عندما يتعلق الأمر بالبحث، غالبًا ما تكون التجارب هي المعيار الذهبي لإيجاد علاقات السبب والنتيجة. ولكن ماذا لو لم تتمكن من توزيع الأشخاص عشوائياً على مجموعات أو ظروف مختلفة؟ يُحدث التصميم شبه التجريبي فرقاً كبيراً في مساعدتك على التعامل مع هذا النوع من الحالات.
على الرغم من أن التصميمات شبه التجريبية لا توفر نفس مستوى التحكم الذي توفره التصميمات التجريبية الحقيقية، إلا أنها لا تزال مفيدة للغاية لدراسة المواقف الواقعية التي يصعب أو يستحيل فيها التوزيع العشوائي.
في هذه المدونة، سوف نستكشف في هذه المدونة التصميم شبه التجريبي وأنواعه المختلفة ونقدم أمثلة لمساعدتك على فهم كيفية عملها.
ما هو التصميم شبه التجريبي؟
التصميم شبه التجريبي هو أسلوب بحثي يُستخدم لفهم علاقات السبب والنتيجة عندما لا يستطيع الباحثون تعيين الأشخاص عشوائيًا إلى مجموعات مختلفة. فبدلاً من الاختيار العشوائي، تقارن الدراسة بين المجموعات الموجودة بالفعل أو تعين الأشخاص إلى مجموعات بناءً على عوامل أخرى.
على سبيل المثال، قد يدرس الباحثون آثار طريقة تدريس جديدة من خلال المقارنة بين مدرستين، إحداهما تستخدم هذه الطريقة والأخرى لا تستخدمها دون توزيع الطلاب عشوائيًا على المدرستين. بينما يمكن أن توضح لنا أشباه التجارب كيف يمكن أن يؤثر شيء ما على نتيجة ما، إلا أنها أقل يقينًا من التجارب الحقيقية لأن المجموعات قد تختلف بطرق تؤثر على النتائج.
أهمية التصميم شبه التجريبي
إن التصميم شبه التجريبي مهم لأنه يسمح للباحثين بدراسة علاقات السبب والنتيجة في الحالات التي لا يمكن فيها إجراء التجارب التقليدية. فيما يلي بعض الأسباب التي تجعل التصاميم شبه التجريبية مهمة للغاية:
1. التطبيق في العالم الحقيقي
غالباً ما تُستخدم التجارب شبه التجريبية في مواقف الحياة الواقعية مثل البحوث التعليمية أو المستشفيات أو المجتمعات المحلية لأنها تساعد الباحثين على دراسة الأشياء كما تحدث بشكل طبيعي. على سبيل المثال، إذا بدأت مدرسة ما في استخدام طريقة تدريس جديدة، يمكن للباحثين مقارنة أداء الطلاب قبل التغيير وبعده دون تخصيص بعض الطلاب بشكل عشوائي لمجموعات مختلفة. وهذا يجعل النتائج أكثر واقعية وأسهل للتطبيق في الحياة اليومية
2. القيود الأخلاقية والعملية
في بعض الأحيان، لا يكون التعيين العشوائي ممكنًا أو أخلاقيًا. لن يكون من الأخلاقي تعيين أشخاص بشكل عشوائي للعيش في ظروف بيئية مختلفة لدراسة نتائجهم الصحية. تسمح التصميمات شبه التجريبية للباحثين باستكشاف هذه الأنواع من الأسئلة دون انتهاك المعايير الأخلاقية.
3. المرونة في البحث
تمنح التجارب شبه التجريبية الباحثين المرونة لدراسة مجموعة واسعة من المواضيع. يمكنهم دراسة آثار السياسات أو العلاجات أو التدخلات الجديدة في البيئات الطبيعية. فهي تعطينا رؤى حول كيفية عمل الأشياء في العالم الحقيقي.
