Quasi-experimentelles Design: Was es ist, Arten & Beispiele

Wenn es um Forschung geht, sind Experimente oft der Goldstandard, um Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu finden. Aber was ist, wenn Sie Personen nicht zufällig verschiedenen Gruppen oder Bedingungen zuordnen können? Ein quasi-experimentelles Design macht den Unterschied aus, wenn es darum geht, diese Art von Situation zu bewältigen.

Quasi-experimentelle Designs bieten zwar nicht das gleiche Maß an Kontrolle wie echte experimentelle Designs, sind aber dennoch unglaublich nützlich für die Untersuchung realer Situationen, in denen eine Randomisierung schwierig oder unmöglich ist.

In diesem Artikel erfahren Sie, was quasi-experimentelle Designs sind und welche verschiedenen Arten es gibt, und wir zeigen Ihnen anhand von Beispielen, wie sie funktionieren.

Was ist ein quasi-experimentelles Design?

Ein quasi-experimentelles Design ist eine Forschungsmethode, die verwendet wird, um Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu verstehen, wenn Forscher Personen nicht zufällig verschiedenen Gruppen zuordnen können. Anstelle einer Zufallsauswahl vergleicht die Studie bereits existierende Gruppen oder ordnet Personen aufgrund anderer Faktoren Gruppen zu.

Zum Beispiel könnten Forscher die Auswirkungen einer neuen Lehrmethode untersuchen, indem sie zwei Schulen vergleichen, von denen eine die Methode anwendet und die andere nicht, ohne die Schüler zufällig den Schulen zuzuordnen. Quasi-Experimente können uns zwar zeigen, wie sich etwas auf ein Ergebnis auswirkt, aber sie sind weniger sicher als echte Experimente, weil sich die Gruppen in einer Weise unterscheiden können, die die Ergebnisse beeinflusst.

Diese Art der Forschung ist eine großartige Alternative in Situationen, in denen echte experimentelle Designs aus verschiedenen logistischen oder ethischen Gründen schwierig umzusetzen sind.

Die Bedeutung eines quasi-experimentellen Designs

Die Verwendung eines quasi-experimentellen Designs hat viele Vorteile für Forscher, da es eine Alternative zu anderen Forschungsarten bietet, die Einschränkungen haben, die mit dieser Methodik überwunden werden können. Seine Bedeutung geht jedoch darüber hinaus. Nachfolgend listen wir einige der wichtigsten auf:

1. Real-World Anwendung

Quasi-Experimente werden häufig in realen Situationen wie der Bildungsforschung, in Krankenhäusern oder Gemeinden eingesetzt, weil sie den Forschern helfen, Dinge so zu untersuchen, wie sie in der Natur vorkommen.

Wenn eine Schule beispielsweise eine neue Lehrmethode einführt, können die Forscher die Leistungen der Schüler vor und nach der Umstellung vergleichen, ohne einige Schüler zufällig verschiedenen Gruppen zuzuordnen. Dadurch werden die Ergebnisse realistischer und lassen sich leichter auf das tägliche Leben übertragen.

2. Ethische und praktische Beschränkungen

Manchmal sind zufällige Zuweisungen nicht möglich oder ethisch nicht vertretbar. Es wäre ethisch nicht vertretbar, Menschen nach dem Zufallsprinzip verschiedenen Umweltbedingungen zuzuweisen, um ihre gesundheitlichen Folgen zu untersuchen. Quasi-experimentelle Studien ermöglichen es Forschern, diese Art von Fragen zu untersuchen, ohne gegen ethische Standards zu verstoßen.

3. Flexibilität in der Forschung

Quasi-Experimente geben Forschern die Flexibilität, eine breite Palette von Themen zu untersuchen. Sie können die Auswirkungen neuer Maßnahmen, Behandlungen oder Interventionen in einem natürlichen Umfeld untersuchen. So erhalten wir Einblicke in die Funktionsweise der Dinge in der realen Welt.

4. Kostengünstig

Die Durchführung eines randomisierten Experiments in vollem Umfang kann sowohl teuer als auch zeitaufwändig sein. Quasi-experimentelle Studien hingegen sind oft budgetfreundlich, da sie auf bestehende Gruppen oder Daten zurückgreifen können. Das bedeutet, dass Forscher keine teuren Experimente von Grund auf aufbauen müssen, was sie zu einer praktischeren Option macht, wenn Zeit oder Geld begrenzt sind.

