כשמדובר במחקר, ניסויים הם לעתים קרובות תקן הזהב למציאת יחסי סיבה ותוצאה. אבל מה אם אתה לא יכול להקצות אנשים באופן אקראי לקבוצות או תנאים שונים? תכנון כמו-ניסיוני עושה את כל ההבדל ועוזר לך להתמודד עם סוג זה של מצב.
בעוד שעיצובים כמו-ניסיוניים אינם מציעים את אותה רמת שליטה כמו תכנונים ניסיוניים אמיתיים, הם עדיין שימושיים להפליא לחקר מצבים בעולם האמיתי שבהם אקראיות קשה או בלתי אפשרית.
בבלוג זה, נחקור עיצוב כמו-ניסיוני ואת הסוגים השונים שלו ונספק דוגמאות שיעזרו לך להבין כיצד הם פועלים.
מהו תכנון כמו-ניסיוני?
תכנון כמו-ניסויי הוא שיטת מחקר המשמשת להבנת יחסי סיבה ותוצאה כאשר חוקרים אינם יכולים להקצות אנשים באופן אקראי לקבוצות שונות. במקום אקראיות, המחקר משווה קבוצות שכבר קיימות או מקצה אנשים לקבוצות בהתבסס על גורמים אחרים.
לדוגמה, חוקרים עשויים לחקור את ההשפעות של שיטת הוראה חדשה על ידי השוואה בין שני בתי ספר, אחד משתמש בשיטה ואחד לא בלי להקצות תלמידים באופן אקראי לבתי הספר. בעוד שמעין ניסויים יכולים להראות לנו כיצד משהו עשוי להשפיע על תוצאה, הם פחות בטוחים מניסויים אמיתיים מכיוון שהקבוצות עשויות להיות שונות בדרכים המשפיעות על התוצאות.
חשיבותו של תכנון כמו-ניסויי
תכנון מעין ניסויי חשוב מכיוון שהוא מאפשר לחוקרים לחקור יחסי סיבה ותוצאה במצבים שבהם ניסויים מסורתיים אינם יכולים להיעשות. הנה כמה סיבות מדוע עיצובים כמו-ניסיוניים חשובים כל כך:
1. יישום בעולם האמיתי
מעין ניסויים משמשים לעתים קרובות במצבים בחיים האמיתיים כמו מחקר חינוכי, בתי חולים או קהילות מכיוון שהם עוזרים לחוקרים לחקור דברים כפי שהם מתרחשים באופן טבעי. לדוגמה, אם בית ספר מתחיל להשתמש בשיטת הוראה חדשה, חוקרים יכולים להשוות את ביצועי התלמידים לפני ואחרי השינוי מבלי להקצות באופן אקראי חלק מהתלמידים לקבוצות שונות. זה הופך את הממצאים למציאותיים יותר וקלים יותר ליישום בחיי היומיום
2. מגבלות אתיות ומעשיות
לפעמים, הקצאה אקראית אינה אפשרית או אתית. זה לא יהיה מוסרי להקצות באופן אקראי אנשים לחיות בתנאים סביבתיים שונים כדי ללמוד את התוצאות הבריאותיות שלהם. עיצובים כמו-ניסיוניים מאפשרים לחוקרים לחקור שאלות מסוג זה מבלי להפר סטנדרטים אתיים.
3. גמישות במחקר
מעין ניסויים מעניקים לחוקרים את הגמישות ללמוד מגוון רחב של נושאים. הם יכולים ללמוד את ההשפעות של מדיניות חדשה, טיפולים או התערבויות בסביבה טבעית. זה נותן לנו תובנות על איך דברים עובדים בעולם האמיתי.
4. חסכוני
הפעלת ניסוי אקראי בקנה מידה מלא יכולה להיות גם יקרה וגם גוזלת זמן. עיצובים כמו-ניסיוניים, לעומת זאת, הם לעתים קרובות ידידותיים יותר לתקציב מכיוון שהם יכולים להשתמש בקבוצות או נתונים קיימים. משמעות הדבר היא שחוקרים לא צריכים להקים ניסויים יקרים מאפס, מה שהופך את זה לאפשרות מעשית יותר כאשר הזמן או הכסף מוגבלים.
