Słownik metodologiczny · Projekt badania

Schemat quasi-eksperymentalny

Pełne wyjaśnienie, zastosowanie naukowe i praktyczne, przykład, dobre praktyki oraz gotowy zapis wyniku w APA 7.

Strona główna / Słownik / Schemat quasi-eksperymentalny

Opracowanie merytoryczne: · Opublikowano: · Aktualizacja:

Co oznacza Schemat quasi-eksperymentalny?

Schemat quasi-eksperymentalny ocenia efekt interwencji lub zdarzenia bez pełnego losowego przydziału. Wiarygodność wniosku opiera się na dodatkowych elementach projektu, takich jak pomiar przed interwencją, grupa porównawcza, próg przydziału lub analiza przerwanego szeregu czasowego.
Co odróżnia to pojęcie? Schemat quasi-eksperymentalny ocenia wpływ interwencji bez pełnej randomizacji, wykorzystując na przykład przerwany szereg czasowy, regresję nieciągłą lub różnicę w różnicach. Wiarygodność zależy od szczególnego założenia identyfikacyjnego i diagnostyki trendów lub progu. Nie jest po prostu „słabszym eksperymentem”; dobrze dobrany projekt może dawać mocne wnioski, lecz wymaga jawnego pokazania alternatywnych wyjaśnień.

Zastosowanie, warunki i dobre praktyki

Najważniejsze zastosowanie: Wykorzystuj do oceny interwencji, gdy pełna randomizacja nie jest możliwa, ale istnieje wiarygodne porównanie w czasie, między progami przydziału lub między grupami. Wniosek zależy od jawnych założeń identyfikacyjnych i testów trendów lub różnic początkowych.

Jak poprawnie stosować i interpretować hasło „Schemat quasi-eksperymentalny”?

W odniesieniu do „Schemat quasi-eksperymentalny” najpierw trzeba wskazać populację, jednostkę przydziału lub obserwacji, momenty pomiaru oraz sposób powstawania porównywanych warunków. Przy ocenie hasła „Schemat quasi-eksperymentalny” to projekt, a nie późniejszy wybór testu, wyznacza możliwość wnioskowania o zmianie, związku lub przyczynie. W analizie dotyczącej hasła „Schemat quasi-eksperymentalny” należy też nazwać zagrożenia dla trafności, takie jak selekcja, odpływ, historia, efekt pomiaru czy brak zaślepienia.

Ocena pojęcia „Schemat quasi-eksperymentalny” wymaga sprawdzenia, czy realizacja badania odpowiada planowi: czy randomizacja faktycznie zadziałała, czy pomiary wykonano w tej samej kolejności i czy utrata uczestników różniła się między grupami. Dla interpretacji hasła „Schemat quasi-eksperymentalny” odstępstwa trzeba opisać wraz z ich konsekwencjami. W odniesieniu do hasła „Schemat quasi-eksperymentalny” analiza statystyczna może ograniczyć niektóre problemy, ale nie odtwarza kontroli, której zabrakło w projekcie.

Co trzeba opisać w raporcie?

Opis pojęcia „Schemat quasi-eksperymentalny” powinien pozwolić odtworzyć rekrutację, przydział, kolejność procedur, liczbę pomiarów i reguły wyłączeń. Przy ocenie hasła „Schemat quasi-eksperymentalny” warto podać diagram przepływu uczestników, moment ustalenia hipotez oraz informację, które analizy były planowane. W analizie dotyczącej hasła „Schemat quasi-eksperymentalny” zakres wniosku należy dopasować do tego, co projekt rzeczywiście identyfikuje.

Zakres raportowania dla hasła „Schemat quasi-eksperymentalny”: Opisz jednostkę, czas, przydział, kontrolę, utratę obserwacji i zagrożenia trafności.

Przykład praktyczny i gotowa interpretacja

Sytuacja: Program wdrożono w jednym oddziale, a drugi istniejący oddział pełnił funkcję porównawczą. Pomiar przed i po pomaga ocenić zmianę, lecz brak losowego przydziału pozostawia ryzyko różnic początkowych.

Jak ją zinterpretować: Porównanie zmian może wspierać wniosek o interwencji, lecz brak losowego przydziału pozostawia ryzyko nierównych trendów i różnic początkowych. Potrzebne są diagnostyki założeń, kontrola czasu i analizy wrażliwości.

Najczęstsza pułapka i granica interpretacji

Bez wiarygodnej grupy porównawczej i założeń trendu zmiana po wdrożeniu może mieć inne źródła.

Nawet poprawnie przeprowadzony „Schemat quasi-eksperymentalny” nie usuwa błędu pomiaru ani nie gwarantuje reprezentatywności. Dla interpretacji hasła „Schemat quasi-eksperymentalny” trafność wewnętrzna i możliwość uogólnienia są odrębnymi pytaniami, które wymagają osobnego uzasadnienia.

