Plan quasi-expérimental : Qu’est-ce que c’est, types et exemples

Dans le domaine de la recherche, les expériences sont souvent l’étalon-or pour trouver des relations de cause à effet. Mais que se passe-t-il si vous ne pouvez pas répartir les personnes de manière aléatoire dans différents groupes ou conditions ? Un plan quasi-expérimental fait toute la différence pour vous aider à gérer ce type de situation.

Bien que les modèles quasi-expérimentaux n’offrent pas le même niveau de contrôle que les véritables modèles expérimentaux, ils restent extrêmement utiles pour étudier des situations réelles où la randomisation est difficile ou impossible.

Dans cet article, nous examinerons ce que sont les plans quasi-expérimentaux et leurs différents types, et nous fournirons des exemples pour vous aider à comprendre comment ils fonctionnent.

Qu’est-ce que la conception quasi-expérimentale ?

Un modèle quasi-expérimental est une méthode de recherche utilisée pour comprendre les relations de cause à effet lorsque les chercheurs ne peuvent pas répartir les personnes de manière aléatoire dans différents groupes. Au lieu de procéder à une répartition aléatoire, l’étude compare des groupes qui existent déjà ou répartit les personnes dans des groupes en fonction d’autres facteurs.

Par exemple, les chercheurs peuvent étudier les effets d’une nouvelle méthode d’enseignement en comparant deux écoles, l’une utilisant la méthode et l’autre ne l’utilisant pas, sans que les élèves soient répartis au hasard entre les deux écoles. Bien que les quasi-expériences puissent nous montrer comment un élément peut affecter un résultat, elles sont moins sûres que les vraies expériences car les groupes peuvent présenter des différences qui affectent les résultats.

Ce type de recherche est une excellente alternative dans les situations où il est difficile de mettre en œuvre de véritables modèles expérimentaux pour diverses raisons logistiques ou éthiques.

Importance de la conception quasi-expérimentale

L’utilisation de la méthode quasi expérimentale présente de nombreux avantages pour les chercheurs, car elle offre une alternative à d’autres types de recherche dont les limites peuvent être surmontées grâce à cette méthodologie. Cependant, son importance va bien au-delà de ces avantages, dont nous vous présentons ci-dessous quelques-uns des plus importants :

1. Application dans le monde réel

Les quasi-expériences sont souvent utilisées dans des situations réelles telles que la recherche éducative, les hôpitaux ou les communautés, car elles permettent aux chercheurs d’étudier les choses telles qu’elles se produisent naturellement.

Par exemple, si une école commence à utiliser une nouvelle méthode d’enseignement, les chercheurs peuvent comparer les performances des élèves avant et après le changement sans affecter au hasard certains élèves à des groupes différents. Cela rend les résultats plus réalistes et plus faciles à appliquer dans la vie de tous les jours

2. Limites éthiques et pratiques

Parfois, les affectations aléatoires ne sont ni possibles ni éthiques. Il ne serait pas éthique de répartir au hasard des personnes vivant dans des conditions environnementales différentes afin d’étudier leurs effets sur la santé. Les modèles quasi-expérimentaux permettent aux chercheurs d’explorer ce type de questions sans enfreindre les normes éthiques.

3. Flexibilité dans la recherche

Les quasi-expériences permettent aux chercheurs d’étudier un large éventail de sujets. Ils peuvent étudier les effets de nouvelles politiques, de nouveaux traitements ou de nouvelles interventions dans un cadre naturel. Cela nous permet de comprendre comment les choses fonctionnent dans le monde réel.

4. Rentabilité

La réalisation d’une expérience randomisée à grande échelle peut s’avérer à la fois coûteuse et chronophage. Les modèles quasi-expérimentaux, en revanche, sont souvent plus économiques car ils peuvent utiliser des groupes ou des données existants. Cela signifie que les chercheurs n’ont pas à mettre en place des expériences coûteuses à partir de zéro, ce qui en fait une option plus pratique lorsque le temps ou l’argent sont limités.

