يشبه إلى حد كبير التجربة الفعلية ، يحاول البحث شبه التجريبي إظهار ارتباط السبب والنتيجة بين متغير تابع ومستقل. من ناحية أخرى ، لا تعتمد شبه التجربة على التخصيص العشوائي ، على عكس التجربة الفعلية. يتم فرز الموضوعات إلى مجموعات بناءً على المتغيرات غير العشوائية.
ما هو البحث شبه التجريبي؟
“الشبه” هو تعريف “شبه”. ونتيجة لذلك ، فإن البحث شبه التجريبي هو بحث يبدو أنه تجريبي ولكنه ليس كذلك . لا يتم تخصيص الأفراد بشكل عشوائي لشروط أو أوامر الشروط ، على الرغم من تغيير تحليل الانحدار.
يتم تجنب مشكلة الاتجاه في البحث شبه التجريبي حيث يتم تغيير تحليل الانحدار قبل تقييم الانحدار المتعدد. ومع ذلك ، نظرًا لأن الأفراد لم يتم اختيارهم عشوائيًا بشكل عشوائي ، فمن المحتمل أن تكون هناك تباينات إضافية عبر الظروف في البحث شبه التجريبي.
نتيجة لذلك ، من حيث الاتساق الداخلي ، تقع شبه التجارب في مكان ما بين البحث الترابطي والتجارب الفعلية.
المكون الرئيسي للتجربة الحقيقية هو المجموعات المخصصة عشوائيًا. هذا يعني أن كل شخص لديه فرصة مكافئة لتعيينه في المجموعة التجريبية أو المجموعة الضابطة ، اعتمادًا على ما إذا كان قد تم التلاعب بهم أم لا.
ببساطة ، شبه التجربة ليست تجربة حقيقية. لا تتميز شبه التجربة بمجموعات مخصصة عشوائيًا لأن المكون الرئيسي للتجربة الحقيقية هو مجموعات مخصصة عشوائيًا. لماذا من الأهمية بمكان أن يتم تخصيص مجموعات بشكل عشوائي ، بالنظر إلى أنها تشكل الفرق الوحيد بين البحث التجريبي شبه التجريبي والبحث التجريبي الفعلي؟
دعنا نستخدم مثالاً لتوضيح وجهة نظرنا. لنفترض أننا نريد اكتشاف كيف يؤثر العلاج النفسي الجديد على مرضى الاكتئاب. في تجربة حقيقية ، قمت بتقسيم نصف الجناح النفسي إلى مجموعات علاجية. مع حصول النصف على العلاج النفسي الجديد والنصف الآخر يتلقى علاج الاكتئاب القياسي.
ويقارن الأطباء نتائج هذا العلاج بنتائج العلاجات القياسية لمعرفة ما إذا كان هذا العلاج أكثر فعالية. من ناحية أخرى ، من غير المرجح أن يوافق الأطباء على هذه التجربة الحقيقية لأنهم يعتقدون أنه من غير الأخلاقي علاج مجموعة واحدة مع ترك مجموعة أخرى دون علاج.
ستكون الدراسة شبه التجريبية مفيدة في هذه الحالة. بدلاً من تخصيص هؤلاء المرضى بشكل عشوائي ، يمكنك الكشف عن مجموعات المعالجين النفسيين الموجودة مسبقًا في المستشفيات. من الواضح أنه سيكون هناك مستشارون حريصون على إجراء هذه التجارب بالإضافة إلى آخرين يفضلون التمسك بالطرق القديمة.
يمكن استخدام هذه المجموعات الموجودة مسبقًا لمقارنة تطور أعراض الأفراد الذين تلقوا العلاج الجديد مع أولئك الذين تلقوا المسار الطبيعي للعلاج. على الرغم من أن المجموعات لم يتم اختيارها عشوائياً. إذا كان من الممكن تفسير أي اختلافات جوهرية بينهما بشكل جيد ، فقد تكون متأكدًا تمامًا من أن أي اختلافات تُعزى إلى العلاج وليس إلى متغيرات خارجية أخرى.
كما ذكرنا سابقًا ، يستلزم البحث شبه التجريبي معالجة متغير مستقل عن طريق التخصيص العشوائي للناس لظروف أو متواليات من الظروف. تصميمات المجموعة غير المتكافئة ، وتصميمات الاختبار القبلي ، وتصميمات عدم استمرارية الانحدار ليست سوى عدد قليل من الأنواع الأساسية.
أنواع البحوث شبه التجريبية
هناك العديد من الأنواع المختلفة من التصاميم شبه التجريبية. يتم وصف ثلاثة من أكثر الأصناف شيوعًا أدناه: تصميم المجموعات غير المتكافئة ، والانقطاع في الانحدار ، والتجارب الطبيعية.
تصميم المجموعات غير المتكافئة
يختار الباحث المجموعات الموجودة التي تبدو قابلة للمقارنة ، لكن واحدة فقط من المجموعات تتلقى العلاج في تصميم مجموعة غير مكافئ. عند استخدام هذا التصميم ، يحاول الباحثون التكيف مع أي عوامل مربكة عن طريق تعديلها في دراستهم أو اختيار مجموعات قابلة للمقارنة قدر الإمكان. أكثر أنواع التصميم شبه التجريبي انتشارًا هو هذا التصميم.
