Disegno quasi-sperimentale: Cos’è, tipi ed esempi

Quando si tratta di ricerca, gli esperimenti sono spesso il gold standard per trovare relazioni di causa-effetto. Ma cosa succede se non puoi assegnare casualmente le persone a gruppi o condizioni diverse? Un disegno quasi-sperimentale fa la differenza per aiutarti a gestire questo tipo di situazione.

Sebbene i disegni quasi-sperimentali non offrano lo stesso livello di controllo dei veri disegni sperimentali, sono comunque incredibilmente utili per studiare situazioni del mondo reale in cui la randomizzazione è difficile o impossibile.

In questo articolo analizzeremo cosa sono i disegni quasi-sperimentali e le loro diverse tipologie, fornendoti anche degli esempi che ti aiuteranno a capire come funzionano.

Cos’è il disegno quasi-sperimentale?

Il disegno quasi-sperimentale è un metodo di ricerca utilizzato per comprendere le relazioni di causa-effetto quando i ricercatori non possono assegnare casualmente le persone a gruppi diversi. Invece di randomizzare, lo studio confronta gruppi già esistenti o assegna le persone a gruppi basati su altri fattori.

Ad esempio, i ricercatori potrebbero studiare gli effetti di un nuovo metodo di insegnamento confrontando due scuole, una che utilizza il metodo e una che non lo utilizza, senza assegnare casualmente gli studenti alle due scuole. Sebbene i quasi-esperimenti possano mostrarci come qualcosa possa influenzare un risultato, sono meno sicuri dei veri esperimenti perché i gruppi potrebbero differire in modi che influenzano i risultati.

Questo tipo di ricerca è un’ottima alternativa nelle situazioni in cui i disegni sperimentali veri e propri sono difficili da implementare a causa di varie ragioni logistiche o etiche.

Importanza del disegno quasi-sperimentale

L’uso del Disegno Quasi-Sperimentale ha molti vantaggi per i ricercatori, in quanto offre un’alternativa ad altri tipi di ricerca che presentano dei limiti che possono essere superati con questa metodologia. Tuttavia, la sua importanza va oltre, di seguito ne elenchiamo alcuni tra i più importanti:

1. Applicazione nel mondo reale

I quasi-esperimenti sono spesso utilizzati in situazioni reali come la ricerca educativa, gli ospedali o le comunità, perché aiutano i ricercatori a studiare le cose come accadono naturalmente.

Ad esempio, se una scuola inizia a utilizzare un nuovo metodo di insegnamento, i ricercatori possono confrontare i risultati degli studenti prima e dopo il cambiamento senza assegnare casualmente alcuni studenti a gruppi diversi. Questo rende i risultati più realistici e più facili da applicare alla vita di tutti i giorni.

2. Limitazioni etiche e pratiche

A volte, l’assegnazione casuale non è possibile o etica. Non sarebbe etico assegnare a caso persone che vivono in condizioni ambientali diverse per studiarne gli esiti sulla salute. I disegni quasi-sperimentali permettono ai ricercatori di esplorare questo tipo di domande senza violare gli standard etici.

3. Flessibilità nella ricerca

I quasi-esperimenti offrono ai ricercatori la flessibilità di studiare un’ampia gamma di argomenti. Possono studiare gli effetti di nuove politiche, trattamenti o interventi in contesti naturali. Questo ci permette di capire come funzionano le cose nel mondo reale.

4. Economicamente vantaggioso

L’esecuzione di un esperimento randomizzato su larga scala può essere costosa e dispendiosa in termini di tempo. I disegni quasi-sperimentali, invece, sono spesso più economici perché possono utilizzare gruppi o dati esistenti. Ciò significa che i ricercatori non devono creare esperimenti costosi da zero, il che li rende un’opzione più pratica quando il tempo o il denaro sono limitati.