5. Permet d’identifier les tendances et les effets

Les quasi-expériences fournissent des informations précieuses. Les chercheurs peuvent repérer des schémas et des tendances qui les aident à comprendre comment différents facteurs peuvent influencer les résultats, même s’ils ne peuvent pas prouver avec certitude une relation de cause à effet.

Ces études nous donnent néanmoins une bonne idée de ce qui se passe dans le monde réel. Par exemple, la comparaison de régions qui ont des politiques différentes peut aider à montrer si ces politiques fonctionnent, même en l’absence d’une expérience parfaite.

Concepts clés de la conception quasi-expérimentale

Pour mieux comprendre le fonctionnement de ces modèles, il est utile de saisir certains concepts clés qui sont au cœur de leur structure et de leur application. Voici les principaux concepts que vous devez connaître :

• Affectation non aléatoire : Les participants aux quasi-expériences ne sont pas répartis de manière aléatoire dans les groupes. Les groupes sont préexistants ou attribués sur la base d’autres critères.
• Groupes de comparaison : Les quasi-expériences comparent un groupe de traitement (exposé à une intervention) à un groupe de contrôle (non exposé) afin d’évaluer les différences de résultats.
• Inférence causale : L’objectif est de comprendre les relations de cause à effet, même en l’absence d’affectation aléatoire. Les chercheurs déduisent la causalité en se basant sur les comparaisons entre les groupes et les changements observés.
• Variables de confusion : Il s’agit de variables autres que le traitement qui peuvent influencer les résultats. Les quasi-expériences doivent en tenir compte pour éviter que les conclusions ne soient faussées.
• Pré-test et post-test : De nombreuses quasi-expériences mesurent les résultats avant et après une intervention, ce qui permet d’identifier les changements susceptibles d’être causés par le traitement.
• Menaces pour la validité interne : Comme il n’y a pas d’assignation aléatoire, le risque de biais, comme le biais de sélection ou les effets de l’histoire, est plus élevé, ce qui peut affecter la fiabilité des résultats.
• Expériences naturelles : Il s’agit de situations dans lesquelles un événement naturel ou un changement de politique permet d’étudier les effets causaux sans manipulation directe par les chercheurs.
• Discontinuité de la régression : Cette méthode consiste à répartir les personnes dans différents groupes sur la base d’un seuil (par exemple, les résultats d’un test), ce qui permet aux chercheurs de comparer les résultats juste au-dessus et au-dessous du seuil.

Types de plans quasi-expérimentaux avec exemples

Il existe différents types de modèles quasi-expérimentaux car les chercheurs ont besoin de flexibilité en fonction de la situation, du type de données qu’ils peuvent collecter et des questions auxquelles ils tentent de répondre. Chaque type a ses forces et ses faiblesses, et ils sont généralement classés en fonction de la manière dont les groupes sont formés et dont les données sont collectées au fil du temps.

Voici une explication de quelques types courants de plans quasi-expérimentaux :

1. Modèle de post-test à un seul groupe

Dans ce cas, les chercheurs testent un seul groupe d’animaux. les participants après une intervention ou un traitement. Il n’y a pas de pré-test ou de groupe de comparaison. Sans groupe de comparaison ni pré-test, il est difficile de savoir si les changements observés sont dus au groupe de traitement et au groupe de contrôle ou à un autre facteur.

• Exemple : Une école introduit un nouveau programme de lecture pour ses élèves et souhaite voir s’il améliore leurs compétences en lecture. À la fin du programme, l’école teste les niveaux de lecture des élèves pour mesurer l’amélioration. Comme il n’y a pas de pré-test ou de groupe de contrôle, les résultats ne peuvent que montrer les performances des élèves après le programme, mais il n’est pas certain que le programme lui-même soit à l’origine de l’amélioration.
• Défi : En l’absence d’un pré-test ou d’un groupe de comparaison, il est difficile de dire si les changements sont réellement dus au nouveau programme de lecture ou s’ils résultent d’autres facteurs (comme plus de temps passé à lire ou un développement naturel).