مثال: تصميم المجموعات غير المتكافئة
تعتقد أن نشاط ما بعد المدرسة الجديد سيؤدي إلى تحسين الأداء الأكاديمي. يمكنك اختيار مجموعتين متشابهتين من الطلاب من فصول منفصلة ، تستخدم إحداهما البرنامج الجديد والأخرى لا تستخدمه.
يمكنك معرفة ما إذا كان البرنامج يؤثر على الدرجات من خلال مقارنة الطلاب الذين يشاركون مع أولئك الذين لا يشاركون.
الانقطاع في الانحدار
تستند العديد من العلاجات المستقبلية التي يرغب الباحثون في التحقيق فيها إلى حد تعسفي أساسي ، حيث يتلقى أولئك الذين يتجاوزون الحد الأدنى للعلاج وأولئك الذين يقعون دونه لا. في هذه المرحلة ، غالبًا ما تكون الاختلافات الجماعية طفيفة لدرجة أنها تكاد تكون معدومة. نتيجة لذلك ، يمكن للباحثين استخدام الأشخاص الذين هم تحت الحد كمجموعة مرجعية والأشخاص الذين يتجاوزونها كمجموعة تدخل.
مثال: عدم الاستمرارية في الانحدار
في الولايات المتحدة ، هناك مدارس ثانوية معينة مخصصة للتلاميذ الذين حققوا مستوى معينًا من التحصيل في الاختبار. من المرجح أن يختلف أولئك الذين ينجحون في هذا الاختبار عن أولئك الذين لا ينجحون بطريقة منهجية.
ومع ذلك ، نظرًا لأن رقم القطع الدقيق تعسفي ، فإن الطلاب الذين يقتربون من الحد الأقصى والذين بالكاد يجتازون الاختبارات وأولئك الذين يفشلون بهامش رفيع للغاية يميلون إلى أن يكونوا متشابهين للغاية ، مع الاختلافات الدقيقة في نتائجهم بسبب الصدفة في المقام الأول. نتيجة لذلك ، يجب أن تكون أي تباينات في النتائج ناتجة عن خبراتهم التعليمية.
يمكنك إلقاء نظرة على النتائج طويلة المدى لهاتين المجموعتين من الأطفال لترى كيف يؤثر الالتحاق بمدرسة انتقائية عليهم.
التجارب الطبيعية
يختار الباحثون عادة المجموعة التي يتم تخصيص الأفراد لها في الاختبارات المعملية والخارجية. يحدث التعيين العشوائي أو غير المنتظم للمرضى في علاج الشاهد في تجربة طبيعية بسبب حدوث خارجي أو سيناريو (“الطبيعة”). التجارب الطبيعية ليست تجارب فعلية لأنها قائمة على الملاحظة ، على الرغم من أن بعضها يستخدم تعيينات عشوائية.
مثال: تجارب طبيعية
إحدى أشهر التجارب الطبيعية هي دراسة أوريغون الصحية. في عام 2008 ، صوتت ولاية أوريغون لزيادة عدد الأشخاص ذوي الدخل المنخفض المسجلين في برنامج Medicaid ، برنامج الرعاية الصحية العامة منخفض الدخل في أمريكا.
ومع ذلك ، نظرًا لأنهم لم يتمكنوا من الدفع لكل شخص مؤهل للبرنامج ، فقد اضطروا إلى استخدام يانصيب عشوائي لتوزيع الفتحات.
تمكن الخبراء من التحقيق في تأثير البرنامج من خلال استخدام الأشخاص المسجلين كمجموعة علاجية وأولئك المؤهلين ولكنهم لم يلعبوا الفوز بالجائزة الكبرى كمجموعة تجريبية.
استنتاج حول البحث شبه التجريبي:
قد يكون من المستحيل تحقيق التصميم التجريبي الحقيقي أو قد يكون مكلفًا للغاية ، خاصة بالنسبة للباحثين ذوي الموارد المحدودة. تمكّنك التصميمات شبه التجريبية من التحقيق في مشكلة من خلال استخدام البيانات التي تم دفعها بالفعل أو جمعها من قبل الآخرين (غالبًا ما تكون الحكومة). نظرًا لأنها تتيح تحكمًا أفضل في المتغيرات المربكة مقارنة بأشكال الدراسات الأخرى ، فإنها تتمتع بصلاحية خارجية أعلى من معظم التجارب الحقيقية وصلاحية داخلية أعلى (أقل من التجارب الحقيقية) من الأبحاث غير التجريبية الأخرى.
احصل على أقصى استفادة من إدارة بيانات البحث
باستخدام QuestionPro ، يمكنك الوصول إلى أكثر منصات وأداة أبحاث السوق نضجًا والتي تساعدك على جمع وتحليل الأفكار الأكثر أهمية. من خلال الاستفادة من InsightsHub ، المركز الموحد لإدارة البيانات ، يمكنك الاستفادة من النظام الأساسي الموحد لتنظيم بياناتك البحثية واستكشافها والبحث فيها واكتشافها في مستودع منظم واحد.
نبدأ الآن.
