Tout comme une expérience réelle, la recherche quasi-expérimentale tente de démontrer un lien de cause à effet entre une variable dépendante et une variable indépendante. Une quasi-expérience, en revanche, ne dépend pas d’une assignation aléatoire, contrairement à une expérience réelle. Les sujets sont répartis en groupes sur la base de variables non aléatoires.
Qu’est-ce que la recherche quasi-expérimentale ?
La « ressemblance » est la définition de « quasi ». Les individus ne sont pas répartis de manière aléatoire entre les conditions ou les ordres de conditions, même si l’analyse de régression est modifiée. Par conséquent, la recherche quasi-expérimentale est une recherche qui semble être expérimentale mais qui ne l’est pas.
Le problème de la directionnalité est évité dans la recherche quasi-expérimentale puisque l’analyse de régression est modifiée avant que la régression multiple ne soit évaluée. Cependant, comme les individus ne sont pas répartis au hasard, il est probable qu’il y ait des disparités supplémentaires entre les conditions dans la recherche quasi-expérimentale.
Par conséquent, en termes de cohérence interne, les quasi-expériences se situent quelque part entre la recherche corrélationnelle et les expériences réelles.
L’élément clé d’une véritable expérience est la répartition aléatoire des groupes. Cela signifie que chaque personne a une chance équivalente d’être affectée au groupe expérimental ou au groupe de contrôle, selon qu’elle est manipulée ou non.
En d’autres termes, une quasi-expérience n’est pas une véritable expérience. Une quasi-expérience ne comporte pas de groupes répartis de manière aléatoire, puisque la principale composante d’une véritable expérience est la répartition aléatoire des groupes. Pourquoi est-il si important d’avoir des groupes aléatoires, étant donné qu’ils constituent la seule distinction entre la recherche quasi-expérimentale et la recherche expérimentale proprement dite ?
Prenons un exemple pour illustrer notre propos. Supposons que nous voulions découvrir comment une nouvelle thérapie psychologique affecte les patients dépressifs. Dans le cadre d’un véritable essai, la moitié de l’unité psychiatrique serait divisée en groupes de traitement, la moitié recevant la nouvelle thérapie psychothérapeutique et l’autre moitié recevant le traitement standard de la dépression.
Les médecins comparent les résultats de ce traitement aux résultats des traitements standard pour voir s’il est plus efficace. Les médecins, quant à eux, ne seront probablement pas d’accord avec cette véritable expérience, car ils estiment qu’il est contraire à l’éthique de traiter un groupe et d’en laisser un autre sans traitement.
Une étude quasi-expérimentale sera utile dans ce cas. Au lieu d’attribuer ces patients au hasard, vous découvrez des groupes de psychothérapeutes préexistants dans les hôpitaux. Il est clair qu’il y aura des conseillers désireux d’entreprendre ces essais et d’autres qui préfèrent s’en tenir aux anciennes méthodes.
Ces groupes préexistants peuvent être utilisés pour comparer l’évolution des symptômes des personnes ayant reçu la nouvelle thérapie à ceux des personnes ayant reçu le traitement normal, même si les groupes n’ont pas été choisis au hasard.
Si les variations substantielles entre eux peuvent être bien expliquées, vous pouvez être sûr que les différences sont attribuables au traitement et non à d’autres variables étrangères.
Comme nous l’avons déjà mentionné, la recherche quasi-expérimentale consiste à manipuler une variable indépendante en assignant au hasard des personnes à des conditions ou à des séquences de conditions. Les modèles de groupes non équivalents, les modèles prétest-post-test et les modèles de discontinuité de la régression ne sont que quelques-uns des types essentiels.
Qu’est-ce qu’un plan de recherche quasi-expérimental ?
Les modèles de recherche quasi-expérimentale sont un type de modèle de recherche similaire aux modèles expérimentaux, mais qui ne permet pas un contrôle total de la (des) variable(s) indépendante(s), comme c’est le cas pour les véritables modèles expérimentaux.
Dans un modèle quasi-expérimental, le chercheur modifie ou observe une variable indépendante, mais les participants ne sont pas répartis dans des groupes au hasard. Au lieu de cela, les gens sont répartis en groupes sur la base d’éléments qu’ils ont déjà en commun, comme leur âge, leur sexe ou le nombre de fois qu’ils ont vu un certain stimulus.
Comme les affectations ne sont pas aléatoires, il est plus difficile de tirer des conclusions sur les causes et les effets que dans une véritable expérience. Toutefois, les modèles quasi-expérimentaux restent utiles lorsque la randomisation n’est pas possible ou n’est pas conforme à l’éthique.
Le véritable plan d’expérience peut être impossible à réaliser ou tout simplement trop coûteux, en particulier pour les chercheurs disposant de peu de ressources. Les modèles quasi-expérimentaux vous permettent d’étudier une question en utilisant des données qui ont déjà été payées ou collectées par d’autres (souvent le gouvernement).
Parce qu’elles permettent de mieux contrôler les variables confusionnelles que d’autres formes d’études, elles ont une validité externe plus élevée que la plupart des expériences authentiques et une validité interne plus élevée (moins que les expériences authentiques) que d’autres recherches non expérimentales.
La recherche quasi-expérimentale est-elle quantitative ou qualitative ?
La recherche quasi-expérimentale est une méthode de recherche quantitative. Elle implique la collecte de données numériques et l’analyse statistique. La recherche quasi-expérimentale compare des groupes soumis à des circonstances ou à des traitements différents afin de trouver des liens de cause à effet.
Elle tire des conclusions statistiques à partir de données quantitatives. Les données qualitatives peuvent améliorer la recherche quasi-expérimentale en révélant les expériences et les opinions des participants, mais les données quantitatives constituent le fondement de la méthode.