2. Conception prétest-post-test en un seul groupe

Cette méthode consiste à mesurer les participants avant et après une intervention. Les chercheurs comparent les scores ou les résultats d’un même groupe à deux moments différents, avant et après le traitement.

• Exemple : Un enseignant souhaite vérifier si une nouvelle méthode d’enseignement améliore les résultats des élèves en mathématiques. Il fait passer un test de mathématiques aux élèves avant d’utiliser la nouvelle méthode (prétest), puis fait passer le même test au même groupe après avoir utilisé la méthode pendant un mois (post-test). En comparant les résultats du prétest et du post-test, l’enseignant peut évaluer les améliorations éventuelles.
• Défi : Comme il n’y a pas de groupe de contrôle avec lequel comparer les résultats, il est difficile de savoir si l’amélioration est due à la nouvelle méthode d’enseignement ou si d’autres facteurs (comme des études supplémentaires ou des changements dans la motivation des étudiants) ont joué un rôle.

3. Conception de groupes non équivalents

Dans ce type d’étude, les chercheurs comparent deux groupes ou plus qui ne sont pas attribués de manière aléatoire mais qui sont préexistants. Un groupe reçoit le traitement, l’autre non. Étant donné que les groupes ne sont pas assignés au hasard, les différences entre eux peuvent être dues à des caractéristiques préexistantes et non au traitement.

• Exemple : Un chercheur souhaite étudier les effets d’un nouveau programme de bien-être sur la productivité des employés. Le programme est introduit dans une entreprise, mais une autre entreprise ne le met pas en œuvre. Le chercheur compare la productivité dans les deux entreprises à la fin du programme.
• Défi : Comme les deux entreprises n’ont pas été assignées au hasard au programme, les différences entre les entreprises (telles que la culture ou les ressources du lieu de travail ) peuvent influencer les résultats, ce qui rend difficile l’attribution de tout changement au seul programme de bien-être.

4. Conception des séries temporelles

Dans ce cas, les chercheurs observent le même groupe sur une période donnée, en mesurant les résultats à plusieurs moments avant et après une intervention ou un événement.

Les données de séries chronologiques peuvent être affectées par d’autres changements survenus au cours de la même période, il est donc difficile d’affirmer avec certitude que les effets observés sont dus à l’intervention.

• Exemple : Un gouvernement met en œuvre une nouvelle loi interdisant de fumer dans les lieux publics. Un chercheur suit le nombre d’admissions à l’hôpital liées au tabagisme dans la ville sur plusieurs années avant et après l’entrée en vigueur de la loi, afin de vérifier s’il y a une baisse notable.
• Défi : D’autres facteurs, tels que de nouvelles initiatives en matière de soins de santé, des changements dans les campagnes de santé publique ou même des tendances saisonnières, peuvent influer sur les admissions à l’hôpital, de sorte qu’il est difficile d’attribuer tout changement uniquement à l’interdiction de fumer.

5. Plan de discontinuité de la régression

Cette méthode consiste à répartir les participants dans différents groupes sur la base d’un score ou d’un seuil. Ceux qui se situent au-dessus du seuil reçoivent le traitement, et ceux qui se situent en dessous ne le reçoivent pas. Les chercheurs comparent ensuite les résultats de ceux qui se situent juste au-dessus et juste au-dessous du seuil.