5. Hilft bei der Identifizierung von Trends und Auswirkungen

Quasi-Experimente liefern zwar wertvolle Erkenntnisse. Forscher können Muster und Trends erkennen, die ihnen helfen zu verstehen, wie verschiedene Faktoren die Ergebnisse beeinflussen könnten, auch wenn sie eine Ursache-Wirkungs-Beziehung nicht sicher nachweisen können.

Diese Studien geben uns dennoch einen guten Eindruck davon, was in der realen Welt passiert. Der Vergleich von Regionen mit unterschiedlicher Politik kann zum Beispiel zeigen, ob diese Politik funktioniert, auch ohne ein perfektes Experiment.

Schlüsselkonzepte der quasi-experimentellen Planung

Um besser zu verstehen, wie diese Designs funktionieren, ist es hilfreich, einige Schlüsselkonzepte zu verstehen, die für ihre Struktur und Anwendung von zentraler Bedeutung sind. Hier sind die wichtigsten Konzepte, die Sie kennen sollten:

• Nicht-zufällige Zuweisung: Teilnehmer an Quasi-Experimenten werden nicht zufällig einer Gruppe zugewiesen. Stattdessen sind die Gruppen bereits vorhanden oder werden anhand anderer Kriterien zugewiesen.
• Vergleichsgruppen: In Quasi-Experimenten wird eine Behandlungsgruppe (die einer Intervention ausgesetzt ist) mit einer Kontrollgruppe (die nicht ausgesetzt ist) verglichen, um Unterschiede in den Ergebnissen zu bewerten.
• Kausale Inferenz: Das Ziel ist es, Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu verstehen, auch ohne zufällige Zuordnung. Forscher schließen auf der Grundlage von Gruppenvergleichen und beobachteten Veränderungen auf Kausalität.
• Verfälschende Variablen: Dies sind andere Variablen als die Behandlung, die die Ergebnisse beeinflussen könnten. Bei Quasi-Experimenten müssen diese berücksichtigt werden, um verzerrte Schlussfolgerungen zu vermeiden.
• Vor- und Nachuntersuchungen: Bei vielen Quasi-Experimenten werden die Ergebnisse vor und nach einer Intervention gemessen, um Veränderungen zu ermitteln, die möglicherweise auf die Behandlung zurückzuführen sind.
• Gefährdung der internen Validität: Da es keine zufällige Zuweisung gibt, besteht ein höheres Risiko von Verzerrungen, wie z. B. Auswahlverzerrungen oder historische Effekte, die die Zuverlässigkeit der Ergebnisse beeinträchtigen können.
• Natürliche Experimente: Dies sind Situationen, in denen ein natürliches Ereignis oder eine Änderung der Politik die Möglichkeit bietet, kausale Effekte ohne direkte Manipulation durch Forscher zu untersuchen.
• Regression Diskontinuität: Bei diesem Design werden Personen auf der Grundlage eines Grenzwerts (z. B. Testergebnisse) verschiedenen Gruppen zugewiesen, so dass die Forscher die Ergebnisse knapp über und unter dem Grenzwert vergleichen können.

Arten von quasi-experimentellen Versuchsplänen mit Beispielen

Es gibt verschiedene Arten von quasi-experimentellen Designs, weil Forscher je nach Situation, der Art der Daten, die sie sammeln können, und den Fragen, die sie zu beantworten versuchen, Flexibilität benötigen. Jeder Typ hat seine Stärken und Schwächen und wird in der Regel danach klassifiziert, wie die Gruppen gebildet werden und wie die Daten im Laufe der Zeit erhoben werden.

Hier finden Sie eine Erklärung einiger gängiger Arten von quasi-experimentellen Designs:

1. Ein-Gruppen Posttest-Only Design

Bei diesem Design testen die Forscher eine einzelne Gruppe von Teilnehmer, nachdem eine Intervention oder Behandlung stattgefunden hat. Es gibt weder einen Vortest noch eine Vergleichsgruppe. Ohne eine Vergleichsgruppe oder einen Vortest ist es schwierig festzustellen, ob die beobachteten Veränderungen auf die Behandlungs- und Kontrollgruppe oder auf einen anderen Faktor zurückzuführen sind.