5. Aiuta a identificare le tendenze e gli effetti

I quasi-esperimenti forniscono invece preziosi spunti di riflessione. I ricercatori possono individuare schemi e tendenze che li aiutano a capire come diversi fattori possano influenzare i risultati, anche se non possono dimostrare con certezza una relazione di causa-effetto.

Questi studi ci danno comunque una buona idea di ciò che accade nelle situazioni reali. Ad esempio, il confronto tra regioni con politiche diverse può aiutare a capire se tali politiche funzionano, anche senza un esperimento perfetto.

Concetti chiave del disegno quasi-sperimentale

Per capire meglio come funzionano questi disegni, è utile comprendere alcuni concetti chiave che sono fondamentali per la loro struttura e applicazione. Ecco i concetti principali che devi conoscere:

• Assegnazione non casuale: I partecipanti ai quasi-esperimenti non vengono assegnati ai gruppi in modo casuale. I gruppi sono invece preesistenti o assegnati in base ad altri criteri.
• Gruppi di confronto: I quasi-esperimenti mettono a confronto un gruppo di trattamento (esposto a un intervento) con un gruppo di controllo (non esposto) per valutare le differenze nei risultati.
• Inferenza causale: L’obiettivo è capire le relazioni di causa-effetto, anche senza assegnazione casuale. I ricercatori deducono la causalità basandosi sul confronto tra gruppi e sui cambiamenti osservati.
• Variabili confondenti: Si tratta di variabili diverse dal trattamento che potrebbero influenzare i risultati. I quasi-esperimenti devono tenerne conto per evitare conclusioni distorte.
• Test pre e post: Molti quasi-esperimenti misurano i risultati prima e dopo un intervento, aiutando a identificare i cambiamenti che potrebbero essere causati dal trattamento.
• Minacce alla validità interna: Poiché non c’è un’assegnazione casuale, c’è un rischio maggiore di pregiudizi, come il bias di selezione o gli effetti della storia, che possono influire sull’affidabilità dei risultati.
• Esperimenti naturali: Si tratta di situazioni in cui un evento naturale o un cambiamento di politica offre l’opportunità di studiare gli effetti causali senza una manipolazione diretta da parte dei ricercatori.
• Discontinuità di regressione: Questo disegno assegna le persone a gruppi diversi in base a un punteggio limite (ad esempio, il punteggio di un test), consentendo ai ricercatori di confrontare i risultati al di sopra e al di sotto della soglia.

Tipi di disegno quasi-sperimentale con esempi

Esistono diversi tipi di disegni quasi-sperimentali perché i ricercatori hanno bisogno di flessibilità a seconda della situazione, del tipo di dati che possono raccogliere e delle domande a cui stanno cercando di rispondere. Ogni tipo ha i suoi punti di forza e di debolezza e di solito vengono classificati in base a come vengono formati i gruppi e a come vengono raccolti i dati nel tempo.

Ecco una spiegazione di alcuni tipi comuni di disegni quasi-sperimentali:

1. Disegno a un solo gruppo di post-test

In questo disegno, i ricercatori testano un singolo gruppo di partecipanti dopo che si è verificato un intervento o un trattamento. Non è previsto un test preliminare o un gruppo di confronto. Senza un gruppo di confronto o un test preliminare, è difficile sapere se i cambiamenti osservati sono dovuti al gruppo di trattamento e a quello di controllo o a qualche altro fattore.

• Esempio: Una scuola introduce un nuovo programma di lettura per i suoi studenti e vuole vedere se migliora le loro capacità di lettura. Dopo la fine del programma, la scuola testa i livelli di lettura degli studenti per misurare i miglioramenti. Non essendoci un test preliminare o un gruppo di controllo, i risultati possono solo mostrare le prestazioni degli studenti dopo il programma, ma non è chiaro se il programma stesso abbia causato il miglioramento.
• Sfida: senza un pre-test o un gruppo di confronto, è difficile capire se i cambiamenti sono davvero dovuti al nuovo programma di lettura o se sono il risultato di altri fattori (come il maggior tempo dedicato alla lettura o lo sviluppo naturale).

