2 Belangrijkste soorten experimenteel ontwerp

Dit artikel werpt licht op de twee belangrijkste soorten experimenteel ontwerp. De typen zijn: 1. Het 'After-Only' experimentele ontwerp 2. De voor-na experimenten.

Type # 1. Het Experimenteel Ontwerp 'After-Only' :

Het experiment After-only is dat de basiscontouren kunnen worden weergegeven door de volgende procedure:

Veranderen = Y 2 - V 2

De procedurekarakteristiek van de After-only experimenten kan als volgt worden beschreven:

(1) Er zijn twee equivalente groepen geselecteerd. Elke kan worden gebruikt als de experimentele groep en de andere als de controlegroep. Zoals eerder gezegd, worden de twee groepen geselecteerd door middel van een randomisatieprocedure met of zonder aanvullende 'matching'.

(2) Geen van deze twee groepen wordt gemeten met betrekking tot het kenmerk dat waarschijnlijk verandering zal registreren, als gevolg van het effect van de experimentele variabele. Van de twee groepen wordt aangenomen dat ze gelijk zijn met betrekking tot deze eigenschap.

(3) De experimentele groep wordt blootgesteld aan de experimentele variabele (X) gedurende een gespecificeerde tijdsperiode.

(4) Er zijn bepaalde gebeurtenissen of factoren waarvan de effecten op de afhankelijke variabelen buiten de controle van de onderzoeker liggen. Probeer zo hard als hij zou kunnen, hij kan ze niet controleren. Dus deze factoren kunnen ongecontroleerde gebeurtenissen worden genoemd. Vanzelfsprekend zijn zowel de experimentele als de controlegroepen even afhankelijk van hun invloed.

(5) De experimentele en controlegroepen worden waargenomen of gemeten met betrekking tot de afhankelijke variabele (Y) na (soms tijdens) de blootstelling van de experimentele groep aan de veronderstelde causale variabele (X).

(6) De conclusie of de hypothese 'X Y produceerbaar is, kan worden bereikt door eenvoudigweg de voorkomens van Y (of de omvang of aard ervan) in de experimentele groep na blootstelling aan variabele X te vergelijken met het voorkomen van Y in de controlegroep die niet is blootgesteld aan X.

In de bovenstaande tabelweergave worden Y 2 en Y ' 2 (na metingen) vergeleken om te bepalen of X en Y gelijktijdig variëren. Het bewijs dat X in de loop van de tijd Y voorafging, wordt verkregen door precies dezelfde methode om de twee groepen op te zetten. De twee groepen worden op een zodanige manier geselecteerd dat er reden is om aan te nemen dat ze niet van elkaar verschillen behalve door het toeval met betrekking tot de afhankelijke variabele Y.

Het laatste probleem van het elimineren van het effect van andere factoren, zoals gelijktijdige gebeurtenissen of een rijpingsproces, wordt behandeld op basis van de veronderstelling dat beide groepen in dezelfde mate worden blootgesteld en dus vergelijkbare rijping in de maturatie of natuurlijke ontwikkeling ondergaan tussen het moment van selectie en het tijdstip waarop Y wordt gemeten.

Als deze aanname gerechtvaardigd is, omvat de positie van de controlegroep op de afhankelijke variabele Y ' 2 aan het einde van het experiment de invloed van externe ongecontroleerde gebeurtenissen en natuurlijke ontwikkelingsprocessen die beide groepen hebben beïnvloed.

Het verschil tussen Y 2 en Y ' 2 kan dus worden opgevat als een indicatie van het effect van de experimentele variabele. Er moet echter rekening mee worden gehouden dat de externe gebeurtenissen en de ontwikkelingsprocessen kunnen interageren met de experimentele variabele om te veranderen wat anders het effect zou zijn van het afzonderlijk opereren. Het effect van een geneesmiddel M kan bijvoorbeeld anders zijn wanneer de atmosferische omstandigheden of het klimaat interageert met het geneesmiddel.