4. فعالة من حيث التكلفة
يمكن أن يكون إجراء تجربة عشوائية كاملة النطاق مكلفًا ومستهلكًا للوقت. من ناحية أخرى، غالبًا ما تكون التصميمات شبه التجريبية أكثر ملاءمة للميزانية لأنها يمكن أن تستخدم المجموعات أو البيانات الموجودة. وهذا يعني أن الباحثين ليسوا مضطرين إلى إعداد تجارب مكلفة من الصفر، مما يجعلها خيارًا عمليًا أكثر عندما يكون الوقت أو المال محدودًا.
5. يساعد في تحديد الاتجاهات والآثار
بينما توفر التجارب شبه التجريبية رؤى قيمة. يمكن للباحثين تحديد الأنماط والاتجاهات التي تساعدهم على فهم كيفية تأثير العوامل المختلفة على النتائج، حتى لو لم يتمكنوا من إثبات علاقة السبب والنتيجة بشكل مؤكد. لا تزال هذه الدراسات تعطينا فكرة جيدة عما يحدث في مواقف العالم الحقيقي. على سبيل المثال، يمكن أن تساعد المقارنة بين المناطق التي لديها سياسات مختلفة في إظهار ما إذا كانت تلك السياسات تعمل، حتى بدون تجربة مثالية.
المفاهيم الأساسية في التصميم شبه التجريبي
ولفهم كيفية عمل هذه التصاميم بشكل أفضل، من المفيد فهم بعض المفاهيم الأساسية التي تعتبر أساسية في هيكلها وتطبيقها. فيما يلي المفاهيم الرئيسية التي تحتاج إلى معرفتها:
- التعيين غير العشوائي: لا يتم تخصيص المشاركين في التجارب شبه العشوائية للمجموعات عشوائيًا. بدلاً من ذلك، تكون المجموعات موجودة مسبقاً أو يتم تعيينها بناءً على معايير أخرى.
- مجموعات المقارنة: تقارن التجارب شبه التجريبية بين مجموعة علاجية (تعرضت لتدخل ما) مع مجموعة ضابطة (لم تتعرض له) لتقييم الاختلافات في النتائج.
- الاستدلال السببي: الهدف منه هو فهم علاقات السبب والنتيجة، حتى من دون تعيين عشوائي. يستنتج الباحثون السببية بناءً على مقارنات المجموعات والتغيرات الملحوظة.
- المتغيرات المربكة: وهي متغيرات أخرى غير العلاج قد تؤثر على النتائج. يجب أن تأخذها التجارب الشبه التجريبية في الحسبان لتجنب الاستنتاجات المتحيزة.
- الاختبار القبلي والبعدي: تقيس العديد من التجارب شبه التجريبية النتائج قبل التدخل وبعده، مما يساعد على تحديد التغييرات التي قد تكون ناجمة عن العلاج.
- التهديدات التي تواجه الصلاحية الداخلية: بما أنه لا يوجد تعيين عشوائي، فهناك خطر أكبر من التحيزات، مثل التحيز في الاختيار أو تأثيرات التاريخ، والتي يمكن أن تؤثر على موثوقية النتائج.
- التجارب الطبيعية: وهي الحالات التي يوفر فيها حدث طبيعي أو تغيير في السياسة فرصة لدراسة التأثيرات السببية دون تلاعب مباشر من قبل الباحثين.
- انقطاع الانحدار: يعيّن هذا التصميم الأشخاص في مجموعات مختلفة بناءً على درجة فاصلة (على سبيل المثال، درجات الاختبار)، مما يسمح للباحثين بمقارنة النتائج فوق الحد الأدنى وتحت الحد الأدنى.
أنواع التصميم شبه التجريبي مع أمثلة على ذلك
تُعد التصاميم شبه التجريبية مفيدة عندما لا يكون التخصيص العشوائي ممكناً، لكن الباحثين لا يزالون يرغبون في دراسة علاقات السبب والنتيجة. فيما يلي شرح لبعض الأنواع الشائعة من التصاميم شبه التجريبية:
1. تصميم مجموعة واحدة من مجموعة واحدة فقط
في هذا التصميم، يختبر الباحثون مجموعة واحدة من المشاركين بعد حدوث التدخل أو العلاج. لا يوجد اختبار مسبق أو مجموعة مقارنة. ومن دون وجود مجموعة مقارنة أو اختبار مسبق، من الصعب معرفة ما إذا كانت أي تغييرات ملحوظة ترجع إلى مجموعتي العلاج والمجموعة الضابطة أو إلى عامل آخر.