5. עוזר לזהות מגמות והשפעות
בעוד מעין ניסויים מספקים תובנות יקרות ערך. חוקרים יכולים לזהות דפוסים ומגמות שעוזרים להם להבין כיצד גורמים שונים עשויים להשפיע על התוצאות, גם אם הם לא יכולים להוכיח קשר של סיבה ותוצאה בוודאות. מחקרים אלה עדיין נותנים לנו תחושה טובה של מה שקורה במצבים בעולם האמיתי. לדוגמה, השוואה בין אזורים בעלי מדיניות שונה יכולה לעזור להראות אם מדיניות זו עובדת, גם ללא ניסוי מושלם.
מושגי מפתח בעיצוב כמו-ניסויי
כדי להבין טוב יותר כיצד עיצובים אלה פועלים, כדאי להבין כמה מושגי מפתח שהם מרכזיים במבנה וביישום שלהם. הנה המושגים העיקריים שאתה צריך לדעת:
- הקצאה לא אקראית: משתתפים במעין ניסויים אינם מוקצים באופן אקראי לקבוצות. במקום זאת, קבוצות קיימות מראש או מוקצות על סמך קריטריונים אחרים.
- קבוצות השוואה: מעין ניסויים משווים קבוצת טיפול (שנחשפה להתערבות) עם קבוצת ביקורת (לא נחשפה) כדי להעריך הבדלים בתוצאות.
- הסקה סיבתית: המטרה היא להבין יחסי סיבה ותוצאה, גם ללא הקצאה אקראית. החוקרים מסיקים סיבתיות על סמך השוואות קבוצתיות ושינויים שנצפו.
- משתנים מבלבלים: אלה משתנים אחרים מלבד הטיפול שעשויים להשפיע על התוצאות. מעין ניסויים חייבים לקחת בחשבון את אלה כדי להימנע ממסקנות מוטות.
- לפני ואחרי הבדיקה: מעין ניסויים רבים מודדים תוצאות לפני ואחרי התערבות, ועוזרים לזהות שינויים שעשויים להיגרם על ידי הטיפול.
- איומים על תוקף פנימי: מכיוון שאין הקצאה אקראית, קיים סיכון גבוה יותר להטיות, כמו הטיית בחירה או אפקטים היסטוריים, שיכולים להשפיע על אמינות הממצאים.
- ניסויים טבעיים: אלה הם מצבים שבהם אירוע טבעי או שינוי מדיניות מספק הזדמנות לחקור השפעות סיבתיות ללא מניפולציה ישירה על ידי החוקרים.
- אי רציפות רגרסיה: עיצוב זה מקצה אנשים לקבוצות שונות בהתבסס על ציון סף (למשל, ציוני מבחנים), ומאפשר לחוקרים להשוות תוצאות ממש מעל ומתחת לסף.
סוגי תכנון כמו-ניסיוני עם דוגמאות
עיצובים כמו-ניסיוניים שימושיים כאשר הקצאה אקראית אינה אפשרית, אך החוקרים עדיין רוצים לחקור יחסי סיבה ותוצאה. להלן הסבר על כמה סוגים נפוצים של עיצובים כמו-ניסיוניים:
1. עיצוב קבוצתי אחד לאחר הבדיקה בלבד
בתכנון זה, חוקרים בודקים קבוצה אחת של משתתפים לאחר התערבות או טיפול. אין קבוצת בדיקה מקדימה או קבוצת השוואה מעורבת. ללא קבוצת השוואה או בדיקה מוקדמת, קשה לדעת אם שינויים שנצפו נבעו מקבוצות הטיפול והביקורת או גורם אחר.
- דוגמה: בית ספר מציג תוכנית קריאה חדשה לתלמידיו ורוצה לראות אם היא משפרת את כישורי הקריאה שלהם. לאחר סיום התוכנית, בית הספר בודק את רמות הקריאה של התלמידים כדי למדוד שיפור. מכיוון שאין טרום מבחן או קבוצת ביקורת, התוצאות יכולות להראות רק את ביצועי התלמידים לאחר התוכנית, אך לא ברור אם התוכנית עצמה גרמה לשיפור.
- אתגר: ללא מבחן מקדים או קבוצת השוואה, קשה לדעת אם שינויים כלשהם באמת נובעים מתוכנית הקריאה החדשה או שהם תוצאה של גורמים אחרים (כמו זמן רב יותר בקריאה או התפתחות טבעית).