Zo kunnen baby's een grotere gewichtstoename registreren wanneer medicijn en klimaat met elkaar interageren in vergelijking met de toename die kan worden toegeschreven aan medicijnen (M) en klimatologische omstandigheden (A) onafhankelijk van de baby's.

De belangrijkste zwakte van het experimentele ontwerp After-only ligt voor de hand, namelijk 'vóór' metingen worden niet uitgevoerd. Van beide groepen wordt aangenomen dat ze vergelijkbaar zijn met betrekking tot de voorgaande maat op de afhankelijke variabele.

Tenzij de selectie van de experimentele en controlegroepen op zo'n nauwgezette manier gebeurt dat het dergelijke aannames rechtvaardigt, is het vrij waarschijnlijk dat het effect dat de onderzoeker toekent aan de experimentele variabele, waarschijnlijk te wijten is aan het oorspronkelijke verschil tussen de twee groepen.

Nogmaals, 'eerdere metingen' zijn om verschillende redenen wenselijk of raadzaam. Deze faciliteit ontbreekt in het ontwerp After-only.

We kunnen het ons niet veroorloven om de mogelijkheid over het hoofd te zien dat in bepaalde experimentele situaties 'vóór metingen' vanwege bepaalde praktische problemen niet haalbaar zijn. Nogmaals, in bepaalde situaties, zoals we zullen hebben om te waarderen, is 'vóór metingen' misschien niet aan te raden en zijn de beveiligingen nogal kostbaar.

Onder dergelijke omstandigheden kan het After-only ontwerp een redelijk goede keuze zijn, op voorwaarde uiteraard dat nauwgezette zorg wordt uitgeoefend bij het selecteren van de groepen als equivalenten.

Type # 2. De Before-After-experimenten :

Zoals hun naam al aangeeft, hebben de 'before-after'-experimenten een gemeenschappelijk kenmerk, namelijk dat de groepen worden waargenomen of gemeten vóór de blootstelling aan de experimentele variabele.

Een 'voor' meting van de afhankelijke variabele die de Before-After-experimenten kenmerkt, kan om verschillende redenen wenselijk zijn, zoals:

(a) Een 'voor' meting van de afhankelijke variabele is nodig voor het matchen van de gevallen in de experimentele en de controlegroepen. Deze maatregel verhoogt de gevoeligheid van het experiment aanzienlijk.

(b) Een 'voor' meting maakt het mogelijk om de incidentie van verandering in de afhankelijke variabele te bepalen en hiermee rekening te houden bij het evalueren van de effecten van de experimentele of onafhankelijke variabele.

(c) Als de hypothese van de studie de initiële positie op de afhankelijke variabele specificeert als een van de voorwaarden, dan is uiteraard de voorafgaande meting vereist om de hypothese te testen.

In de hypothese kan bijvoorbeeld worden gesteld dat een educatief programma meer effect zal hebben op personen met een reeks specifieke kenmerken dan degenen die deze specifieke kenmerken niet hebben. In een dergelijk geval is een initiële meting van dergelijke kenmerken evenals de 'na'-meting vereist door de hypothese.

(d) Als de experimentator geïnteresseerd is om uit te vinden of de experimentele behandeling een verschillend effect heeft op zaken die zich aanvankelijk op verschillende posities op de afhankelijke variabele bevonden, moet hij, begrijpelijkerwijze, een 'voor' maatstaf hebben voor de positie op de afhankelijke variabele.

(e) In de praktijk is het vaak moeilijk om de experimentele en controlegroepen op basis van toeval willekeurig te selecteren, en er zijn bepaalde compromissen vereist.

In dergelijke gevallen helpt het bewijs van een 'voor' meting dat de experimentele en controlegroepen aanvankelijk gelijk waren met betrekking tot de afhankelijke variabele, om het vertrouwen te vergroten dat een verschil dat wordt gevonden op de 'na'-meting toe te schrijven is aan het effect van de experimentele alleen variabele.