- مثال: تقدم إحدى المدارس برنامجاً جديداً للقراءة لطلابها وتريد معرفة ما إذا كان البرنامج يحسن مهارات القراءة لديهم. بعد انتهاء البرنامج، تختبر المدرسة مستويات القراءة لدى الطلاب لقياس التحسن. بما أنه لا يوجد اختبار مسبق أو مجموعة ضابطة، يمكن أن تظهر النتائج فقط أداء الطلاب بعد البرنامج، ولكن من غير الواضح ما إذا كان البرنامج نفسه سبب التحسن.
- التحدي: بدون إجراء اختبار مسبق أو مجموعة مقارنة، من الصعب معرفة ما إذا كانت أي تغييرات ترجع حقًا إلى برنامج القراءة الجديد أو ما إذا كانت نتيجة لعوامل أخرى (مثل قضاء المزيد من الوقت في القراءة أو التطور الطبيعي).
2. تصميم اختبار ما قبل الاختبار والاختبار البعدي من مجموعة واحدة
يتضمن هذا التصميم قياس المشاركين قبل التدخل وبعده. يقارن الباحثون النتائج أو النتائج من نفس المجموعة في وقتين مختلفين – قبل العلاج وبعده.
- مثال: يريد معلم اختبار ما إذا كانت طريقة تدريس جديدة تحسّن درجات الطلاب في الرياضيات. يقوم المعلم بإجراء اختبار رياضيات للطلاب قبل استخدام الطريقة الجديدة (الاختبار القبلي)، ثم يقوم بإجراء نفس الاختبار لنفس المجموعة بعد استخدام الطريقة لمدة شهر (الاختبار البعدي). من خلال مقارنة درجات الاختبار القبلي والاختبار البعدي، يمكن للمعلم تقييم أي تحسينات.
- التحدي: بما أنه لا توجد مجموعة ضابطة يمكن مقارنة النتائج بها، فمن الصعب معرفة ما إذا كان التحسن ناتجًا عن طريقة التدريس الجديدة أو ما إذا كانت هناك عوامل أخرى (مثل الدراسة الإضافية أو التغييرات في دوافع الطلاب) قد لعبت دورًا في ذلك.
3. تصميم المجموعات غير المتكافئة
في هذا التصميم، يقارن الباحثون بين مجموعتين أو أكثر لم يتم تعيينهما عشوائيًا بل تم تعيينهما مسبقًا. تتلقى إحدى المجموعتين العلاج، بينما لا تتلقى المجموعة الأخرى العلاج. وبما أن المجموعتين غير مخصصتين عشوائياً، فإن الاختلافات بينهما قد ترجع إلى الخصائص الموجودة مسبقاً وليس العلاج.
- مثال: يريد أحد الباحثين دراسة آثار برنامج صحي جديد على إنتاجية الموظفين. تم تقديم البرنامج في إحدى الشركات، لكن شركة أخرى لم تطبق البرنامج. يقارن الباحث الإنتاجية في كلتا الشركتين في نهاية البرنامج.
- التحدي: نظرًا لأن الشركتين لم يتم تعيينهما بشكل عشوائي في البرنامج، فقد تؤثر الاختلافات بين الشركتين (مثل ثقافة الشركة أو مواردها) على النتائج، مما يجعل من الصعب عزو أي تغييرات إلى برنامج العافية فقط.
4. تصميم السلاسل الزمنية
في هذا التصميم، يراقب الباحثون نفس المجموعة على مدى فترة من الزمن، ويقيسون النتائج في نقاط متعددة قبل وبعد التدخل أو الحدث.
يمكن أن تتأثر بيانات السلاسل الزمنية بالتغييرات الأخرى التي تحدث خلال نفس الفترة، لذلك من الصعب الجزم بأن التأثيرات المرصودة كانت بسبب التدخل.