Types de recherche quasi-expérimentale
Il existe de nombreux types de modèles quasi-expérimentaux. Trois des variétés les plus populaires sont décrites ci-dessous : Conception de groupes non équivalents, Discontinuité dans la régression et Expériences naturelles.
Conception de groupes non équivalents
Le chercheur sélectionne des groupes existants qui semblent comparables, mais seul l’un des groupes reçoit la thérapie dans le cadre d’un modèle de groupe non équivalent.
Lorsqu’ils utilisent ce modèle, les chercheurs tentent de tenir compte des facteurs de confusion en les ajustant dans leur étude ou en sélectionnant des groupes aussi comparables que possible. La conception quasi-expérimentale la plus répandue est celle-ci.Exemple : Conception de groupes non équivalents
Vous pensez que la nouvelle activité extrascolaire permettra d’améliorer les résultats scolaires. Vous choisissez deux groupes d’élèves comparables dans des classes distinctes, dont l’un utilise le nouveau programme et l’autre non.
Vous pouvez voir si le programme influence les notes en comparant les élèves qui y participent à ceux qui n’y participent pas.
Discontinuité dans la régression
De nombreuses thérapies prospectives que les chercheurs souhaitent étudier sont basées sur un seuil arbitraire de base, les personnes qui dépassent ce seuil recevant un traitement et celles qui sont en dessous n’en recevant pas. À ce stade, les différences entre les groupes sont souvent si mineures qu’elles sont presque inexistantes.
Par conséquent, les chercheurs peuvent utiliser les personnes qui sont en dessous de la limite comme groupe de référence et les personnes qui sont juste au-dessus de la limite comme groupe d’intervention.Exemple : Discontinuité dans la régression
Aux États-Unis, certaines écoles secondaires sont réservées aux élèves qui atteignent un niveau déterminé à l’issue d’un test. Les personnes qui réussissent cet examen sont susceptibles de se distinguer systématiquement de celles qui échouent.
Toutefois, comme le seuil d’admission est arbitraire, les étudiants proches de la limite qui réussissent de justesse les examens et ceux qui échouent avec une marge infime tendent à être extrêmement similaires, les infimes variations de leurs résultats étant essentiellement dues au hasard. Par conséquent, toute disparité dans les résultats doit être due à leurs expériences éducatives.
Vous pouvez examiner les résultats à long terme de ces deux groupes d’enfants pour voir comment la fréquentation d’une école sélective les affecte.
Expériences naturelles
Les chercheurs choisissent généralement le groupe auquel les individus sont affectés, tant pour les tests en laboratoire que pour les tests en plein air. Dans une expérience naturelle, l’affectation aléatoire ou irrégulière des patients au traitement de contrôle se produit en raison d’un événement ou d’un scénario extérieur (« nature »).
Les expériences naturelles ne sont pas de véritables expériences puisqu’elles sont basées sur l’observation, même si certaines utilisent des assignations aléatoires.Exemple : Expériences naturelles
L’Oregon Health Study est l’une des expériences naturelles les plus connues. En 2008, l’Oregon a voté en faveur de l’augmentation du nombre de personnes à faible revenu inscrites à Medicaid, le programme public américain de soins de santé pour les personnes à faible revenu.
Cependant, comme ils ne pouvaient pas se permettre de payer toutes les personnes qualifiées pour le programme, ils ont dû recourir à une loterie aléatoire pour distribuer les places.
Les experts ont pu étudier l’impact du programme en utilisant les personnes inscrites comme groupe de traitement et celles qui étaient qualifiées mais n’ont pas joué le jackpot comme groupe expérimental.
Comment QuestionPro aide-t-il la recherche quasi-expérimentale ?
QuestionPro peut être un outil utile dans la recherche quasi-expérimentale car il comprend des fonctions qui peuvent vous aider à concevoir et à analyser votre étude de recherche. Voici quelques exemples de l’aide que QuestionPro peut apporter à la recherche quasi-expérimentale :
Enquêtes de conception
QuestionPro vous permet de créer des questionnaires pour collecter des données auprès des participants à l’étude. Des questions à choix multiples, des questions ouvertes et des questions à échelle de Likert sont disponibles. Des données quantitatives et qualitatives peuvent être collectées de cette manière.
Randomiser les participants
La recherche quasi-expérimentale n’affecte pas les personnes à des groupes de manière aléatoire, mais certains éléments de l’étude peuvent devoir être randomisés. QuestionPro peut randomiser les questions et les réponses afin de réduire les biais.
Collecter des données au fil du temps
La recherche quasi-expérimentale recueille généralement des données au fil du temps pour évaluer une intervention ou un traitement. QuestionPro vous permet d’envoyer des enquêtes périodiques pour collecter des données. Vous pouvez également utiliser des fonctions telles que les rappels pour inciter davantage de personnes à répondre.
Analyser les données
Les tableaux croisés et l’analyse statistique font partie des options d’analyse des données de QuestionPro. Cela peut vous aider à trouver des modèles de données et à évaluer l’efficacité de l’intervention ou du traitement.
Collaborer avec votre équipe
QuestionPro permet à votre équipe d’accéder à des enquêtes et à des statistiques. Cela permet d’améliorer la collaboration et la prise de décision fondée sur des données.
Avec QuestionPro, vous avez accès à la plateforme et à l’outil d’étude de marché le plus abouti qui vous aide à collecter et à analyser les informations les plus importantes. En tirant parti d’InsightsHub, le centre unifié de gestion des données, vous pouvez utiliser la plateforme consolidée pour organiser, explorer, rechercher et découvrir vos données de recherche dans un référentiel de données organisé.
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