• Beispiel: Eine Schule führt ein neues Leseprogramm für ihre Schüler ein und möchte sehen, ob es deren Lesefähigkeiten verbessert. Nach Abschluss des Programms testet die Schule das Leseniveau der Schüler, um die Verbesserung zu messen. Da es weder einen Vortest noch eine Kontrollgruppe gibt, können die Ergebnisse nur zeigen, wie die Schüler nach dem Programm abgeschnitten haben, aber es ist unklar, ob das Programm selbst die Verbesserung verursacht hat.
• Herausforderung: Ohne einen Vortest oder eine Vergleichsgruppe ist es schwer zu sagen, ob die Veränderungen wirklich auf das neue Leseprogramm zurückzuführen sind oder ob sie das Ergebnis anderer Faktoren sind (wie mehr Zeit zum Lesen oder eine natürliche Entwicklung).

2. Ein-Gruppen-Pretest-Posttest-Design

Bei diesem Design werden die Teilnehmer vor und nach einer Intervention gemessen. Die Forscher vergleichen die Ergebnisse der gleichen Gruppe zu zwei verschiedenen Zeitpunkten – vor und nach der Behandlung.

• Beispiel: Ein Lehrer möchte testen, ob eine neue Lehrmethode die Ergebnisse der Schüler in Mathematik verbessert. Der Lehrer macht einen Mathe-Test mit den Schülern, bevor er die neue Methode anwendet (Pretest) und dann den gleichen Test mit der gleichen Gruppe, nachdem er die Methode einen Monat lang angewendet hat (Posttest). Durch den Vergleich der Ergebnisse des Pretests und des Posttests kann der Lehrer etwaige Verbesserungen beurteilen.
• Herausforderung: Da es keine Kontrollgruppe gibt, mit der man die Ergebnisse vergleichen könnte, ist es schwer zu sagen, ob die Verbesserung auf die neue Lehrmethode zurückzuführen ist oder ob andere Faktoren (wie zusätzliches Lernen oder Veränderungen in der Motivation der Schüler) eine Rolle gespielt haben.

3. Nicht-äquivalente Gruppen Design

Bei diesem Design vergleichen die Forscher zwei oder mehr Gruppen, die nicht zufällig zugewiesen werden, sondern bereits vorhanden sind. Eine Gruppe erhält die Behandlung, die andere Gruppe nicht. Da die Gruppen nicht zufällig zugewiesen werden, können die Unterschiede zwischen ihnen auf bereits vorhandene Merkmale und nicht auf die Behandlung zurückzuführen sein.

• Beispiel: Ein Forscher möchte die Auswirkungen eines neuen Wellness-Programms auf die Produktivität der Mitarbeiter untersuchen. Das Programm wird in einem Unternehmen eingeführt, aber ein anderes Unternehmen führt das Programm nicht ein. Der Forscher vergleicht die Produktivität in beiden Unternehmen am Ende des Programms.
• Herausforderung: Da die beiden Unternehmen nicht nach dem Zufallsprinzip dem Programm zugewiesen wurden, können Unterschiede zwischen den Unternehmen (wie z. B. die Arbeitsplatzkultur oder die Ressourcen) die Ergebnisse beeinflussen, so dass es schwierig ist, etwaige Veränderungen ausschließlich dem Wellness-Programm zuzuschreiben.

4. Zeitreihen-Design

Bei diesem Design beobachten die Forscher dieselbe Gruppe über einen bestimmten Zeitraum hinweg und messen die Ergebnisse zu mehreren Zeitpunkten vor und nach einer Intervention oder einem Ereignis.

Zeitreihendaten können durch andere Veränderungen im gleichen Zeitraum beeinflusst werden, so dass es schwer ist, mit Sicherheit zu sagen, dass die beobachteten Effekte auf die Intervention zurückzuführen sind.