2. Disegno a un gruppo Pretest-Posttest

Questo disegno prevede la misurazione dei partecipanti prima e dopo un intervento. I ricercatori confrontano i punteggi o i risultati dello stesso gruppo in due momenti diversi, prima e dopo il trattamento.

• Esempio: Un insegnante vuole verificare se un nuovo metodo di insegnamento migliora i punteggi degli studenti in matematica. L’insegnante somministra un test di matematica agli studenti prima di utilizzare il nuovo metodo (pretest) e poi somministra lo stesso test allo stesso gruppo dopo aver utilizzato il metodo per un mese (posttest). Confrontando i punteggi del pretest e del posttest, l’insegnante può valutare eventuali miglioramenti.
• Sfida: poiché non esiste un gruppo di controllo con cui confrontare i risultati, è difficile sapere se il miglioramento è dovuto al nuovo metodo di insegnamento o se altri fattori (come lo studio supplementare o i cambiamenti nella motivazione degli studenti) hanno giocato un ruolo.

3. Disegno di gruppi non equivalenti

In questo disegno, i ricercatori confrontano due o più gruppi che non sono assegnati in modo casuale, ma sono preesistenti. Un gruppo riceve il trattamento e l’altro no. Poiché i gruppi non sono assegnati in modo casuale, le differenze tra loro possono essere dovute a caratteristiche preesistenti e non al trattamento.

• Esempio: Un ricercatore vuole studiare gli effetti di un nuovo programma di benessere sulla produttività dei dipendenti. Il programma viene introdotto in un’azienda, ma un’altra azienda non lo implementa. Il ricercatore confronta la produttività di entrambe le aziende al termine del programma.
• Sfida: poiché le due aziende non sono state assegnate in modo casuale al programma, le differenze tra le aziende (come la cultura o le risorse del luogo di lavoro ) possono influenzare i risultati, rendendo difficile attribuire qualsiasi cambiamento esclusivamente al programma benessere.

4. Design delle serie temporali

In questo disegno, i ricercatori osservano lo stesso gruppo per un periodo di tempo, misurando i risultati in più punti prima e dopo un intervento o un evento.

I dati delle serie temporali possono essere influenzati da altri cambiamenti avvenuti nello stesso periodo, quindi è difficile dire con certezza che gli effetti osservati siano dovuti all’intervento.

• Esempio: Un governo attua una nuova legge che vieta il fumo nei luoghi pubblici. Un ricercatore segue il numero di ricoveri ospedalieri legati al fumo nella città per diversi anni, prima e dopo la legge, per vedere se c’è un calo evidente.
• Sfida: Altri fattori, come nuove iniziative sanitarie, cambiamenti nelle campagne di salute pubblica o persino tendenze stagionali, potrebbero influenzare i ricoveri ospedalieri, rendendo difficile attribuire qualsiasi cambiamento esclusivamente al divieto di fumo.

5. Disegno a discontinuità di regressione

Questo disegno assegna i partecipanti a gruppi diversi in base a un punteggio o a una soglia. Coloro che sono al di sopra della soglia ricevono il trattamento, mentre coloro che sono al di sotto non lo ricevono. I ricercatori confrontano quindi i risultati di coloro che si trovano al di sopra e al di sotto della soglia.

• Esempio: Una borsa di studio viene offerta agli studenti che ottengono un punteggio superiore a una certa soglia in un esame di ammissione. Un ricercatore confronta i risultati accademici degli studenti che hanno ottenuto un punteggio appena superiore al cutoff (che hanno ricevuto la borsa di studio) con quelli degli studenti che hanno ottenuto un punteggio appena inferiore (che non hanno ricevuto la borsa di studio).
• Sfida: i risultati potrebbero applicarsi solo agli studenti vicini al cutoff e non è chiaro se gli studenti che hanno ottenuto punteggi molto più alti o più bassi del cutoff mostrerebbero gli stessi risultati.