- مثال: تطبق الحكومة قانونًا جديدًا يحظر التدخين في الأماكن العامة. يتتبع أحد الباحثين عدد حالات دخول المستشفيات المرتبطة بالتدخين في المدينة على مدار عدة سنوات قبل القانون وبعده لمعرفة ما إذا كان هناك انخفاض ملحوظ.
- التحدي: قد تؤثر عوامل أخرى، مثل مبادرات الرعاية الصحية الجديدة أو التغييرات في حملات الصحة العامة أو حتى الاتجاهات الموسمية، على حالات دخول المستشفيات، مما يجعل من الصعب عزو أي تغييرات إلى حظر التدخين فقط.
5. تصميم انقطاع الانحدار
يقوم هذا التصميم بتعيين المشاركين في مجموعات مختلفة بناءً على درجة القطع أو الحد الأدنى. يحصل من هم فوق الحد الفاصل على العلاج، ومن هم دونه لا يحصلون على العلاج. ثم يقارن الباحثون نتائج من هم أعلى وأقل من الحد الفاصل مباشرة.
- مثال على ذلك: تُقدَّم منحة دراسية للطلاب الذين حصلوا على درجات أعلى من درجة معينة في امتحان القبول. يقارن أحد الباحثين الأداء الأكاديمي للطلاب الذين حصلوا على درجات أعلى بقليل من الحد الأدنى (الذين حصلوا على المنحة) مع الطلاب الذين حصلوا على درجات أقل بقليل من الحد الأدنى (الذين لم يحصلوا على المنحة).
- التحدي: قد لا تنطبق النتائج إلا على الطلاب القريبين من الحد الفاصل، ومن غير الواضح ما إذا كان الطلاب الذين حصلوا على درجات أعلى أو أقل من الحد الفاصل سيظهرون نفس النتائج.
6. مطابقة نقاط الميل
يحاول هذا التصميم مطابقة المشاركين من مجموعات مختلفة لديهم خصائص متشابهة، باستثناء العلاج الذي تلقوه. وهو يهدف إلى إنشاء “أزواج متطابقة” من الأفراد المتشابهين في كل شيء ما عدا واحداً، مما يقلل من التحيز في المقارنات. في حين أن هذه الطريقة تقلل من التحيز، إلا أنها ليست مثالية. فقد تظل هناك اختلافات غير مقيسة بين المجموعات تؤثر على النتائج.
- مثال: يدرس باحث تأثير برنامج تدريب وظيفي جديد على معدلات التوظيف. وبدلاً من تعيين الأشخاص عشوائياً في البرنامج، يقوم الباحث بمطابقة الأشخاص الذين انضموا إلى البرنامج مع أشخاص مماثلين لم ينضموا إليه، استناداً إلى عوامل مثل العمر والخبرة والمستوى التعليمي.
- التحدي: في حين أن هذه التقنية تتحكم في بعض التحيزات، إلا أنها لا يمكن أن تأخذ في الحسبان كل عامل قد يؤثر على مشاركة شخص ما في البرنامج، مثل الدافع الشخصي أو الظروف الخارجية.
كيف تجري دراسة شبه تجريبية؟
على الرغم من أنها ليست صارمة مثل التجربة الحقيقية، إلا أن التجربة شبه التجريبية المصممة بشكل جيد يمكن أن تقدم رؤى قيمة. فيما يلي دليل تفصيلي حول كيفية إجراء دراسة شبه تجريبية بعبارات بسيطة:
1. حدد سؤالك البحثي
الخطوة الأولى هي تحديد ما تريد دراسته بوضوح. ما هو التدخل أو العلاج الذي تهتم به؟ ما هي النتائج التي تتوقع قياسها؟ سيساعد سؤالك البحثي في توجيه تصميم دراستك وتحديد نوع الأسلوب شبه التجريبي الذي ستستخدمه.