• Beispiel: Eine Regierung führt ein neues Gesetz ein, das das Rauchen an öffentlichen Orten verbietet. Ein Forscher verfolgt die Zahl der rauchbedingten Krankenhauseinweisungen in der Stadt über mehrere Jahre vor und nach dem Gesetz, um zu sehen, ob es einen spürbaren Rückgang gibt.
• Herausforderung: Andere Faktoren, wie neue Gesundheitsinitiativen, Änderungen bei öffentlichen Gesundheitskampagnen oder sogar saisonale Trends, könnten die Krankenhauseinweisungen beeinflussen, so dass es schwierig ist, Veränderungen ausschließlich auf das Rauchverbot zurück zu führen.

5. Regressions-Diskontinuitäts-Design

Bei diesem Design werden die Teilnehmer anhand eines Grenzwerts oder Schwellenwerts in verschiedene Gruppen eingeteilt. Diejenigen, die über dem Schwellenwert liegen, erhalten die Behandlung, die darunter liegen, nicht. Die Forscher vergleichen dann die Ergebnisse derjenigen, die knapp über und knapp unter dem Schwellenwert liegen.

• Beispiel: Ein Stipendium wird Studenten angeboten, die bei einer Aufnahmeprüfung über einer bestimmten Punktzahl liegen. Ein Forscher vergleicht die akademischen Leistungen von Studenten, die knapp über dem Grenzwert liegen (die das Stipendium erhalten haben), mit denen von Studenten, die knapp darunter liegen (die das Stipendium nicht erhalten haben).
• Herausforderung: Die Ergebnisse gelten möglicherweise nur für Schüler in der Nähe des Cutoffs, und es ist unklar, ob Schüler, die viel mehr oder weniger als den Cutoff erreicht haben, die gleichen Ergebnisse zeigen würden.

6. Propensity Score Matching

Bei diesem Design wird versucht, Teilnehmer aus verschiedenen Gruppen zusammenzubringen, die bis auf die Behandlung, die sie erhalten haben, ähnliche Merkmale aufweisen. Ziel ist es, „übereinstimmende Paare“ von Personen zu bilden, die sich in jeder Hinsicht bis auf eine Ausnahme ähneln, um Verzerrungen bei Vergleichen zu vermeiden. Auch wenn diese Methode Verzerrungen reduziert, ist sie nicht perfekt. Es könnte immer noch ungemessene Unterschiede zwischen den Gruppen geben, die die Ergebnisse beeinflussen.

• Beispiel: Ein Forscher untersucht die Auswirkungen eines neuen Berufsbildungsprogramms auf die Beschäftigungsquote. Anstatt Menschen zufällig dem Programm zuzuweisen, vergleicht der Forscher Menschen, die an dem Programm teilgenommen haben, mit ähnlichen Menschen, die nicht teilgenommen haben, basierend auf Faktoren wie Alter, Erfahrung und Bildungsniveau.
• Herausforderung: Diese Technik kontrolliert zwar einige Verzerrungen, kann aber nicht alle Faktoren berücksichtigen, die die Teilnahme an dem Programm beeinflussen könnten, wie z. B. die persönliche Motivation oder äußere Umstände.

Wie führt man eine quasi-experimentelle Studie durch?

Obwohl es nicht so streng ist wie ein echtes Experiment, kann ein gut konzipiertes Quasi-Experiment dennoch wertvolle Erkenntnisse liefern. Hier finden Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie Sie eine quasi-experimentelle Studie in einfachen Worten durchführen:

1. Definieren Sie Ihre Forschungsfrage

Der erste Schritt besteht darin, klar zu definieren, was Sie untersuchen möchten. Welches ist die Intervention oder Behandlung, an der Sie interessiert sind? Welche Ergebnisse erwarten Sie zu messen? Ihre Forschungsfrage wird Ihnen bei der Gestaltung Ihrer Studie helfen und bestimmen, welche Art von quasi-experimenteller Methode Sie verwenden werden.