2. תכנון קבוצה אחת לפני הבדיקה שלאחר הבדיקה
עיצוב זה כולל מדידת משתתפים לפני ואחרי התערבות. החוקרים משווים את הציונים או התוצאות מאותה קבוצה בשני זמנים שונים – לפני ואחרי הטיפול.
- דוגמה: מורה רוצה לבדוק אם שיטת הוראה חדשה משפרת את ציוני התלמידים במתמטיקה. המורה נותן מבחן במתמטיקה לתלמידים לפני השימוש בשיטה החדשה (מבחן מקדים) ולאחר מכן נותן את אותו מבחן לאותה קבוצה לאחר שימוש בשיטה במשך חודש (לאחר המבחן). על ידי השוואת הציונים לפני ואחרי המבחן, המורה יכול להעריך כל שיפור.
- אתגר: מכיוון שאין קבוצת ביקורת שעמה ניתן להשוות את התוצאות, קשה לדעת אם השיפור הוא בגלל שיטת ההוראה החדשה או אם גורמים אחרים (כמו למידה נוספת או שינויים במוטיבציה של התלמידים) שיחקו תפקיד.
3. עיצוב קבוצות לא שקולות
בתכנון זה, החוקרים משווים בין שתי קבוצות או יותר שאינן מוקצות באופן אקראי אלא קיימות מראש. קבוצה אחת מקבלת את הטיפול, והקבוצה השנייה לא. מכיוון שהקבוצות אינן מוקצות באופן אקראי, ההבדלים ביניהן עשויים לנבוע ממאפיינים קיימים, ולא מהטיפול.
- דוגמה: חוקר רוצה לחקור את ההשפעות של תוכנית בריאות חדשה על פרודוקטיביות העובדים. התוכנית מוצגת בחברה אחת, אך חברה אחרת אינה מיישמת את התוכנית. החוקר משווה את הפריון בשתי החברות בסוף התוכנית.
- אתגר: מכיוון ששתי החברות לא הוקצו באופן אקראי לתוכנית, הבדלים בין החברות (כגון תרבות החברה או משאבים) עשויים להשפיע על התוצאות, מה שמקשה על ייחוס שינויים כלשהם לתוכנית הבריאות בלבד.
4. עיצוב סדרות זמן
בתכנון זה, החוקרים צופים באותה קבוצה לאורך תקופת זמן, ומודדים תוצאות במספר נקודות לפני ואחרי התערבות או אירוע.
נתוני סדרות הזמן יכולים להיות מושפעים משינויים אחרים שהתרחשו באותה תקופה, כך שקשה לומר בוודאות שההשפעות שנצפו נבעו מההתערבות.
- דוגמה: ממשלה מיישמת חוק חדש האוסר על עישון במקומות ציבוריים. חוקר עוקב אחר מספר האשפוזים הקשורים לעישון בעיר במשך מספר שנים לפני ואחרי החוק כדי לראות אם יש ירידה ניכרת.
- אתגר: גורמים אחרים, כמו יוזמות בריאות חדשות, שינויים בקמפיינים לבריאות הציבור, או אפילו מגמות עונתיות, עשויים להשפיע על אשפוזים בבתי חולים, מה שמקשה לייחס שינויים כלשהם אך ורק לאיסור העישון.
5. עיצוב אי רציפות רגרסיה
עיצוב זה מקצה משתתפים לקבוצות שונות בהתבסס על ציון סף או סף. אלה שמעל הסף מקבלים את הטיפול, ואלה שמתחתיו לא. לאחר מכן החוקרים משווים את התוצאות של אלה שנמצאים ממש מעל ומתחת לקו החסימה.
- דוגמה: מלגה מוצעת לסטודנטים שקיבלו ציון מעל ציון מסוים בבחינת כניסה. חוקר משווה את הביצועים האקדמיים של סטודנטים שקיבלו ציון נמוך מעל הסף (שקיבלו את המלגה) עם סטודנטים שקיבלו ציון נמוך מתחתיו (שלא קיבלו את המלגה).
- אתגר: התוצאות עשויות לחול רק על תלמידים הסמוכים לקו החסימה, ולא ברור אם תלמידים שקיבלו ציונים גבוהים או נמוכים בהרבה מהסף יציגו את אותן תוצאות.