De 'Before-After'-experimenten kunnen verschillende arrangementen en permutaties karakteriseren met betrekking tot controlegroepen:

(1) Er mag slechts één groep in het onderzoek worden gebruikt, waarbij de 'vóór'-meting als een controle dient, dwz de positie van de afhankelijke variabele weergeeft in afwezigheid van de experimentele behandeling.

(2) De 'voor'-meting kan op de ene groep zijn en' na 'op een andere, waarvan wordt aangenomen dat het een equivalente groep is.

(3) De 'voor' en 'na'-metingen kunnen zowel in experimentele groepen als in één controlegroep worden uitgevoerd.

Ongeacht het patroon van controlegroepen, het 'Before-After'-experiment levert bewijs van gelijktijdige variaties tussen X en Y, door het voorkomen van Y in de groep die is blootgesteld aan X te vergelijken met het voorkomen van Y in de groep die niet is blootgesteld aan X.

Het tweede bewijs van causaliteit, dat wil zeggen dat X vóór de tijd van Y kwam, wordt afgeleid uit de zekerheid van randomisatie dat de groepen waarschijnlijk gelijkwaardig zijn met betrekking tot de referenten van Y. Deze initiële equivalentie met betrekking tot de referenten van Y kan worden gecontroleerd door 'vóór' metingen van de twee groepen te vergelijken.

De 'voor-na'-experimenten kunnen twee of meer controlegroepen omvatten. De variaties in de regelingen van de controlegroep hebben betrekking op de pogingen om effecten van gelijktijdige gebeurtenissen, rijpings- of natuurlijke ontwikkelingsprocessen en / of 'vóór' meting van het experiment in aanmerking te nemen en te scheiden.

Er moet rekening worden gehouden met de mogelijkheid van de effecten van de 'voor'-metingen op de afhankelijke variabele. De 'voor'-meting kan de attitudes of opvattingen van de proefpersonen kristalliseren of de goede wil van de proefpersonen uitputten.

De proefpersonen kunnen de 'voor' meting mentaal verbinden met de experimentele behandeling en ook met de 'na'-meting. De 'voor'-maat kan dus het ware effect van de experimentele variabele vervormen. De tweede (dwz de 'na'-) meting kan andere problemen veroorzaken.

Het onderwerp kan zich vervelen of hij zal proberen antwoorden te geven die consistent zijn met zijn eerdere antwoorden (ontlokt tijdens de 'voor'-meting), kunnen ook proberen om de antwoorden te variëren, alleen maar om ze interessanter te maken of om' coöperatieve visies 'te laten lijken. met betrekking tot de onderzoeker in zijn 'beoogde' doel om een ​​bepaalde verandering te kunnen tonen.

Het proces van herhaalde meting, dat wil zeggen 'voor' en 'na' kan ook van invloed zijn op het meetinstrument, bijv. De waarnemer zelf kan vermoeid, bevooroordeeld of meer of minder gevoelig worden voor het fenomeen dat hij opneemt. Laten we, met dit algemene overzicht van de 'voor-na'-experimenten als achtergrond, nu de specifieke soorten experimenten van deze klasse bespreken.

The Before-After 'Experiment met een enkele groep:

De tabelweergave van dit type experiment wordt hieronder weergegeven:

Veranderen = Y 2 -Y 1

Het is duidelijk dat in dit ontwerp het verschil tussen de posities van het subject op de afhankelijke variabele voor en na de blootstelling aan de onafhankelijke variabele (experimentele factor) wordt beschouwd als een maat voor het effect van de experimentele variabele. Het onderwerp is gemaakt om te dienen als zijn eigen controle.

Maar het is begrijpelijk dat externe factoren die geen verband houden met de experimentele behandeling mogelijk in werking zijn geweest, wat op zijn beurt leidt tot een verandering in de positie van het subject ten aanzien van de afhankelijke variabele.