2. Wählen Sie Ihren Designtyp

Sobald Sie Ihre Frage haben, müssen Sie entscheiden, welche Art von quasi-experimentellem Design am besten geeignet ist. Hier sind ein paar Optionen:

• Ein-Gruppen-Pretest-Posttest-Design: Messen Sie das Ergebnis vor und nach der Intervention in derselben Gruppe von Personen.
• Nicht-äquivalentes Gruppendesign: Vergleichen Sie zwei Gruppen, die nicht zufällig zugeordnet sind, wie eine Behandlungsgruppe und eine Kontrollgruppe.
• Zeitreihen-Design: Beobachten Sie dieselbe Gruppe im Laufe der Zeit, sowohl vor als auch nach der Intervention.
• Regressions-Diskontinuitäts-Design: Verwenden Sie einen Cutoff, um Teilnehmer auf der Grundlage einer Punktzahl oder Messung einer Behandlung zuzuordnen.
• Propensity Score Matching: Gleichen Sie Teilnehmer aus verschiedenen Gruppen auf der Grundlage ähnlicher Merkmale ab, um sie zu vergleichen.

Ihre Wahl hängt von Ihrem Forschungskontext und den verfügbaren Ressourcen ab.

3. Wählen Sie Ihre Teilnehmer

Da es sich bei quasi-experimentellen Designs nicht um eine zufällige Zuweisung handelt, müssen Sie Ihre Teilnehmer sorgfältig auswählen. In vielen Fällen gibt es bereits bestehende Gruppen, z. B. verschiedene Klassenzimmer, Schulen oder Stadtteile.

• Behandlungsgruppe: Die Gruppe, die die Intervention oder Behandlung erhält (z. B. die Personen, die das Trainingsprogramm absolvieren).
• Vergleichsgruppe: Die Gruppe, die nicht an der Behandlung teilnimmt (z. B. Personen, die nicht am Trainingsprogramm teilnehmen).

Stellen Sie sicher, dass beide Gruppen so ähnlich wie möglich sind, oder kontrollieren Sie Unterschiede, die die Ergebnisse beeinflussen könnten.

4. Sammeln Sie Daten vor und nach der Intervention

Bei den meisten Quasi-Experimenten sollten Sie das Ergebnis sowohl vor als auch nach der Intervention messen. So können Sie vergleichen, wie sich das Ergebnis im Laufe der Zeit verändert.

Die Datenerhebung hängt von Ihrer Forschungsfrage ab. In einigen Fällen werden Sie das Ergebnis nur nach der Intervention messen, während Sie in anderen Fällen detailliertere, wiederholte Daten im Laufe der Zeit erheben werden.

5. Analysieren Sie Ihre Daten

Sobald Sie Ihre Daten gesammelt haben, müssen Sie sie analysieren und herausfinden, ob es einen signifikanten Unterschied zwischen den Gruppen oder zwischen den Messungen vor und nach der Intervention gibt.

6. Interpretieren Sie die Ergebnisse

müssen Sie Ihre Ergebnisse nach der Analyse der Daten sorgfältig interpretieren. Da Quasi-Experimente nicht den gleichen Stellenwert haben wie randomisierte kontrollierte Studien, sollten Sie mit eindeutigen Schlussfolgerungen vorsichtig sein.

7. Berichten Sie Ihre Befunde

Teilen Sie schließlich Ihre Ergebnisse mit anderen! Schreiben Sie einen klaren Bericht oder ein Papier, in dem Sie Ihre Forschungsfrage, Ihre Methodik, Ihre Ergebnisse und Ihre Schlussfolgerungen erläutern.

Seien Sie transparent in Bezug auf alle Einschränkungen Ihrer Studie. Da Quasi-Experimente Einschränkungen haben (z. B. die Unmöglichkeit, die Teilnehmer nach dem Zufallsprinzip zu ermitteln), ist es wichtig, diese anzuerkennen und Vorschläge zu machen, wie künftige Forschungen sie überwinden könnten.

Quasi-experimentelles Design vs. experimentelles Design

Wenn es um Forschung geht, ist eine der wichtigsten Entscheidungen, die Forscher treffen müssen, die Wahl des richtigen Designs. Die beiden gängigsten Versuchspläne sind experimentelle und quasi-experimentelle Versuchspläne. Auch wenn sie sich auf den ersten Blick ähneln, gibt es doch entscheidende Unterschiede zwischen ihnen.

Das Verständnis dieser Unterschiede kann Ihnen helfen zu wissen, wann Sie welches Design verwenden sollten und welche Schlussfolgerungen Sie daraus ziehen können. Lassen Sie uns das auf einfache Art und Weise aufschlüsseln!