2. اختر نوع التصميم الخاص بك
بمجرد أن يكون لديك سؤالك، عليك أن تقرر أي نوع من التصميم شبه التجريبي سيعمل بشكل أفضل. إليك بعض الخيارات:
- تصميم الاختبار القبلي والاختبار البعدي من مجموعة واحدة: قياس النتيجة قبل التدخل وبعده في نفس المجموعة من الأشخاص.
- تصميم المجموعات غير المتكافئة: المقارنة بين مجموعتين غير مخصصتين عشوائياً، مثل مجموعة علاجية ومجموعة ضابطة.
- تصميم السلاسل الزمنية: مراقبة نفس المجموعة بمرور الوقت، قبل التدخل وبعده على حد سواء.
- تصميم انقطاع الانحدار: استخدام حد فاصل لتعيين المشاركين في العلاج بناءً على درجة أو مقياس.
- مطابقة نقاط الميل: مطابقة المشاركين من مجموعات مختلفة بناءً على خصائص متشابهة للمقارنة بينهم.
يعتمد اختيارك على سياق بحثك والموارد المتاحة لك.
3. اختر المشاركين
نظرًا لأن التصاميم شبه التجريبية لا تنطوي على تعيين عشوائي، فستحتاج إلى اختيار المشاركين بعناية. في العديد من الحالات، تكون المجموعات موجودة مسبقاً، مثل الفصول الدراسية أو المدارس أو الأحياء المختلفة.
- مجموعة العلاج: المجموعة التي ستتلقى التدخل أو العلاج (على سبيل المثال، الأشخاص الذين سيتبعون برنامج التمرين).
- مجموعة المقارنة: المجموعة التي لا تتلقى العلاج (على سبيل المثال، الأشخاص الذين لا ينضمون إلى برنامج التمرين).
احرص على أن تكون المجموعتان متشابهتين قدر الإمكان، أو تحكم في الاختلافات التي قد تؤثر على النتائج.
4. جمع البيانات قبل التدخل وبعده
بالنسبة لمعظم التجارب شبه التجريبية، سترغب في قياس النتيجة قبل التدخل وبعده. يساعدك هذا على مقارنة كيفية تغير النتيجة بمرور الوقت.
يعتمد جمع البيانات على سؤالك البحثي. في بعض التصاميم، قد تقيس النتيجة بعد التدخل فقط، بينما في تصاميم أخرى، ستجمع بيانات أكثر تفصيلاً وتكراراً مع مرور الوقت.
5. تحليل بياناتك
بمجرد الانتهاء من جمع البيانات، فإن الخطوة التالية هي تحليلها ومعرفة ما إذا كان هناك أي فرق كبير بين المجموعات أو قياسات ما قبل التدخل وبعده.
6. تفسير النتائج
ستحتاج إلى تفسير نتائجك بعناية بعد تحليل البيانات. نظرًا لأن التجارب شبه التجريبية لا تتمتع بنفس مستوى التجارب العشوائية المضبوطة، فمن المهم توخي الحذر بشأن استخلاص استنتاجات قوية.
7. الإبلاغ عن النتائج التي توصلت إليها
وأخيراً، شارك نتائجك مع الآخرين! اكتب تقريراً أو ورقة بحثية واضحة تشرح سؤالك البحثي ومنهجيتك ونتائجك واستنتاجاتك.
كن شفافاً بشأن أي قيود على دراستك. نظرًا لأن التجارب شبه التجريبية لها قيود (مثل عدم القدرة على اختيار المشاركين عشوائيًا)، فمن المهم الاعتراف بها واقتراح كيفية التغلب عليها في البحث المستقبلي.
التصميم شبه التجريبي مقابل التصميم التجريبي
عندما يتعلق الأمر بالبحث، فإن أحد أهم القرارات التي يتعين على الباحثين اتخاذها هو اختيار التصميم المناسب. أكثر نوعين من التصاميم شيوعًا هما التصميم التجريبي وشبه التجريبي، وعلى الرغم من أنهما قد يبدوان متشابهين، إلا أن هناك اختلافات رئيسية بينهما.