6. Corrispondenza del punteggio di propensione

Questo disegno cerca di abbinare partecipanti di gruppi diversi che hanno caratteristiche simili, tranne che per il trattamento ricevuto. L’obiettivo è quello di creare “coppie abbinate” di individui che si assomigliano in tutto tranne che in uno, riducendo così i pregiudizi nei confronti. Sebbene questo metodo riduca i pregiudizi, non è perfetto. Potrebbero ancora esserci differenze non misurate tra i gruppi che influenzano i risultati.

• Esempio: Un ricercatore studia l’impatto di un nuovo programma di formazione professionale sui tassi di occupazione. Invece di assegnare casualmente le persone al programma, il ricercatore abbina le persone che hanno aderito al programma con altre simili che non vi hanno aderito, in base a fattori come l’età, l’esperienza e il livello di istruzione.
• Sfida: sebbene questa tecnica controlli alcuni pregiudizi, non può tenere conto di tutti i fattori che potrebbero influenzare la partecipazione al programma, come la motivazione personale o le circostanze esterne.

Come condurre uno studio quasi-sperimentale?

Anche se non è rigoroso come un vero esperimento, un quasi esperimento ben progettato può comunque offrire spunti preziosi. Ecco una guida passo passo su come condurre uno studio quasi-sperimentale in termini semplici:

1. Definisci la tua domanda di ricerca

Il primo passo è definire chiaramente cosa vuoi studiare. Qual è l’intervento o il trattamento che ti interessa? Quali risultati ti aspetti di misurare? La tua domanda di ricerca ti aiuterà a guidare la progettazione del tuo studio e a determinare il tipo di metodo quasi-sperimentale che utilizzerai.

2. Scegli il tuo tipo di design

Una volta ottenuta la domanda, devi decidere quale tipo di disegno quasi-sperimentale funzionerà meglio. Ecco alcune opzioni:

• Design Pretest-Posttest a gruppo unico: Misura il risultato prima e dopo l’intervento nello stesso gruppo di persone.
• Disegno di gruppi non equivalenti: Confronto tra due gruppi non assegnati in modo casuale, come un gruppo di trattamento e un gruppo di controllo.
• Design a serie temporale: Osserva lo stesso gruppo nel tempo, sia prima che dopo l’intervento.
• Disegno a discontinuità di regressione: Utilizza un cutoff per assegnare i partecipanti a un trattamento in base a un punteggio o a una misura.
• Propensity Score Matching: abbina i partecipanti di gruppi diversi in base a caratteristiche simili per confrontarli.

La scelta dipende dal contesto di ricerca e dalle risorse disponibili.

3. Seleziona i tuoi partecipanti

Poiché i disegni quasi-sperimentali non prevedono l’assegnazione casuale, dovrai scegliere con cura i partecipanti. In molti casi, i gruppi sono preesistenti, come classi, scuole o quartieri diversi.

• Gruppo di trattamento: Il gruppo che riceverà l’intervento o il trattamento (ad esempio, le persone che seguiranno il programma di esercizi).
• Gruppo di confronto: Il gruppo che non riceve il trattamento (ad esempio, le persone che non partecipano al programma di esercizi).

Assicurati che i due gruppi siano il più possibile simili, oppure controlla le differenze che potrebbero influenzare i risultati.

4. Raccogliere i dati prima e dopo l’intervento

Per la maggior parte dei quasi-esperimenti, vorrai misurare il risultato sia prima che dopo l’intervento. Questo ti aiuta a confrontare i cambiamenti del risultato nel tempo.

La raccolta dei dati dipenderà dalla domanda di ricerca. In alcuni progetti, potresti misurare i risultati solo dopo l’intervento, mentre in altri raccoglierai dati più dettagliati e ripetuti nel tempo.

5. Analizza i tuoi dati

Una volta raccolti i dati, il passo successivo è quello di analizzarli e vedere se ci sono differenze significative tra i gruppi o tra le misurazioni pre e post intervento.