Experimenteller Entwurf

Bei einem experimentellen Design schaffen Forscher eine kontrollierte Umgebung, um eine Hypothese zu testen. Das Hauptmerkmal ist die zufällige Zuweisung – die Teilnehmer werden nach dem Zufallsprinzip entweder einer Behandlungsgruppe (der Gruppe, die die Intervention erhält) oder einer Kontrollgruppe (der Gruppe, die die Behandlung nicht erhält) zugewiesen.

Diese Randomisierung trägt dazu bei, dass die Gruppen zu Beginn des Experiments ähnlich sind, so dass etwaige Unterschiede in den Ergebnissen mit größerer Sicherheit auf die Intervention zurückgeführt werden können.

Quasi-experimentelles Design

Bei einem quasi-experimentellen Design untersuchen die Forscher ebenfalls die Auswirkungen einer Intervention, aber sie weisen die Teilnehmer nicht zufällig den Gruppen zu. Stattdessen stützen sie sich auf bereits bestehende Gruppen oder verwenden andere, nicht zufällige Methoden, um die Teilnehmer verschiedenen Bedingungen zuzuordnen. Dieses Design wird häufig verwendet, wenn eine zufällige Zuweisung nicht möglich oder ethisch nicht vertretbar ist.

Hauptunterschiede zwischen experimentellen und quasi-experimentellen Designs

Hier finden Sie eine Aufschlüsselung der wichtigsten Unterschiede zwischen experimentellen und quasi-experimentellen Versuchsplänen:

1. Zufällige Zuweisung

• Experimentelles Design: Die Teilnehmer werden nach dem Zufallsprinzip in verschiedene Gruppen eingeteilt. Dies hilft, Verzerrungen zu vermeiden und stellt sicher, dass die Gruppen zu Beginn der Studie so ähnlich wie möglich sind.
• Quasi-experimentelles Design: Keine zufällige Zuweisung. Die Teilnehmer werden auf der Grundlage bestehender Faktoren (wie Schulen, Nachbarschaften oder andere natürliche Gruppierungen) in Gruppen eingeteilt.

2. Kontrolle über Variablen

• Experimentelles Design: Die Forscher haben mehr Kontrolle über die Variablen, da die zufällige Zuweisung dazu beiträgt, Faktoren wie Alter, Geschlecht oder Hintergrund zwischen den Gruppen auszugleichen.
• Quasi-experimentelles Design: Weniger Kontrolle über die Variablen. Da die Gruppen nicht zufällig zugewiesen werden, könnten andere Faktoren das Ergebnis beeinflussen, so dass es schwieriger ist, Veränderungen auf die Intervention selbst zurückzuführen.

3. Kausalität

• Experimentelles Design: Aufgrund der zufälligen Zuweisung können die Forscher mit größerer Sicherheit Ursache-Wirkungs-Beziehungen behaupten. Sie können sagen, dass die Behandlung die beobachteten Veränderungen verursacht hat.
• Quasi-experimentelles Design: Sie können zwar Assoziationen feststellen, aber es ist schwieriger, Kausalität zu beweisen. Da die Gruppen nicht zufällig zusammengesetzt sind, besteht ein größeres Risiko, dass andere Faktoren die Ergebnisse beeinflussen.

4. Ethische oder praktische Bedenken

• Experimentelles Design: Eine zufällige Zuweisung ist nicht immer ethisch vertretbar oder praktisch. Zum Beispiel können Sie Menschen nicht zufällig schädlichen Bedingungen zuweisen, nur um die Auswirkungen zu testen.
• Quasi-experimentelles Design: Wenn eine zufällige Zuweisung aus ethischen oder praktischen Gründen nicht durchführbar ist, sind Quasi-Experimente eine gute Alternative.

Wie führt man eine quasi-experimentelle Studie mit QuestionPro durch?

QuestionPro ist ein großartiges Tool für die Durchführung von quasi-experimentellen Studien, da es Ihnen hilft, auf einfache Weise Daten zu sammeln und zu analysieren. Hier erfahren Sie, wie Sie QuestionPro verwenden können, um Ihre eigene quasi-experimentelle Studie durchzuführen.