يمكن أن يساعدك فهم هذه الاختلافات في معرفة متى تستخدم كل تصميم ونوع الاستنتاجات التي يمكنك استخلاصها منها. دعنا نقسمها بطريقة بسيطة!
التصميم التجريبي
في التصميم التجريبي، ينشئ الباحثون بيئة محكومة لاختبار فرضية ما. السمة الرئيسية هي التعيين العشوائي – حيث يتم تعيين المشاركين عشوائيًا إما إلى مجموعة علاجية (المجموعة التي تحصل على التدخل) أو مجموعة ضابطة (المجموعة التي لا تتلقى العلاج).
يساعد هذا التوزيع العشوائي على ضمان أن تكون المجموعات متشابهة في بداية التجربة بحيث يمكن عزو أي اختلافات في النتائج بثقة أكبر إلى التدخل.
شبه تجريبي
في التصميم شبه التجريبي، يدرس الباحثون أيضًا تأثيرات التدخل، لكنهم لا يوزعون المشاركين عشوائيًا على مجموعات. وبدلاً من ذلك، يعتمدون على مجموعات موجودة مسبقاً أو يستخدمون طرقاً أخرى غير عشوائية لتعيين الأشخاص في ظروف مختلفة. يستخدم هذا التصميم غالباً عندما يكون التعيين العشوائي غير ممكن أو غير أخلاقي.
الاختلافات الرئيسية بين التصميمات التجريبية وشبه التجريبية
1. التعيين العشوائي
- التصميم التجريبي: سيتم استخدام التخصيص العشوائي لتقسيم المشاركين إلى مجموعات مختلفة. وهذا يساعد في القضاء على التحيزات ويضمن أن تكون المجموعات متشابهة قدر الإمكان في بداية الدراسة.
- تصميم شبه تجريبي: لا يوجد تخصيص عشوائي. يتم وضع المشاركين في مجموعات بناءً على العوامل الموجودة (مثل المدارس أو الأحياء أو التجمعات الطبيعية الأخرى).
2. التحكم في المتغيرات
- التصميم التجريبي: يتمتع الباحثون بمزيد من التحكم في المتغيرات لأن التخصيص العشوائي يساعد على موازنة عوامل مثل العمر أو الجنس أو الخلفية بين المجموعات.
- تصميم شبه تجريبي: تحكم أقل في المتغيرات. نظرًا لعدم تعيين المجموعات عشوائيًا، يمكن أن تؤثر عوامل أخرى على النتيجة، مما يجعل من الصعب عزو التغييرات إلى التدخل نفسه.
3. السببية
- التصميم التجريبي: بسبب التخصيص العشوائي، يمكن للباحثين الادعاء بثقة أكبر بوجود علاقات سبب ونتيجة. يمكنهم القول بأن العلاج تسبب في التغييرات المرصودة.
- التصميم شبه التجريبي: بينما يمكنك تحديد الارتباطات، إلا أنه من الصعب إثبات السببية. نظرًا لأن المجموعات ليست عشوائية، فهناك خطر أكبر من أن تكون هناك عوامل أخرى تؤثر على النتائج.
4. الشواغل الأخلاقية أو العملية
- التصميم التجريبي: قد لا يكون التعيين العشوائي دائمًا أخلاقيًا أو عمليًا. على سبيل المثال، لا يمكنك تعيين أشخاص بشكل عشوائي لظروف ضارة لمجرد اختبار الآثار.
- التصميم شبه التجريبي: عندما لا يكون التخصيص العشوائي ممكناً لأسباب أخلاقية أو عملية، فإن التصميم شبه التجريبي يكون بديلاً جيداً.
كيفية إجراء دراسة شبه تجريبية باستخدام برنامج QuestionPro؟
يعد QuestionPro أداة رائعة لإجراء الدراسات شبه التجريبية لأنه يساعدك على جمع البيانات وتحليلها بسهولة. إليك كيفية استخدام QuestionPro لإجراء دراستك شبه التجريبية الخاصة بك.