• Exemple : Une bourse est offerte aux étudiants qui obtiennent une note supérieure à un certain niveau lors d’un examen d’entrée. Un chercheur compare les résultats scolaires des étudiants qui ont obtenu une note juste supérieure au seuil (qui ont reçu la bourse) avec ceux des étudiants qui ont obtenu une note juste inférieure au seuil (qui n’ont pas reçu la bourse).
• Défi : Les résultats peuvent ne s’appliquer qu’aux étudiants proches du seuil, et il n’est pas clair si les étudiants qui ont obtenu un score beaucoup plus élevé ou plus bas que le seuil obtiendraient les mêmes résultats.

6. L’appariement des scores de propension

Ce modèle tente d’apparier des participants de différents groupes qui présentent des caractéristiques similaires, à l’exception du traitement qu’ils ont reçu. Elle vise à créer des « paires appariées » d’individus qui se ressemblent en tous points sauf un, réduisant ainsi les biais dans les comparaisons. Bien que cette méthode réduise les biais, elle n’est pas parfaite. Il peut toujours y avoir des différences non mesurées entre les groupes qui affectent les résultats.

• Exemple : Un chercheur étudie l’impact d’un nouveau programme de formation professionnelle sur les taux d’emploi. Au lieu de répartir les participants au programme de manière aléatoire, le chercheur les associe à des personnes similaires qui n’ont pas participé au programme, sur la base de facteurs tels que l’âge, l’expérience et le niveau d’éducation.
• Défi : Bien que cette technique permette de contrôler certains biais, elle ne peut pas tenir compte de tous les facteurs susceptibles d’influencer la participation d’une personne au programme, tels que la motivation personnelle ou les circonstances extérieures.

Comment mener une étude quasi-expérimentale ?

Bien qu’elle ne soit pas aussi stricte qu’une véritable expérience, une quasi-expérience bien conçue peut néanmoins apporter des informations précieuses. Voici un guide étape par étape sur la manière de mener une étude quasi-expérimentale en termes simples :

1. Définissez votre question de recherche

La première étape consiste à définir clairement ce que vous voulez étudier. Quelle est l’intervention ou le traitement qui vous intéresse ? Quels sont les résultats que vous souhaitez mesurer ? Votre question de recherche vous aidera à concevoir votre étude et à déterminer le type de méthode quasi-expérimentale que vous utiliserez.

2. Choisissez votre type de dessin ou modèle

Une fois votre question posée, vous devez décider du type de plan quasi-expérimental qui conviendra le mieux. Voici quelques options :

• Conception prétest-post-test à groupe unique : Mesurer le résultat avant et après l’intervention dans le même groupe de personnes.
• Conception de groupes non équivalents : Comparer deux groupes qui ne sont pas attribués de manière aléatoire, comme un groupe de traitement et un groupe de contrôle.
• Conception de séries chronologiques : Observez le même groupe dans le temps, avant et après l’intervention.
• Conception de discontinuité de la régression : Utilisez un seuil pour affecter les participants à un traitement sur la base d’un score ou d’une mesure.
• Appariement par score de propension : Apparier des participants de différents groupes sur la base de caractéristiques similaires afin de les comparer.

Votre choix dépend de votre contexte de recherche et des ressources disponibles.

3. Sélectionnez vos participants

Étant donné que les modèles quasi-expérimentaux n’impliquent pas d’assignation aléatoire, vous devrez choisir vos participants avec soin. Dans de nombreux cas, les groupes sont préexistants, comme des classes, des écoles ou des quartiers différents.

• Groupe de traitement : Le groupe qui recevra l’intervention ou le traitement (par exemple, les personnes qui suivront le programme d’exercices).
• Groupe de comparaison : Le groupe qui ne reçoit pas le traitement (par exemple, les personnes qui ne participent pas au programme d’exercices).

Assurez-vous que les deux groupes sont aussi semblables que possible ou contrôlez les différences qui pourraient affecter les résultats.

4. Recueillir des données avant et après l’intervention

Pour la plupart des quasi-expériences, vous voudrez mesurer le résultat avant et après l’intervention. Cela vous permet de comparer l’évolution du résultat dans le temps.