Schritt 1: Klären Sie Ihre Forschungsfrage und Ihr Design

Bevor Sie beginnen, denken Sie über die Frage nach, die Sie beantworten möchten, und entscheiden Sie sich für die Art des quasi-experimentellen Designs, das Sie verwenden werden. Ein paar Beispiele für gängige Designs sind:

• Ein Gruppen-Pretest-Posttest: Sie messen eine Gruppe vor und nach der Intervention, um festzustellen, ob es Veränderungen gibt.
• Nicht-äquivalente Gruppen: Sie vergleichen zwei Gruppen, die nicht zufällig zugewiesen wurden – eine erhält die Intervention, die andere nicht.
• Zeitreihen: Sie betrachten die Daten im Zeitverlauf, vor und nach einem Ereignis oder einer Intervention.

Nehmen wir zum Beispiel an, Sie untersuchen, ob ein neues Online-Schulungsprogramm die Produktivität der Mitarbeiter verbessert. Vielleicht möchten Sie das Ein-Gruppen-Pretest-Posttest-Design verwenden, bei dem Sie die Produktivität vor der Schulung und dann noch einmal nach der Schulung messen.

Schritt 2: Wählen Sie Ihre Teilnehmer

Bei einer quasi-experimentellen Studie werden die Teilnehmer nicht zufällig zugewiesen. Stattdessen arbeiten Sie entweder mit bestehenden Gruppen oder messen Veränderungen in einer einzelnen Gruppe im Laufe der Zeit.

Schritt 3: Erstellen Sie Ihre Umfrage in QuestionPro

Nachdem Sie nun Ihre Teilnehmer ausgewählt haben, ist es an der Zeit, Ihre Umfragen zu erstellen. Diese Umfragen werden Ihnen helfen, die Daten zu sammeln, die Sie für Ihr Quasi-Experiment benötigen.

• Pretest-Umfrage: Dies ist die Umfrage, die Sie vor der Intervention verschickt haben. Wenn Sie zum Beispiel ein neues Wellness-Programm testen, könnte Ihre Pretest-Umfrage nach den aktuellen Gesundheitsgewohnheiten oder dem Produktivitätsniveau der Teilnehmer fragen.
• Posttest-Umfrage: Schicken Sie nach der Intervention (z. B. nach dem Schulungsprogramm) eine Nachbefragung, um etwaige Veränderungen zu messen. Achten Sie darauf, dass die Fragen in der Posttest-Umfrage denen in der Pretest-Umfrage ähnlich sind, damit Sie die Ergebnisse vergleichen können.
• Umfrage-Fragen: Verwenden Sie eine Mischung aus Multiple-Choice-Fragen, Fragen auf einer Likert-Skala (z. B. Bewerten Sie Ihre Zustimmung auf einer Skala von 1 bis 5) und offenen Fragen, um verschiedene Arten von Daten zu sammeln.

Schritt 4: Durchführen der Umfrage und Sammeln von Daten

Sobald Ihre Umfragen fertig sind, ist es an der Zeit, sie zu verteilen und mit der Datenerfassung zu beginnen.

• Vortest: Versenden Sie Ihre Pretest-Umfrage an Ihre Teilnehmer, bevor die Intervention beginnt. Wenn Sie z. B. ein Wellness-Programm testen, messen Sie die Gesundheit und Produktivität der Mitarbeiter, bevor das Programm beginnt.
• Posttest: Verschicken Sie nach der Intervention Ihre Posttest-Umfrage, um die Veränderungen zu messen. Stellen Sie z. B. nach dem Ende des Wellness-Programms dieselben Fragen, um zu sehen, ob es Verbesserungen gegeben hat.

Sie können die Umfragen per E-Mail verteilen, einen Link freigeben oder QR-Codes für den einfachen Zugang auf mobilen Geräten verwenden. QuestionPro macht es einfach, die Antworten zu verfolgen, damit Sie wissen, wie viele Personen die Umfrage ausgefüllt haben.

