En kvasi-experimentell design är en som ser lite ut som en experimentell design men saknar huvudingrediensen – slumpmässig tilldelning. Min mentor, Don Campbell, hänvisade ofta till dem som ”queasy” -experiment eftersom de ger de experimentella puristerna en obehaglig känsla. Med avseende på intern validitet verkar de ofta vara sämre än randomiserade experiment. Men det finns något övertygande med dessa design; som en grupp, implementeras de lättare oftare än deras randomiserade kusiner.
Jag tänker inte täcka de kvasi-experimentella designen heltäckande. Istället presenterar jag två av de klassiska kvasi -experimentella mönster i detalj och visar hur vi analyserar dem. Förmodligen är den mest använda quasi-experimentella designen (och den kan vara den vanligaste av alla mönster) den icke-motsvarande gruppdesignen. I sin enklaste form kräver den en förprovning och posttest för en behandlad och jämförande grupp. Det är identiskt med analysen av kovariansdesignen förutom att grupperna inte skapas genom slumpmässig tilldelning. Du kommer att se att bristen på slumpmässig tilldelning och potential n enekvivalens mellan grupperna, komplicerar den statistiska analysen av den icke-motsvarande gruppdesignen.
Den andra designen jag kommer att fokusera på är regression-diskontinuitetsdesignen. Jag tar inte med det bara för att jag gjorde min avhandling om det och skrev en bok om det (även om det verkligen var faktorer som väger till sin fördel!). Jag inkluderar det för att jag tror att det är ett viktigt och ofta missförstått alternativ till randomiserade experiment eftersom dess särskiljande egenskaper – tilldelning till behandling med hjälp av en cutoff-poäng på en förbehandlingsvariabel – tillåter oss att tilldela programmet de som behöver eller förtjänar det mest. Vid första anblicken slår regressionskontinuitetsdesignen de flesta människor som partiska på grund av regression. När allt kommer omkring tilldelar vi en poäng till en grupp och höga poäng till den andra. I diskussionen om den statistiska analysen av regressionens diskontinuitetsdesign, ska jag visa varför detta inte är fallet.
Slutligen presenterar jag kort ett sortiment av andra kvasi-experiment som har specifika användbarhet eller anmärkningsvärda funktioner, inklusive Proxy Pretest Design, Double Pretest Design, Nonequivalent Dependent Variables Design, Pattern Matching Design och Regression Point Displacement design. Jag hade den distinkta äran att vara medförfattare till en uppsats med Donald T. Campbell som först beskrev Regression Point Displacement Design. Vid tiden för hans död våren 1996 hade vi gått igenom cirka fem utkast vardera under en femårsperiod. Papperet innehåller flera exempel på det senaste av kvasi-experiment och ger en detaljerad beskrivning av den statistiska analysen av regressionspunktsförskjutningsdesignen.
Det finns en huvudklass av kvasi-experimentella mönster som inte ingår här – de avbrutna tidsserierna. Jag planerar att inkludera dem i senare omskrivningar av detta material.