La collecte des données dépendra de votre question de recherche. Dans certains cas, vous ne mesurerez les résultats qu’après l’intervention, tandis que dans d’autres, vous recueillerez des données plus détaillées et répétées au fil du temps.

5. Analysez vos données

Une fois les données collectées, l’étape suivante consiste à les analyser et à vérifier s’il existe une différence significative entre les groupes ou entre les mesures prises avant et après l’intervention.

6. Interpréter les résultats

vous devrez interpréter soigneusement vos résultats après avoir analysé les données. Les quasi-expériences n’ayant pas le même niveau que les essais contrôlés randomisés, il est important de faire preuve de prudence avant de tirer des conclusions trop tranchées.

7. Faites part de vos conclusions

Enfin, partagez vos résultats avec les autres ! Rédigez un rapport ou un document clair qui explique votre question de recherche, votre méthodologie, vos résultats et vos conclusions.

Soyez transparent sur les limites de votre étude. Les quasi-expériences ayant des limites (comme l’impossibilité de randomiser les participants), il est important de les reconnaître et de suggérer comment les recherches futures pourraient les surmonter.

Conception quasi-expérimentale ou expérimentale

En matière de recherche, l’une des décisions les plus importantes que les chercheurs doivent prendre est de choisir le bon modèle. Les deux types de plans les plus courants sont le plan expérimental et le plan quasi-expérimental, et bien qu’ils puissent sembler similaires, ils présentent des différences essentielles.

Comprendre ces différences peut vous aider à savoir quand utiliser chaque modèle et quel type de conclusions vous pouvez en tirer. Voyons cela de manière simple !

Conception expérimentale

Dans un modèle expérimental, les chercheurs créent un environnement contrôlé pour tester une hypothèse. La caractéristique principale est l’assignation aléatoire : les participants sont assignés de manière aléatoire soit à un groupe de traitement (le groupe qui reçoit l’intervention), soit à un groupe de contrôle (le groupe qui ne reçoit pas le traitement).

Cetterandomisation ( ) permet de s’assurer que les groupes sont similaires au début de l’expérience, de sorte que toute différence dans les résultats peut être attribuée avec plus de certitude à l’intervention.

Conception quasi-expérimentale

Dans un modèle quasi-expérimental, les chercheurs étudient également les effets d’une intervention, mais ils ne répartissent pas les participants de manière aléatoire dans les groupes. Ils s’appuient sur des groupes préexistants ou utilisent d’autres méthodes non aléatoires pour répartir les participants dans différentes conditions. Cette méthode est souvent utilisée lorsque l’assignation aléatoire n’est pas possible ou n’est pas conforme à l’éthique.

Principales différences entre les modèles expérimentaux et quasi-expérimentaux

Voici une analyse des principales différences entre les plans expérimentaux et les plans quasi-expérimentaux :

1. Attribution aléatoire

• Conception expérimentale : L’assignation aléatoire sera utilisée pour diviser les participants en différents groupes. Cela permet d’éliminer les biais et de s’assurer que les groupes sont aussi similaires que possible au début de l’étude.
• Conception quasi-expérimentale : Pas d’assignation aléatoire. Les participants sont placés dans des groupes en fonction de facteurs existants (comme les écoles, les quartiers ou d’autres groupements naturels).

2. Contrôle des variables

• Conception expérimentale : Les chercheurs ont plus de contrôle sur les variables car l’assignation aléatoire permet d’équilibrer les facteurs tels que l’âge, le sexe ou l’origine entre les groupes.
• Conception quasi-expérimentale : Moins de contrôle sur les variables. Les groupes n’étant pas répartis de manière aléatoire, d’autres facteurs peuvent influencer les résultats, ce qui rend plus difficile l’attribution des changements à l’intervention elle-même.