Schritt 5: Sicherstellen einer guten Datenqualität

Qualitativ hochwertige Daten sind der Schlüssel zu aussagekräftigen Ergebnissen. QuestionPro verfügt über Tools, mit denen Sie sicherstellen können, dass Ihre Daten korrekt sind:

• Logik überspringen: Damit wird sichergestellt, dass die Teilnehmer nur die Fragen sehen, die für sie relevant sind. Wenn jemand zum Beispiel nicht an dem Programm teilgenommen hat, muss er auch keine Folgefragen dazu beantworten.
• Validierungsregeln: Verwenden Sie diese, um sicherzustellen, dass die Teilnehmer korrekte Antworten eingeben (z. B. Begrenzung der Antworten auf einen bestimmten Zahlenbereich).
• Antwort-Überwachung: Sie können die Antworten in Echtzeit verfolgen. So können Sie sehen, wie viele Personen geantwortet haben.

Schritt 6: Analysieren Sie Ihre Daten

der nächste Schritt ist die Analyse Ihrer Daten. QuestionPro erleichtert Ihnen dies mit Tools, die Ihnen helfen, die Ergebnisse zu analysieren und signifikante Veränderungen zu erkennen. Außerdem können Sie sich Dinge ansehen wie:

• Durchschnittliche Punktzahl
• Prozentsätze und
• Trends zu verschiedenen Fragen direkt auf der Plattform.

Schritt 7: Interpretieren Sie Ihre Ergebnisse

Sobald Sie Ihre Analyse abgeschlossen haben, nehmen Sie sich Zeit, die Ergebnisse zu interpretieren. Hier sind ein paar Dinge, die Sie beachten sollten:

• Konnten Sie bei einem Pretest-Posttest-Design eine signifikante Veränderung im Verhalten oder in der Leistung Ihrer Teilnehmer nach der Intervention feststellen? Gab es irgendwelche Überraschungen oder unerwartete Ergebnisse?
• Wenn Sie ein Design mit nicht-äquivalenten Gruppen verwendet haben, vergleichen Sie die beiden Gruppen, um zu sehen, ob die Intervention einen positiven Effekt auf eine Gruppe hatte, aber nicht auf die andere.
• Denken Sie daran, dass quasi-experimentelle Studien anfälliger für Verzerrungen sind, da die Teilnehmer nicht zufällig zugewiesen werden. Berücksichtigen Sie alle externen Faktoren, die die Ergebnisse beeinflusst haben könnten, wie z. B. externe Ereignisse oder individuelle Unterschiede.

Schritt 8: Berichten Sie Ihre Befunde

Nachdem Sie Ihre Daten ausgewertet haben, müssen Sie Ihre Ergebnisse in einem Bericht zusammenfassen. QuestionPro macht es Ihnen leicht, Berichte mit visuellen Elementen wie Diagrammen und Grafiken zu erstellen, die anderen helfen, Ihre Ergebnisse zu verstehen. Teilen Sie Ihre Ergebnisse mit den Beteiligten oder verwenden Sie sie, um zukünftige Maßnahmen zu verbessern.

Wenn die Intervention zu Verbesserungen geführt hat, können Sie empfehlen, sie auszuweiten oder ähnliche Interventionen in anderen Bereichen auszuprobieren. Wenn die Intervention nicht wie erwartet funktioniert hat, sehen Sie sich die Daten an, um zu verstehen, warum. Hat das Programm die Teilnehmer nicht überzeugt? Gab es externe Faktoren, die die Ergebnisse beeinflusst haben?

Fazit

Auch wenn ein quasi-experimentelles Design seine Tücken hat, sind sie eine großartige Möglichkeit, die Auswirkungen von Programmen, Behandlungen oder Veränderungen im Alltag zu untersuchen. Sie ermöglichen es uns, fundierte Entscheidungen zu treffen und Verbesserungen vorzunehmen, während wir innerhalb der Grenzen dessen arbeiten, was in der realen Welt tatsächlich möglich ist.

Die Durchführung einer quasi-experimentellen Studie mit QuestionPro kann ein effektiver Weg sein, um die Auswirkungen von realen Interventionen zu verstehen. QuestionPro vereinfacht den gesamten Prozess, von der Erstellung von Umfragen bis zur Analyse der Ergebnisse, und erleichtert so die Durchführung und Verwaltung Ihrer Studie.

Ganz gleich, ob Sie ein neues Programm, eine neue Richtlinie oder eine neue Praxis testen möchten, QuestionPro hilft Ihnen, die Daten zu sammeln, die Sie für fundierte Entscheidungen benötigen. Kontaktieren Sie QuestionPro für weitere Informationen!