الخطوة 1: توضيح سؤال البحث والتصميم الخاص بك
قبل أن تبدأ، فكر في السؤال الذي تريد الإجابة عنه وحدد نوع التصميم شبه التجريبي الذي ستستخدمه. بعض الأمثلة على التصاميم الشائعة هي:
- الاختبار القبلي-البعدي للمجموعة الواحدة: تقوم بقياس مجموعة قبل التدخل وبعده لمعرفة ما إذا كانت هناك أي تغييرات.
- المجموعات غير المتكافئة: تقارن بين مجموعتين لم يتم تعيينهما عشوائيًا – إحداهما تحصل على التدخل والأخرى لا تحصل عليه.
- السلاسل الزمنية: تنظر إلى البيانات بمرور الوقت، قبل وبعد حدث أو تدخل ما.
على سبيل المثال، لنفترض أنك تحقق فيما إذا كان برنامج تدريب جديد عبر الإنترنت يحسن إنتاجية الموظفين. قد ترغب في استخدام تصميم الاختبار القبلي والاختبار البعدي للمجموعة الواحدة، حيث تقيس الإنتاجية قبل التدريب ثم مرة أخرى بعد التدريب.
الخطوة 2: اختر المشاركين
في الدراسة شبه التجريبية، لا يتم تعيين المشاركين بشكل عشوائي. بدلاً من ذلك، إما أن تعمل مع المجموعات الموجودة أو تقيس التغيرات في مجموعة واحدة بمرور الوقت.
الخطوة 3: إنشاء الاستبيان الخاص بك في QuestionPro
والآن بعد أن اخترت المشاركين، حان الوقت لإنشاء استبياناتك. ستساعدك هذه الاستطلاعات على جمع البيانات التي تحتاجها لتجربتك شبه التجريبية.
استبيان ما قبل الاختبار:
هذا هو الاستبيان الذي أرسلته قبل التدخل. على سبيل المثال، إذا كنت تختبر برنامجاً صحياً جديداً، فقد يسألك الاستبيان قبل الاختبار عن العادات الصحية الحالية للمشاركين أو مستويات الإنتاجية.
استبيان ما بعد الاختبار:
بعد التدخل (على سبيل المثال، بعد البرنامج التدريبي)، أرسل استبيان متابعة لقياس أي تغييرات. تأكد من تشابه الأسئلة في استبيان ما بعد الاختبار مع تلك الواردة في استبيان ما قبل الاختبار حتى تتمكن من مقارنة النتائج.
أسئلة الاستبيان:
استخدم مزيجًا من الأسئلة متعددة الاختيارات ومقياس ليكرت (على سبيل المثال، قيّم موافقتك من 1 إلى 5) والأسئلة المفتوحة لجمع أنواع مختلفة من البيانات.
الخطوة 4: إدارة الاستبيان وجمع البيانات
بمجرد أن تصبح استبياناتك جاهزة، حان الوقت لتوزيعها والبدء في جمع البيانات.
- الاختبار التمهيدي: أرسل استبيان ما قبل الاختبار إلى المشاركين قبل بدء التدخل. على سبيل المثال، إذا كنت تختبر برنامجاً صحياً، قم بقياس مستويات صحة وإنتاجية الموظفين قبل بدء البرنامج.
- الاختبار اللاحق: بعد التدخل، أرسل استبيان ما بعد الاختبار لقياس التغييرات. على سبيل المثال، بعد انتهاء البرنامج الصحي، اطرح نفس الأسئلة لمعرفة ما إذا كانت هناك تحسينات.
يمكنك توزيع الاستبيانات عبر البريد الإلكتروني، أو مشاركة رابط، أو استخدام رموز QR لسهولة الوصول إليها على الأجهزة المحمولة. يجعل QuestionPro من السهل تتبع الردود حتى تعرف عدد الأشخاص الذين أكملوا الاستبيان.