De belangrijkste zwakte van dit rudimentaire experimentele ontwerp is dus dat het de segregatie van dergelijke effecten (dwz externe, contemporaine, ontwikkelingsprocessen en de effecten van 'voor' metingen) niet mogelijk maakt van die van de experimentele behandeling.

Het ontwerp kan daarom alleen worden gebruikt wanneer de onderzoeker op rechtvaardige gronden kan aannemen dat de 'voor' meting op geen enkele wijze invloed heeft op (a) de blootstelling van de proefpersonen aan de experimentele variabele en (b) de 'na'-maat.

Bovendien is het gebruik van dit ontwerp gerechtvaardigd als de onderzoeker een degelijke basis heeft om aan te nemen dat er waarschijnlijk geen andere invloeden zullen zijn, naast de experimentele variabele, tijdens de periode van experimenten die de reactie van de proefpersonen op de tijd van de tweede meting.

Het 'Before-After'-experiment met One Control Group :

De opname van één controlegroep in dit ontwerp is bedoeld om rekening te houden met de effecten van zowel de initiële meting als van gelijktijdige externe factoren. In een dergelijk ontwerp worden zowel de experimentele als de controlegroep zowel aan het begin als aan het einde van de experimentele periode gemeten.

De experimentele variabele wordt alleen in de experimentele groep geïntroduceerd. Omdat zowel de experimentele groep als de controlegroep zijn onderworpen aan de 'vóór'-meting en de ongecontroleerde factoren, wordt het verschil tussen de twee groepen genomen als het effect van de experimentele variabele alleen.

Gezien de typische beperkingen, moet dit ontwerp alleen worden gebruikt in gevallen waarin de 'voor'-meting en de ongecontroleerde gebeurtenissen de experimentele en controlegroepen op dezelfde manier beïnvloeden. Maar het is goed mogelijk dat de 'voor'-meting of ongecontroleerde factoren een wisselwerking hebben met de experimentele variabele op een zodanige manier dat de effecten ervan veranderen.

Wanneer een dergelijke mogelijkheid aanwezig is, biedt het 'Vóór-na'-onderzoek met één controlegroep geen basis voor het afleiden van de effecten van de experimentele variabele, aangezien het het singuliere effect van de experimentele variabele niet kan scheiden of uiteentrekken. RL Solomon heeft gedetailleerdere ontwerpen bedacht om rekening te houden met dergelijke interacties. Deze omvatten het gebruik van extra controlegroepen.

Het 'Before-After'-experiment met twee controlegroepen:

Het ontwerp maakt het mogelijk om de invloed van de experimentele variabele te scheiden van die van de 'voor'-meting, zelfs als er een waarschijnlijke interactie tussen is (dwz experimentele factor en' voor 'meting). Dit ontwerp kan worden weergegeven als onder:

Interactie = d 1 - (d 2 + d 3 )

Dit ontwerp omvat een toevoeging van nog een controlegroep aan het vorige ontwerp, dwz 'Voor-na'-onderzoek met één controlegroep. Deze tweede controlegroep is niet vooraf gemeten maar wordt blootgesteld aan de experimentele variabele en uiteraard onderworpen aan de na-meting.

De 'voor'-maat van de tweede controlegroep wordt verondersteld vergelijkbaar te zijn met de' voor'-metingen van de experimentele en de eerste controlegroep, dat wil zeggen, gelijk aan het gemiddelde van de 'voor'-maat van de experimentele groep en de controlegroep I Aldus is er in controlegroep II blootstelling aan experimentele variabelen, maar geen mogelijkheid van interactie tussen de 'voor'-meting en de experimentele variabele.

Als we voor een moment aannemen dat de gelijktijdige gebeurtenissen of rijpingsprocessen waarschijnlijk geen significant effect hebben op de afhankelijke variabele in dit ontwerp, dan verandert de controle in controlegroep II, dwz d 3 kan worden beschouwd als het effect van alleen experimentele variabele .