6. התאמת ציון נטייה
עיצוב זה מנסה להתאים משתתפים מקבוצות שונות בעלי מאפיינים דומים, למעט הטיפול שקיבלו. מטרתו ליצור "זוגות תואמים" של אנשים הדומים זה לזה מכל הבחינות מלבד אחת, ולהפחית את ההטיה בהשוואות. בעוד שיטה זו מפחיתה הטיה, היא אינה מושלמת. עדיין ייתכנו הבדלים לא מדודים בין הקבוצות המשפיעים על התוצאות.
- דוגמה: חוקר בוחן את ההשפעה של תוכנית הכשרה תעסוקתית חדשה על שיעורי התעסוקה. במקום להקצות אנשים לתוכנית באופן אקראי, החוקר מתאים בין אנשים שהצטרפו לתוכנית לבין אנשים דומים שלא הצטרפו אליה, בהתבסס על גורמים כמו גיל, ניסיון ורמת השכלה.
- אתגר: בעוד טכניקה זו שולטת עבור כמה הטיות, זה לא יכול לקחת בחשבון כל גורם שעשוי להשפיע אם מישהו משתתף בתוכנית, כגון מוטיבציה אישית או נסיבות חיצוניות.
כיצד לבצע מחקר מעין ניסויי?
למרות שזה לא קפדני כמו ניסוי אמיתי, מעין ניסוי מתוכנן היטב עדיין יכול להציע תובנות חשובות. הנה מדריך שלב אחר שלב כיצד לנהל מחקר מעין ניסיוני במונחים פשוטים:
1. הגדירו את שאלת המחקר שלכם
הצעד הראשון הוא להגדיר בבירור מה אתה רוצה ללמוד. מהי ההתערבות או הטיפול שאתה מעוניין בו? אילו תוצאות אתה מצפה למדוד? שאלת המחקר שלך תעזור להנחות את העיצוב של המחקר שלך ולקבוע באיזה סוג של שיטה כמו-ניסיונית תשתמש.
2. בחר את סוג העיצוב שלך
ברגע שיש לך את השאלה שלך, אתה צריך להחליט איזה סוג של עיצוב כמו-ניסיוני יעבוד הכי טוב. הנה כמה אפשרויות:
- תכנון קבוצתי אחד לפני הבדיקה שלאחר הבדיקה: למדוד את התוצאה לפני ואחרי ההתערבות באותה קבוצה של אנשים.
- עיצוב קבוצות לא שוות ערך: השווה בין שתי קבוצות שאינן מוקצות באופן אקראי, כמו קבוצת טיפול וקבוצת ביקורת.
- עיצוב סדרת הזמן: התבוננו באותה קבוצה לאורך זמן, הן לפני ההתערבות והן אחריה.
- תכנון חוסר רציפות רגרסיה: השתמש בחיתוך כדי להקצות משתתפים לטיפול המבוסס על ציון או מדידה.
- התאמת ציון נטייה: התאימו משתתפים מקבוצות שונות על סמך מאפיינים דומים כדי להשוות ביניהם.
הבחירה שלך תלויה בהקשר המחקר שלך ובמשאבים הזמינים.
3. בחר את המשתתפים שלך
מכיוון שעיצובים כמו-ניסיוניים אינם כרוכים בהקצאה אקראית, יהיה עליך לבחור את המשתתפים בקפידה. במקרים רבים, קבוצות קיימות מראש, כגון כיתות שונות, בתי ספר או שכונות.
- קבוצת טיפול: הקבוצה שתקבל את ההתערבות או הטיפול (למשל, האנשים שיעקבו אחר תוכנית האימונים).
- קבוצת השוואה: הקבוצה שאינה מקבלת את הטיפול (למשל, אנשים שאינם מצטרפים לתוכנית האימונים).
ודא ששתי הקבוצות דומות ככל האפשר, או שלוט בהבדלים שעשויים להשפיע על התוצאות.
4. לאסוף נתונים לפני ואחרי ההתערבות
עבור רוב הניסויים המעין, תרצה למדוד את התוצאה לפני ואחרי ההתערבות. זה עוזר לך להשוות כיצד התוצאה משתנה לאורך זמן.
איסוף הנתונים יהיה תלוי בשאלת המחקר שלך. בעיצובים מסוימים, אתה יכול למדוד את התוצאה רק לאחר ההתערבות, בעוד שבאחרים, תוכל לאסוף נתונים מפורטים יותר, חוזרים על עצמם לאורך זמן.