الخطوة 5: ضمان جودة البيانات الجيدة
البيانات عالية الجودة هي مفتاح الحصول على نتائج ذات مغزى. لدى QuestionPro أدوات لمساعدتك في التأكد من دقة بياناتك:
- تخطي المنطق: يضمن ذلك أن يرى المشاركون الأسئلة ذات الصلة بهم فقط. على سبيل المثال، إذا لم يشارك شخص ما في البرنامج، فلن يحتاج إلى الإجابة عن أسئلة المتابعة الخاصة به.
- قواعد التحقق من الصحة: استخدمها لضمان قيام المشاركين بإدخال الإجابات الصحيحة (مثل تحديد الإجابات في نطاق رقم معين).
- مراقبة الردود: يمكنك تتبع الردود في الوقت الفعلي. سيتيح لك معرفة عدد الأشخاص الذين أجابوا.
الخطوة 6: تحليل بياناتك
الخطوة التالية هي تحليل بياناتك. يجعل QuestionPro هذا الأمر سهلاً من خلال أدوات تساعدك على التعمق في النتائج واكتشاف أي تغييرات مهمة. يمكنك أيضاً التحقق من أشياء مثل
- متوسط الدرجات
- النسب المئوية و
- الاتجاهات عبر الأسئلة المختلفة داخل المنصة مباشرةً.
الخطوة 7: تفسير نتائجك
بمجرد الانتهاء من التحليل، خذ بعض الوقت لتفسير النتائج. إليك بعض الأمور التي يجب أخذها بعين الاعتبار:
- بالنسبة لتصميم ما قبل الاختبار بعد الاختبار، هل لاحظت تغيراً ملحوظاً في سلوك المشاركين أو أدائهم بعد التدخل؟ هل كانت هناك أي مفاجآت أو نتائج غير متوقعة؟
- إذا استخدمت تصميم المجموعات غير المتكافئة، قارن بين المجموعتين لمعرفة ما إذا كان للتدخل تأثير إيجابي على إحدى المجموعتين دون الأخرى.
- تذكر أن التصاميم شبه التجريبية أكثر عرضة للتحيز لأن المشاركين لا يتم تعيينهم عشوائياً. ضع في اعتبارك أي عوامل خارجية قد تكون أثرت على النتائج، مثل الأحداث الخارجية أو الفروق الفردية.
الخطوة 8: الإبلاغ عن نتائجك
بعد تفسير بياناتك، ستحتاج إلى الإبلاغ عن نتائجك. يجعل QuestionPro من السهل إنشاء تقارير تحتوي على صور مرئية، مثل المخططات والرسوم البيانية، تساعد الآخرين على فهم نتائجك بوضوح. شارك نتائجك مع أصحاب المصلحة أو استخدمها لتحسين التدخلات المستقبلية.
إذا أدى التدخل إلى تحسينات، يمكنك أن توصي بتوسيع نطاقه أو تجربة تدخلات مماثلة في أماكن أخرى. إذا لم ينجح التدخل كما هو متوقع، انظر إلى البيانات لفهم السبب. هل فشل البرنامج في إشراك المشاركين؟ هل كانت هناك عوامل خارجية تؤثر على النتائج؟
استنتاج
تُعد التصميمات شبه التجريبية خيارًا رائعًا عندما تريد فهم علاقات السبب والنتيجة ولكن لا يمكنك تعيين الأشخاص عشوائيًا في مجموعات. وسواء كنت تدرس برنامجاً أو سياسة أو علاجاً جديداً، فإن التجارب شبه التجريبية تساعد في تقديم رؤى قيمة حول كيفية عمل الأشياء في العالم الحقيقي.
يمكن أن يكون إجراء دراسة شبه تجريبية باستخدام QuestionPro طريقة فعالة لفهم تأثير التدخلات في العالم الحقيقي. يعمل QuestionPro على تبسيط العملية بأكملها، بدءاً من إنشاء الاستبيانات إلى تحليل النتائج، مما يسهل إجراء دراستك وإدارتها.
سواء كنت تختبر برنامجاً أو سياسة أو ممارسة جديدة، فإن QuestionPro تساعدك على جمع البيانات التي تحتاجها لاتخاذ قرارات مستنيرة. اتصل بـ QuestionPro للحصول على مزيد من المعلومات!