Wederom kan de verandering in controlegroep I worden genomen als het effect van alleen 'vóór' meting. Verder kan het verschil tussen de verandering in scores van de experimentele groep, dat wil zeggen, d x en de somveranderingen in winkels van twee controlegroepen, dwz (d2 + d3) worden beschouwd als het effect van interactie tussen de 'vóór 'meting en de experimentele variabele.

Deze interactie kan het effect hebben dat de effecten van de experimentele variabele (in verschillende mate) worden verbeterd of verlaagd.

Laten we dit proberen te begrijpen aan de hand van een voorbeeld. Stel dat de onderzoeker de hypothese wil testen dat een nieuw systeem van instructie (X) het effect heeft dat de prestaties van studenten bij het onderzoek worden verbeterd. Mocht hij besluiten om het 'Before-after'-ontwerp met twee controlegroepen te gebruiken, dan zou hij de procedure moeten volgen die in de bovenstaande afbeelding wordt getoond.

Hij voert een test uit op twee van de drie equivalente groepen, namelijk de experimentele groep en de controlegroep I, om de 'voor'-meting te kennen over de prestaties van de studenten.

De 'voor' maat van de controlegroepen II wordt verondersteld het gemiddelde te zijn van de 'voor'-maat van de twee groepen, onderworpen aan' voor 'meting. Stel dat deze maat 50 punten was in beide groepen en dat daarom ook wordt aangenomen dat controlegroep II 50 punten meet.

Vervolgens worden de experimentele groep en de controlegroep II blootgesteld aan de experimentele variabele, dwz die groepen worden blootgesteld aan de nieuwe methode van instructie terwijl controlegroep I op de gebruikelijke manier wordt onderwezen.

Natuurlijk, gedurende de tijd dat de groepen onderworpen worden aan de experimentele variabele, zeg voor veertien dagen, zijn alle groepen even onderworpen aan het effect van factoren buiten het experiment en buiten de controle van de onderzoeker. Ten slotte worden de 'Na'-metingen voor alle groepen genomen en worden de wijzigingen, dwz het verschil tussen de' Na'-metingen en 'Voor'-metingen geregistreerd.

Het is duidelijk dat de verandering in de controlegroep II (d 3 ) het gevolg is van een experimentele variabele, dwz de nieuwe instructiemethode en de ongecontroleerde gebeurtenissen. In de veronderstelling dat de ongecontroleerde gelijktijdige gebeurtenissen geen significant effect hadden op de afhankelijke variabele (dat wil zeggen prestaties in termen van cijfers), kan deze verandering, laten we zeggen (60 - 50 = 10) van 10 punten, worden toegeschreven aan de nieuwe methode van instructie alleen.

De verandering in controlegroep I kan worden toegeschreven aan de effecten van 'voor' meting, dat wil zeggen het bewustzijn bij de proefpersonen over het experiment en dus een resulterende scherpte of extra inspanningen van hun kant om het tweede examen beter te doen. Laten we zeggen dat de verandering vier punten is (54 - 50 = 4).

Dus, de individuele effecten van de 'voor' meting en de experimentele variabele, aangenomen dat het effect van de ongecontroleerde gebeurtenissen nul is, totaal tot veertien (10 + 4).

Nu registreert de experimentele groep, laten we zeggen, een verandering van (65 - 50 = 15) vijftien punten.

Deze verandering is het geïntegreerde effect van de 'voor'-meting, plus het effect van de experimentele variabele, plus de effecten van ongecontroleerde factoren, plus de effecten van de interacties tussen:

(a) de "voor" -meting en experimentele variabele,

(b) die tussen de experimentele variabele en de ongecontroleerde factoren en

(c) die tussen de 'voor'-meting en de ongecontroleerde factoren.