5. נתח את הנתונים שלך
לאחר שאספת את הנתונים שלך, השלב הבא הוא לנתח אותם ולראות אם יש הבדל משמעותי בין הקבוצות או בין המדידות לפני ואחרי ההתערבות.
6. לפרש את התוצאות
יהיה עליך לפרש את הממצאים שלך בזהירות לאחר ניתוח הנתונים. מכיוון שלמעין ניסויים אין את אותה רמה של ניסויים מבוקרים אקראיים, חשוב להיות זהירים בהסקת מסקנות חזקות.
7. דווחו על הממצאים שלכם
לבסוף, שתף את הממצאים שלך עם אחרים! כתוב דו"ח או מאמר ברור המסביר את שאלת המחקר שלך, מתודולוגיה, תוצאות ומסקנות.
היו שקופים לגבי כל המגבלות של המחקר שלכם. מכיוון שלמעין ניסויים יש מגבלות (כמו חוסר היכולת לחלק משתתפים באופן אקראי), חשוב להכיר בהן ולהציע כיצד מחקר עתידי יוכל להתגבר עליהן.
תכנון כמו-ניסיוני לעומת תכנון ניסויי
כשמדובר במחקר, אחת ההחלטות החשובות ביותר שחוקרים צריכים לקבל היא בחירת העיצוב הנכון. שני סוגי העיצובים הנפוצים ביותר הם ניסיוניים ומעין-ניסיוניים, ולמרות שהם עשויים להיראות דומים, יש להם הבדלים מרכזיים.
הבנת הבדלים אלה יכולה לעזור לך לדעת מתי להשתמש בכל עיצוב ואיזה סוג של מסקנות אתה יכול להסיק מהם. בואו נפרק את זה בצורה פשוטה!
תכנון ניסויי
בתכנון ניסויי, החוקרים יוצרים סביבה מבוקרת כדי לבחון השערה. התכונה העיקרית היא הקצאה אקראית – המשתתפים מוקצים באופן אקראי לקבוצת טיפול (הקבוצה שמקבלת את ההתערבות) או לקבוצת ביקורת (הקבוצה שלא מקבלת את הטיפול).
אקראיות זו מסייעת להבטיח שהקבוצות דומות בתחילת הניסוי, כך שניתן לייחס בביטחון רב יותר את כל ההבדלים בתוצאות להתערבות.
מעין ניסיוני
בתכנון כמו-ניסויי, חוקרים חוקרים גם את ההשפעות של התערבות, אך הם אינם מקצים משתתפים באופן אקראי לקבוצות. במקום זאת, הם מסתמכים על קבוצות קיימות מראש או משתמשים בשיטות אחרות שאינן אקראיות כדי להקצות אנשים לתנאים שונים. עיצוב זה משמש לעתים קרובות כאשר הקצאה אקראית אינה אפשרית או אתית.
הבדלים עיקריים בין עיצובים ניסיוניים ומעין-ניסיוניים
1. הקצאה אקראית
- תכנון ניסויי: הקצאה אקראית תשמש לחלוקת המשתתפים לקבוצות שונות. זה עוזר לחסל הטיות ומבטיח כי הקבוצות דומות ככל האפשר בתחילת המחקר.
- תכנון כמו-ניסיוני: אין הקצאה אקראית. המשתתפים ממוקמים בקבוצות בהתבסס על גורמים קיימים (כמו בתי ספר, שכונות או קבוצות טבעיות אחרות).
2. שליטה במשתנים
- תכנון ניסויי: לחוקרים יש שליטה רבה יותר על משתנים מכיוון שהקצאה אקראית עוזרת לאזן גורמים כמו גיל, מין או רקע בין הקבוצות.
- תכנון כמו-ניסיוני: פחות שליטה על המשתנים. מכיוון שהקבוצות אינן מוקצות באופן אקראי, גורמים אחרים עשויים להשפיע על התוצאה, מה שמקשה על ייחוס שינויים להתערבות עצמה.
3. סיבתיות
- תכנון ניסויי: בגלל הקצאה אקראית, חוקרים יכולים לטעון בביטחון רב יותר ליחסי סיבה ותוצאה. הם יכולים לומר כי הטיפול גרם לשינויים שנצפו.