6. Interpretare i risultati

Dopo aver analizzato i dati, dovrai interpretare con attenzione i tuoi risultati. Poiché i quasi-esperimenti non hanno lo stesso livello degli studi controllati randomizzati, è importante essere cauti nel trarre conclusioni forti.

7. Riferisci le tue scoperte

Infine, condividi i tuoi risultati con gli altri! Scrivi una relazione o un documento chiaro che illustri la tua domanda di ricerca, la metodologia, i risultati e le conclusioni.

Sii trasparente riguardo alle limitazioni del tuo studio. Poiché i quasi-esperimenti hanno dei limiti (come l’impossibilità di randomizzare i partecipanti), è importante riconoscerli e suggerire come la ricerca futura potrebbe superarli.

Disegno quasi-sperimentale vs. sperimentale

Quando si parla di ricerca, una delle decisioni più importanti che i ricercatori devono prendere è la scelta del disegno giusto. I due tipi di disegno più comuni sono quello sperimentale e quello quasi-sperimentale e, sebbene possano sembrare simili, presentano differenze fondamentali.

Comprendere queste differenze può aiutarti a capire quando utilizzare ciascun disegno e che tipo di conclusioni puoi trarne. Vediamo di capire in modo semplice!

Disegno sperimentale

In un disegno sperimentale, i ricercatori creano un ambiente controllato per verificare un’ipotesi. La caratteristica principale è l’assegnazione casuale: i partecipanti vengono assegnati in modo casuale a un gruppo di trattamento (il gruppo che riceve l’intervento) o a un gruppo di controllo (il gruppo che non riceve il trattamento).

Questarandomizzazione aiuta a garantire che i gruppi siano simili all’inizio dell’esperimento, in modo che eventuali differenze nei risultati possano essere attribuite con maggiore sicurezza all’intervento.

Disegno quasi-sperimentale

In un disegno quasi-sperimentale, i ricercatori studiano anche gli effetti di un intervento, ma non assegnano casualmente i partecipanti ai gruppi. Al contrario, si basano su gruppi preesistenti o utilizzano altri metodi non casuali per assegnare le persone a condizioni diverse. Questo disegno viene spesso utilizzato quando l’assegnazione casuale non è possibile o non è eticamente accettabile.

Differenze chiave tra disegni sperimentali e quasi-sperimentali

Ecco una panoramica delle principali differenze tra disegni sperimentali e quasi-sperimentali:

1. Assegnazione casuale

• Disegno sperimentale: Verrà utilizzata l’assegnazione casuale per dividere i partecipanti in diversi gruppi. Questo aiuta a eliminare i pregiudizi e garantisce che i gruppi siano il più possibile simili all’inizio dello studio.
• Disegno quasi sperimentale: Nessuna assegnazione casuale. I partecipanti vengono inseriti in gruppi basati su fattori esistenti (come scuole, quartieri o altri raggruppamenti naturali).

2. Controllo delle variabili

• Disegno sperimentale: I ricercatori hanno un maggiore controllo sulle variabili perché l’assegnazione casuale aiuta a bilanciare fattori come l’età, il sesso o il background tra i gruppi.
• Disegno quasi-sperimentale: Minore controllo sulle variabili. Poiché i gruppi non sono assegnati in modo casuale, altri fattori potrebbero influenzare il risultato, rendendo più difficile attribuire i cambiamenti all’intervento stesso.

3. Causalità

• Disegno sperimentale: Grazie all’assegnazione casuale, i ricercatori possono affermare con maggiore sicurezza le relazioni di causa-effetto. Possono affermare che il trattamento ha causato i cambiamenti osservati.
• Disegno quasi-sperimentale: Sebbene sia possibile identificare le associazioni, è più difficile dimostrare la causalità. Poiché i gruppi non sono casuali, c’è un rischio maggiore che altri fattori influenzino i risultati.