3. La causalité

• Conception expérimentale : Grâce à l’assignation aléatoire, les chercheurs peuvent affirmer avec plus d’assurance qu’il existe des relations de cause à effet. Ils peuvent affirmer que le traitement a provoqué les changements observés.
• Conception quasi-expérimentale : Bien que vous puissiez identifier des associations, il est plus difficile de prouver la causalité. Les groupes n’étant pas aléatoires, le risque que d’autres facteurs influencent les résultats est plus élevé.

4. Préoccupations éthiques ou pratiques

• Conception expérimentale : L’assignation aléatoire n’est pas toujours éthique ou pratique. Par exemple, vous ne pouvez pas assigner au hasard des personnes à des conditions préjudiciables simplement pour en tester les effets.
• Conception quasi-expérimentale : Lorsque l’affectation aléatoire n’est pas possible pour des raisons éthiques ou pratiques, les quasi-expériences constituent une bonne alternative.

Comment mener une étude quasi-expérimentale avec QuestionPro ?

QuestionPro est un excellent outil pour mener des études quasi-expérimentales, car il vous permet de collecter et d’analyser facilement des données. Voici comment vous pouvez utiliser QuestionPro pour mener votre propre étude quasi-expérimentale.

Étape 1 : Clarifier votre question et votre projet de recherche

Avant de commencer, réfléchissez à la question à laquelle vous souhaitez répondre et décidez du type de plan quasi-expérimental que vous utiliserez. Voici quelques exemples de modèles courants :

• Prétest-Posttest à groupe unique : Vous mesurez un groupe avant et après l’intervention pour voir s’il y a des changements.
• Groupes non équivalents : Vous comparez deux groupes qui ne sont pas assignés au hasard – l’un bénéficie de l’intervention, l’autre non.
• Séries chronologiques : Vous étudiez les données dans le temps, avant et après un événement ou une intervention.

Par exemple, supposons que vous cherchiez à savoir si un nouveau programme de formation en ligne améliore la productivité des employés. Vous voudrez peut-être utiliser le modèle Prétest-Posttest à un groupe, dans lequel vous mesurez la productivité avant la formation, puis après la formation.

Étape 2 : Choisissez vos participants

Dans une étude quasi-expérimentale, les participants ne sont pas répartis de manière aléatoire. Au lieu de cela, vous travaillez avec des groupes existants ou vous mesurez les changements dans un seul groupe au fil du temps.

Étape 3 : Créez votre enquête dans QuestionPro

Maintenant que vous avez choisi vos participants, il est temps de créer vos enquêtes. Ces enquêtes vous aideront à collecter les données dont vous avez besoin pour votre quasi-expérience.

• Enquête de pré-test : Il s’agit de l’enquête que vous avez envoyée avant l’intervention. Par exemple, si vous testez un nouveau programme de bien-être, l’enquête de pré-test peut porter sur les habitudes de santé ou les niveaux de productivité actuels des participants.
• Enquête post-test : Après l’intervention (par exemple, après le programme de formation), envoyez une enquête de suivi pour mesurer les changements éventuels. Assurez-vous que les questions de l’enquête post-test sont similaires à celles de l’enquête pré-test afin de pouvoir comparer les résultats.
• Questions de l’enquête : Utilisez une combinaison de questions à choix multiples, d’échelles de Likert (par exemple, évaluez votre accord sur une échelle de 1 à 5) et de questions ouvertes pour recueillir différents types de données.

Étape 4 : Administrer l’enquête et collecter les données

Une fois que vos enquêtes sont prêtes, il est temps de les distribuer et de commencer à collecter des données.

• Prétest : Envoyez votre enquête de pré-test à vos participants avant le début de l’intervention. Par exemple, si vous testez un programme de bien-être, mesurez les niveaux de santé et de productivité des employés avant le début du programme.
• Post-test : Après l’intervention, envoyez votre enquête post-test pour mesurer les changements. Par exemple, après la fin du programme de bien-être, posez les mêmes questions pour voir s’il y a eu des améliorations.

