä.
On olemassa yksi pääryhmä lähes kokeellisia malleja, jotka eivät sisälly tässä – keskeytetyt aikasarjat. Aion sisällyttää ne tämän materiaalin myöhempiin uudelleenkirjoituksiin.