Maar omdat er reden is om te geloven (in ons voorbeeld) dat de ongecontroleerde factoren geen of zeer verwaarloosbaar effect hebben, zou de interactie van dit experiment pas echt tussen de 'voor'-meting en de experimentele variabele plaatsvinden anders dan ze zouden hebben, als ze waren niet vooraf gemeten.

De verandering, dus 15 punten, is dus het cumulatieve effect van:

(1) de 'voor'-meting,

(2) de experimentele variabele en de interactie tussen (I) en (II).

Uit onze controlegroepen (I) en (II) is gebleken dat de individuele effecten van (1), de 'voor'-meting en (11) de experimentele variabele samen 14 tekens (d 2 + d 3 ) zijn. Maar voor de interactie zou de verandering in de experimentele groep, dwz d : gelijk zijn aan (d 2 + d 3 ), oftewel 14 punten. We vinden echter dat (d 1 = 15) groter is dan (d 2 - d 3 ) met 1 teken.

Dit betekent dat het interactie-effect van (I) en (II) gelijk is aan + 1. (Het interactie-effect kan ook negatief zijn). Het is nu duidelijk dat dit experimentele ontwerp alleen nuttig en efficiënt is in situaties waar er een gegronde reden is om aan te nemen dat de ongecontroleerde gelijktijdige gebeurtenissen of rijpingsprocessen waarschijnlijk geen significante effecten zullen hebben.

'Hoe zouden we doorgaan in een situatie waarin het onwaarschijnlijk is dat dergelijke ongecontroleerde factoren belangrijke invloeden op de afhankelijke variabele hebben?'

RL Solomon heeft een antwoord op deze vraag gegeven door een verdere uitwerking van de eerdere twee controlegroepen voor te stellen met het oog op het installeren van veiligheidsmaatregelen wanneer wordt verwacht dat gelijktijdige gebeurtenissen of ontwikkelingsveranderingen de experimentele resultaten beïnvloeden. Dit omvat de toevoeging van een derde controlegroep.

Vóór-na-onderzoek met drie controlegroepen :

Interactie = d-, (d 2 + d 3 - d 4 ) (y ' 2 - y' 1 )

Zoals duidelijk moet zijn uit de bovenstaande weergave, worden de experimentele groep en controlegroep I onderworpen aan een 'voor' meting. Net als bij het vorige ontwerp (met twee controlegroepen), worden de controlegroepen II en III niet vooraf gemeten en wordt aangenomen dat ze de pre-meetwaarde hebben die gelijk is aan het gemiddelde van dergelijke scores in de experimentele en controlegroep I.

De experimentele variabele wordt geïntroduceerd in de experimentele groep en controlegroep II. Van alle vier groepen wordt aangenomen dat ze even onderhevig zijn aan de effecten van externe hedendaagse gebeurtenissen, laten we zeggen. Een nationaal evenement of een bepaalde campagne, enz. Tijdens de experimentperiode. Alle vier de groepen worden na het experiment gemeten.

In een dergelijk ontwerp vertegenwoordigt de verandering in controlegroep III, d.w.z. d4, het effect van contemporaine gebeurtenissen voorbij de onderzoeker, aangezien dit de enige factor is die werkzaam is in deze groep. De verandering in controlegroep II, d.w.z. d3 vertegenwoordigt het effect van de experimentele variabele en van de gelijktijdige gebeurtenissen.

Verandering in de controlegroep I, dwz d2, vertegenwoordigt de effecten van 'voor' meting en van de factoren van dezelfde dag. Het effect van de experimentele variabele alleen, dat wil zeggen van de nieuwe methode van instructie, kan worden beoordeeld door de verandering in controlegroep Ii af te trekken van de verandering in controlegroep II, d.w.z. d3 - d4.

De verandering in de experimentele groep, d.w.z. dp, weerspiegelt de cumulatieve effecten van 'voor' meting, van de experimentele variabele, van ongecontroleerde gebeurtenissen en van interactie tussen deze factoren.