- תכנון כמו-ניסיוני: בעוד שאתה יכול לזהות אסוציאציות, קשה יותר להוכיח סיבתיות. מכיוון שהקבוצות אינן אקראיות, קיים סיכון גדול יותר שגורמים אחרים משפיעים על התוצאות.
4. חששות אתיים או מעשיים
- תכנון ניסויי: הקצאה אקראית לא תמיד תהיה אתית או מעשית. לדוגמה, אינך יכול להקצות אנשים באופן אקראי לתנאים מזיקים רק כדי לבדוק את ההשפעות.
- תכנון כמו-ניסיוני: כאשר הקצאה אקראית אינה אפשרית מסיבות אתיות או מעשיות, מעין ניסויים הם חלופה טובה.
כיצד לבצע מחקר מעין ניסיוני עם QuestionPro?
QuestionPro הוא כלי נהדר לביצוע מחקרים כמו-ניסיוניים מכיוון שהוא עוזר לך לאסוף ולנתח נתונים בקלות. כך תוכלו להשתמש ב-QuestionPro כדי להריץ מחקר כמו-ניסיוני משלכם.
שלב 1: הבהרת שאלת המחקר והעיצוב שלך
לפני שתתחילו, חשבו על השאלה שאתם רוצים לענות עליה והחליטו על סוג העיצוב המעין-ניסיוני שבו תשתמשו. להלן מספר דוגמאות לעיצובים נפוצים:
- קבוצה אחת לפני המבחן-אחרי: אתה מודד קבוצה לפני ואחרי ההתערבות כדי לראות אם יש שינויים.
- קבוצות לא שוות ערך: אתה משווה בין שתי קבוצות שאינן מוקצות באופן אקראי – אחת מקבלת את ההתערבות, השנייה לא.
- סדרת זמן: אתה מסתכל על נתונים לאורך זמן, לפני ואחרי אירוע או התערבות.
לדוגמה, נניח שאתה בודק אם תוכנית הכשרה מקוונת חדשה משפרת את הפרודוקטיביות של העובדים. ייתכן שתרצה להשתמש בעיצוב One-Group Pretest-Posttest, שבו אתה מודד פרודוקטיביות לפני האימון ולאחר מכן שוב לאחר האימון.
שלב 2: בחר את המשתתפים שלך
במחקר מעין ניסויי, המשתתפים אינם מוקצים באופן אקראי. במקום זאת, אתה עובד עם קבוצות קיימות או מודד שינויים בקבוצה אחת לאורך זמן.
שלב 3: צור את הסקר שלך ב- QuestionPro
כעת, לאחר שבחרת את המשתתפים שלך, הגיע הזמן ליצור את הסקרים שלך. סקרים אלה יעזרו לך לאסוף את הנתונים הדרושים לך עבור הניסוי המדומה שלך.
סקר טרום בדיקה:
זה הסקר ששלחת לפני ההתערבות. לדוגמה, אם אתה בודק תוכנית בריאות חדשה, הסקר המקדים שלך עשוי לשאול על הרגלי הבריאות הנוכחיים של המשתתפים או על רמות הפרודוקטיביות.
סקר לאחר המבחן:
לאחר ההתערבות (למשל, לאחר תוכנית האימונים), שלח סקר מעקב כדי למדוד שינויים. ודא שהשאלות בסקר שלאחר הבדיקה דומות לאלה שבסקר שלפני הבדיקה כדי שתוכל להשוות את התוצאות.
שאלות הסקר:
השתמש בשילוב של אפשרויות בחירה מרובות, סולם Likert (למשל, דרג את ההסכם שלך מ- 1 עד 5) ושאלות פתוחות כדי לאסוף סוגים שונים של נתונים.
שלב 4: ניהול הסקר ואיסוף נתונים
לאחר שהסקרים שלך מוכנים, הגיע הזמן להפיץ אותם ולהתחיל לאסוף נתונים.
- בדיקה מוקדמת: שלח את סקר הבדיקה המקדימה שלך למשתתפים שלך לפני תחילת ההתערבות. לדוגמה, אם אתה בודק תוכנית בריאות, מדוד את רמות הבריאות והפרודוקטיביות של העובדים לפני תחילת התוכנית.
- בדיקה נוספת: לאחר ההתערבות, שלח את הסקר שלאחר הבדיקה כדי למדוד את השינויים. לדוגמה, לאחר סיום תוכנית הבריאות, שאל את אותן שאלות כדי לראות אם היו שיפורים.