Vous pouvez distribuer les enquêtes par courrier électronique, partager un lien ou utiliser des codes QR pour un accès facile sur les appareils mobiles. QuestionPro facilite le suivi des réponses afin que vous sachiez combien de personnes ont répondu à l’enquête.

Étape 5 : Assurer la qualité des données

Des données de bonne qualité sont essentielles pour obtenir des résultats significatifs. QuestionPro dispose d’outils pour vous aider à vous assurer que vos données sont exactes :

• Sauter la logique : Cela permet de s’assurer que les participants ne voient que les questions qui les concernent. Par exemple, si une personne n’a pas participé au programme, elle n’a pas besoin de répondre aux questions de suivi à ce sujet.
• Règles de validation : Utilisez-les pour vous assurer que les participants saisissent des réponses correctes (par exemple en limitant les réponses à une certaine fourchette de chiffres).
• Suivi des réponses : Vous pouvez suivre les réponses en temps réel. Cela vous permettra de voir combien de personnes ont répondu.

Étape 6 : Analyser vos données

l’étape suivante consiste à analyser vos données. QuestionPro vous facilite la tâche en vous proposant des outils qui vous aideront à creuser les résultats et à repérer les changements significatifs. Vous pouvez également vérifier des éléments tels que

• Notes moyennes
• Pourcentages et
• Tendances sur différentes questions au sein même de la plateforme.

Étape 7 : Interpréter vos résultats

Une fois votre analyse terminée, prenez le temps d’interpréter les résultats. Voici quelques éléments à prendre en compte :

• Dans le cas d’un modèle prétest-post-test, avez-vous constaté un changement significatif dans le comportement ou les performances de vos participants après l’intervention ? Y a-t-il eu des surprises ou des résultats inattendus ?
• Si vous avez utilisé un modèle de groupes non équivalents, comparez les deux groupes pour voir si l’intervention a eu un effet positif sur un groupe mais pas sur l’autre.
• Rappelez-vous que les modèles quasi-expérimentaux sont plus susceptibles d’être biaisés car les participants ne sont pas assignés au hasard. Tenez compte de tout facteur extérieur susceptible d’avoir influencé les résultats, comme des événements extérieurs ou des différences individuelles.

Étape 8 : Faites part de vos conclusions

Après avoir interprété vos données, vous devrez faire un rapport sur vos résultats. QuestionPro vous permet de générer facilement des rapports avec des éléments visuels, tels que des tableaux et des graphiques, qui aident les autres à comprendre clairement vos résultats. Partagez vos résultats avec les parties prenantes ou utilisez-les pour affiner les interventions futures.

Si l’intervention a conduit à des améliorations, vous pouvez recommander de l’étendre ou d’essayer des interventions similaires dans d’autres contextes. Si l’intervention n’a pas donné les résultats escomptés, examinez les données pour en comprendre les raisons. Le programme n’a-t-il pas réussi à impliquer les participants ? Des facteurs externes ont-ils influencé les résultats ?

Conclusion

Bien que la conception quasi-expérimentale comporte des difficultés, elle constitue un excellent moyen d’étudier l’impact de programmes, de traitements ou de changements dans des contextes quotidiens. Ils nous permettent de prendre des décisions et d’apporter des améliorations en connaissance de cause, tout en travaillant dans les limites de ce qui est possible dans le monde réel.

Mener une étude quasi-expérimentale avec QuestionPro peut être un moyen efficace de comprendre l’impact d’interventions dans le monde réel. QuestionPro simplifie l’ensemble du processus, de la création des enquêtes à l’analyse des résultats, ce qui facilite la conduite et la gestion de votre étude.

Que vous testiez un nouveau programme, une nouvelle politique ou une nouvelle pratique, QuestionPro vous aide à collecter les données dont vous avez besoin pour prendre des décisions éclairées. Contactez QuestionPro pour plus d’informations !