Nu biedt dit ontwerp ons de individuele maatregelen van de effecten van ongecontroleerde factor, dat wil zeggen, d 4 (het effect van zeggen dat sommige nationale campagnes de onderwerpen meer op de hoogte houden van bepaalde gebeurtenissen of dingen, waardoor hun prestaties bij het onderzoek worden verbeterd) en van de effecten van experimentele variabelen alleen (d 3 -d 4 ) en tenslotte het effect van 'voor' meting (d 2 - d 4 ).

Daarom kunnen we eenvoudig het interactie-effect van de drie factoren berekenen, namelijk (a) 'voor' meting, (b) experimentele variabele en (c) de ongecontroleerde factoren, op de afhankelijke variabele, dwz de onderzoeksscore door het aftrekken van de totaal van de individuele effecten van de drie factoren (a), (b) en (c) van de totale verandering geregistreerd in de experimentele groep. Het interactie-effect zou dus gelijk zijn aan d x - (d 2 + d 3 - d 4 ).

Er kan worden opgemerkt dat dit experimentele ontwerp met drie controlegroepen neerkomt op het tweemaal uitvoeren van het experiment, dat wil zeggen één keer met een 'voor-na'-ontwerp met één controlegroep (experimentele groep en controlegroep I) en de tweede keer, met een 'alleen na' ontwerp (controlegroep II en III).

In de context van de discussie over de verschillende soorten experimentele ontwerpen, moet eraan worden herinnerd dat deze experimenten lijden aan een algemene beperking van praktische aard, dat wil zeggen dat de onderzoeker niet altijd in staat is om een ​​causale hypothese te testen door onderwerpen aan verschillende omstandigheden waarin hij direct de causale - (experimentele) variabele controleert.

Als de hypothese bijvoorbeeld betrekking had op de relatie tussen roken en kanker, zou de onderzoeker nauwelijks in staat zijn om de mate van roken te controleren volgens de ideale eis van de experimentele procedure door verschillende personen toe te wijzen verschillende soorten sigaretten te roken.

Het enige dat de onderzoeker kan bereiken is een verslag van hoeveel een persoon heeft gerookt en of hij kanker heeft. De correlatie tussen roken en kanker kan worden berekend. Maar het bestaan ​​van een verband tussen roken en kanker betekent niet noodzakelijk dat de ene de oorzaak is van de andere.

De onderzoeker moet kampen met de mogelijkheid uitgedrukt door de correlatie dat mensen die zwaar roken voor een vooralsnog onbekende reden zijn, ook het soort mensen dat kanker ontwikkelt, als daarom een ​​niet-experimenteel onderzoek (sinds 'experimentele' controle zoals in dit voorbeeld is niet mogelijk) zou een test van 'oorzakelijke' hypothese opleveren, het moet grond bieden voor het trekken van conclusies over causaliteit en waarborgen tegen ongegronde gevolgtrekkingen.

Maar de niet-experimentele studies kunnen dergelijke voorzorgsmaatregelen niet zo adequaat bieden als de experimentele onderzoeken. Bepaalde vervangende beveiligingen zijn beschikbaar.

Deze waarborgen houden een vergelijking in van mensen die onderworpen zijn aan contrasterende ervaringen in de werkelijke levensinstelling, bepaling van de tijdsvolgorde van variabele (veronderstelde 'oorzaak' en 'effect') en onderzoek van de relatie tussen de variabelen in termen van relatiepatroon dat kan worden verwacht als de ene of de andere de oorzakelijke toestand zou zijn.

Vergelijking van groepen blootgesteld aan contrasterende ervaringen:

Als een onderzoeker niet in staat is om onderwerpen aan verschillende groepen toe te wijzen, een die zal worden blootgesteld aan een bepaalde behandeling en een daarvan zal niet zo worden blootgesteld, dan is de enige alternatieve oplossing het lokaliseren van groepen mensen in de natuurlijke omgeving die op het punt staan ​​te worden of zijn blootgesteld aan ervaringen die verschillen met betrekking tot de veronderstelde causale variabele waarin de onderzoeker geïnteresseerd is.