אתה יכול להפיץ את הסקרים באמצעות דוא"ל, לשתף קישור או להשתמש בקודי QR לגישה קלה במכשירים ניידים. QuestionPro מקל על מעקב אחר תגובות, כך שתדע כמה אנשים השלימו את הסקר.
שלב 5: הבטחת איכות נתונים טובה
נתונים באיכות טובה הם המפתח להשגת תוצאות משמעותיות. ל-QuestionPro יש כלים שיעזרו לכם לוודא שהנתונים שלכם מדויקים:
- דלג על לוגיקה: זה מבטיח שהמשתתפים יראו רק את השאלות הרלוונטיות להם. לדוגמה, אם מישהו לא השתתף בתוכנית, הוא לא צריך לענות על שאלות המשך על זה.
- כללי אימות: השתמש בהם כדי להבטיח שהמשתתפים יזינו תשובות נכונות (כגון הגבלת תגובות לטווח מספרים מסוים).
- ניטור תגובות: אתה יכול לעקוב אחר תגובות בזמן אמת. זה יאפשר לך לראות כמה אנשים ענו.
שלב 6: ניתוח הנתונים שלך
השלב הבא הוא ניתוח הנתונים שלך. QuestionPro עושה את זה קל עם כלים שיעזרו לך לחפור לתוך התוצאות ולזהות שינויים משמעותיים. כמו כן, אתה יכול לבדוק דברים כמו:
- ציונים ממוצעים
- אחוזים ו
- מגמות בשאלות שונות בתוך הפלטפורמה.
שלב 7: פירוש התוצאות
לאחר שתשלים את הניתוח, הקדש זמן לפרש את הממצאים. הנה כמה דברים שכדאי לקחת בחשבון:
- עבור תכנון לפני המבחן, האם ראית שינוי משמעותי בהתנהגות או בביצועים של המשתתפים שלך לאחר ההתערבות? האם היו הפתעות או תוצאות בלתי צפויות?
- אם השתמשת בעיצוב של קבוצות לא שוות ערך, השווה בין שתי הקבוצות כדי לראות אם להתערבות הייתה השפעה חיובית על קבוצה אחת אך לא על השנייה.
- זכור כי עיצובים כמו-ניסיוניים רגישים יותר להטיה מכיוון שהמשתתפים אינם מוקצים באופן אקראי. שקול גורמים חיצוניים שעשויים להשפיע על התוצאות, כמו אירועים חיצוניים או הבדלים אישיים.
שלב 8: דווח על הממצאים שלך
לאחר פירוש הנתונים, יהיה עליך לדווח על הממצאים. QuestionPro מקל על יצירת דוחות חזותיים, כמו תרשימים וגרפים, המסייעים לאחרים להבין את התוצאות שלך בבירור. שתף את הממצאים שלך עם בעלי עניין או השתמש בהם כדי לחדד התערבויות עתידיות.
אם ההתערבות הובילה לשיפורים, תוכל להמליץ על הרחבתה או לנסות התערבויות דומות במסגרות אחרות. אם ההתערבות לא עבדה כמצופה, הסתכלו על הנתונים כדי להבין מדוע. האם התוכנית לא הצליחה לרתק את המשתתפים? האם היו גורמים חיצוניים שהשפיעו על התוצאות?
מסקנה
עיצובים כמו-ניסיוניים הם אפשרות נהדרת כאשר ברצונך להבין קשרי סיבה ותוצאה, אך אינך יכול להקצות אנשים באופן אקראי לקבוצות. בין אם אתה לומד תוכנית, מדיניות או טיפול חדשים, מעין ניסויים עוזרים לספק תובנות חשובות לגבי האופן שבו דברים עובדים בעולם האמיתי.
הפעלת מחקר מעין ניסיוני עם QuestionPro יכולה להיות דרך יעילה להבין את ההשפעה של התערבויות בעולם האמיתי. QuestionPro מפשטת את התהליך כולו, החל מיצירת סקרים ועד ניתוח תוצאות, מה שמקל על ניהול המחקר שלך.
בין אם אתה בודק תוכנית, מדיניות או פרקטיקה חדשה, QuestionPro עוזר לך לאסוף את הנתונים הדרושים לך כדי לקבל החלטות מושכלות. צרו קשר עם QuestionPro למידע נוסף!