Definicje, zalecenia interpretacyjne i sposób raportowania oparto na literaturze metodologicznej wskazanej w bibliografii (Appelbaum et al., 2018).

Powiązane hasła

Schemat eksperymentalnySchemat korelacyjnySchemat obserwacyjnySchemat podłużnySchemat przekrojowyCzynnik międzyobiektowy

Poradniki, w których użyjesz tego pojęcia

Poradnik

Wartość p: co naprawdę oznacza i jak ją poprawnie interpretować

Wartość p bez mitów: definicja, interpretacja, typowe błędy oraz sposób raportowania wraz z wielkością efektu i przedziałem ufności.

Czytaj →Poradnik

Regresja logistyczna: założenia, interpretacja i raportowanie modelu

Regresja logistyczna w praktyce: założenia, iloraz szans, diagnostyka, kalibracja, AUC oraz zasady rzetelnego raportowania modelu.

Czytaj →Poradnik

Modelowanie równań strukturalnych (SEM): od teorii do raportu

SEM bez skrótów myślowych: model pomiarowy i strukturalny, CB-SEM a PLS-SEM, dopasowanie, założenia oraz raportowanie wyników.

Czytaj →

Potrzebujesz wsparcia w analizie danych?

Wybierz ofertę dopasowaną do pracy dyplomowej albo profesjonalnego projektu naukowego.

Oferta dla badaczyOferta dla studentów

Bibliografia i dalsza literatura naukowa (APA 7)

  1. Appelbaum, M., Cooper, H., Kline, R. B., Mayo-Wilson, E., Nezu, A. M., & Rao, S. M. (2018). Journal article reporting standards for quantitative research in psychology: The APA Publications and Communications Board task force report. American Psychologist, 73(1), 3–25. https://doi.org/10.1037/amp0000191
  2. Wilkinson, L., & Task Force on Statistical Inference. (1999). Statistical methods in psychology journals: Guidelines and explanations. American Psychologist, 54(8), 594–604. https://doi.org/10.1037/0003-066X.54.8.594
  3. Lang, T. A., & Altman, D. G. (2015). Basic statistical reporting for articles published in biomedical journals: The SAMPL guidelines. International Journal of Nursing Studies, 52(1), 5–9. https://doi.org/10.1016/j.ijnurstu.2014.09.006
  4. Altman, D. G. (2015). Making research articles fit for purpose: Structured reporting of key methods and findings. Trials, 16, 53. https://doi.org/10.1186/s13063-015-0575-7
  5. von Elm, E., Altman, D. G., Egger, M., Pocock, S. J., Gøtzsche, P. C., & Vandenbroucke, J. P. (2007). The Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) statement. PLoS Medicine, 4(10), e296. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.0040296
  6. Kelley, K., Clark, B., Brown, V., & Sitzia, J. (2003). Good practice in the conduct and reporting of survey research. International Journal for Quality in Health Care, 15(3), 261–266. https://doi.org/10.1093/intqhc/mzg031

Cytowania BibTeX

@article{appelbaum2018jars, author={Appelbaum, Mark and Cooper, Harris and Kline, Rex B. and Mayo-Wilson, Evan and Nezu, Arthur M. and Rao, Stephen M.}, title={Journal article reporting standards for quantitative research in psychology}, journal={American Psychologist}, year={2018}, volume={73}, number={1}, pages={3--25}, doi={10.1037/amp0000191}}
@article{wilkinson1999statistical, author={Wilkinson, Leland and {Task Force on Statistical Inference}}, title={Statistical methods in psychology journals: Guidelines and explanations}, journal={American Psychologist}, year={1999}, volume={54}, number={8}, pages={594--604}, doi={10.1037/0003-066X.54.8.594}}
@article{lang2015sampl, author={Lang, Thomas A. and Altman, Douglas G.}, title={Basic statistical reporting for articles published in biomedical journals: the SAMPL guidelines}, journal={International Journal of Nursing Studies}, year={2015}, volume={52}, number={1}, pages={5--9}, doi={10.1016/j.ijnurstu.2014.09.006}}
@article{altman2015reporting, author={Altman, Douglas G.}, title={Making research articles fit for purpose: structured reporting of key methods and findings}, journal={Trials}, year={2015}, volume={16}, pages={53}, doi={10.1186/s13063-015-0575-7}}
@article{vonelm2007strobe, author={von Elm, Erik and others}, title={The STROBE statement}, journal={PLoS Medicine}, year={2007}, volume={4}, number={10}, pages={e296}, doi={10.1371/journal.pmed.0040296}}
@article{kelley2003survey, author={Kelley, Kate and Clark, Belinda and Brown, Vivienne and Sitzia, John}, title={Good practice in the conduct and reporting of survey research}, journal={International Journal for Quality in Health Care}, year={2003}, volume={15}, number={3}, pages={261--266}, doi={10.1093/intqhc/mzg031}}
R