Bijvoorbeeld, als de onderzoeker geïnteresseerd was in het effect van het gemeenschapsontwikkelingsprogramma, dat wil zeggen, een van deze zou degene zijn die werd blootgesteld aan het CD-programma en de andere equivalente gemeenschap zou degene moeten zijn die wel werd blootgesteld aan het CD-programma.

Een dergelijke studie benadert een experiment in die zin dat de gemeenschap waarin de CD-programma's actief zijn, de 'experimentele' groep vertegenwoordigt en de andere gemeenschap de 'controlegroep' vertegenwoordigt.

Het verschil tussen de twee gemeenschappen in termen van bepaalde pertinente kenmerken kan worden toegeschreven aan de causale variabele, dat wil zeggen het CD-programma. Natuurlijk moeten we ons bewust zijn van de voor de hand liggende moeilijkheid bij het selecteren van die groepen (gemeenschappen) die in alle opzichten gelijkwaardig zijn en alleen verschillen met betrekking tot de blootstelling aan de veronderstelde causale variabele.

In het echte leven zou het een meevaller zijn om dergelijke vergelijkbare groepen tegen te komen die alleen verschillen met betrekking tot de causale variabele. Het type ontwerp dat we zojuist hebben besproken, kan het 'ex-post facto'-ontwerp worden genoemd.

Studies met het 'ex-post facto'-patroon lijden aan een ernstige beperking, namelijk dat de onderwerpen niet willekeurig kunnen worden toegewezen aan verschillende omstandigheden en er is geen mogelijkheid van voorafgaande metingen om te controleren of de twee groepen aanvankelijk vergelijkbaar waren in hun positie op de veronderstelde afhankelijke variabele als gevolg van de afwezigheid van vóór de meting of ten aanzien van andere kenmerken die geacht worden relevant te zijn voor de variabele.

Zoals eerder gesuggereerd, kan de onderzoeker soms in staat zijn om twee groepen vergelijkbare mensen te lokaliseren waarvan er één op het punt staat te worden blootgesteld aan bepaalde ervaringen (veronderstelde causale variabele) en de andere, waarschijnlijk niet zo blootgesteld.

Een dergelijke studie benadert een 'voor-na'-experiment met één controlegroep. De groep proefpersonen die op het punt staat een bepaalde ervaring te ondergaan, bijvoorbeeld degenen die zijn geselecteerd om een ​​bepaalde oriëntatiecursus te ondergaan, vertegenwoordigt de 'experimentele' groep; die niet geselecteerd vertegenwoordigt de 'controle' groep.

Laten we nu bespreken hoe we het tweede soort bewijs kunnen vinden dat nodig is om causaliteit vast te stellen, dat wil zeggen, bewijs van de tijdbestelling of variabelen in een niet-experimenteel onderzoeksontwerp. In sommige gevallen is het bewijs dat X Y voorafging en niet andersom, zo duidelijk dat er geen aanvullend bewijsmateriaal nodig is.

Vaak is de tijdsrelatie tussen twee variabelen echter niet zo duidelijk. Ook al lijkt het ene voorafgaand aan het andere te zijn, dit is misschien niet echt het geval. Bijvoorbeeld, in een onderzoek naar het effect van vroege ervaringen op het typische responspatroon tijdens de volwassenheid, kan een onderzoeker afhankelijk zijn van de verhalen van zijn volwassene over zijn jeugd.

Wat hij uit de volwassenen zou krijgen is waarschijnlijk een verklaring (over de kindertijd) die sterk gekleurd is door de persoonlijke interpretaties van de proefpersonen op basis van hun persoonlijke 'theorieën' en hun toekomstige reflecties als volwassenen.