4. Problemi etici o pratici

• Disegno sperimentale: L’assegnazione casuale potrebbe non essere sempre etica o pratica. Ad esempio, non puoi assegnare a caso delle persone a condizioni dannose solo per testarne gli effetti.
• Disegno quasi-sperimentale: Quando l’assegnazione casuale non è fattibile per motivi etici o pratici, i quasi-esperimenti sono una buona alternativa.

Come condurre uno studio quasi-sperimentale con QuestionPro?

QuestionPro è un ottimo strumento per condurre studi quasi-sperimentali perché ti aiuta a raccogliere e analizzare facilmente i dati. Ecco come puoi usare QuestionPro per condurre il tuo studio quasi-sperimentale.

Passo 1: chiarire la domanda e il progetto di ricerca

Prima di iniziare, pensa alla domanda a cui vuoi rispondere e decidi il tipo di disegno quasi-sperimentale che utilizzerai. Alcuni esempi di disegni comuni sono:

• Pretest-Posttest a gruppo unico: Si misura un gruppo prima e dopo l’intervento per vedere se ci sono cambiamenti.
• Gruppi non equivalenti: Si confrontano due gruppi non assegnati casualmente: uno riceve l’intervento, l’altro no.
• Serie temporali: Si osservano i dati nel tempo, prima e dopo un evento o un intervento.

Ad esempio, supponiamo che tu stia studiando se un nuovo programma di formazione online migliora la produttività dei dipendenti. Potresti utilizzare il disegno One-Group Pretest-Posttest, in cui misuri la produttività prima della formazione e poi di nuovo dopo la formazione.

Passo 2: Scegliere i partecipanti

In uno studio quasi-sperimentale, i partecipanti non vengono assegnati in modo casuale. Invece, si lavora con gruppi già esistenti o si misurano i cambiamenti di un singolo gruppo nel tempo.

Passo 3: Crea la tua indagine in QuestionPro

Ora che hai scelto i tuoi partecipanti, è il momento di creare i sondaggi. Questi sondaggi ti aiuteranno a raccogliere i dati necessari per il tuo quasi esperimento.

• Sondaggio pre-test: È il sondaggio che invii prima dell’intervento. Ad esempio, se stai testando un nuovo programma di benessere, il sondaggio preliminare potrebbe chiedere informazioni sulle attuali abitudini di salute o sui livelli di produttività dei partecipanti.
• Sondaggio post-test: Dopo l’intervento (ad esempio, dopo il programma di formazione), invia un sondaggio di follow-up per misurare eventuali cambiamenti. Assicurati che le domande dell’indagine post-test siano simili a quelle dell’indagine pre-test, in modo da poter confrontare i risultati.
• Domande del sondaggio: Usa un mix di domande a scelta multipla, su scala Likert (ad esempio, valuta il tuo accordo da 1 a 5) e domande aperte per raccogliere diversi tipi di dati.

Fase 4: Somministrare l’indagine e raccogliere i dati

Una volta che i sondaggi sono pronti, è il momento di distribuirli e iniziare a raccogliere i dati.

• Pretest: Invia un sondaggio preliminare ai partecipanti prima dell’inizio dell’intervento. Ad esempio, se stai testando un programma di benessere, misura i livelli di salute e produttività dei dipendenti prima dell’inizio del programma.
• Post-test: Dopo l’intervento, invia un sondaggio post-test per misurare i cambiamenti. Ad esempio, dopo la fine del programma di benessere, fai le stesse domande per vedere se ci sono stati miglioramenti.

Puoi distribuire le indagini via e-mail, condividere un link o utilizzare codici QR per facilitare l’accesso sui dispositivi mobili. QuestionPro ti permette di tenere traccia delle risposte in modo da sapere quante persone hanno completato l’indagine.

Fase 5: Garantire una buona qualità dei dati

Una buona qualità dei dati è fondamentale per ottenere risultati significativi. QuestionPro ha gli strumenti per aiutarti a garantire l’accuratezza dei tuoi dati:

• Logica di salto: Questo fa sì che i partecipanti vedano solo le domande che li riguardano. Ad esempio, se qualcuno non ha preso parte al programma, non deve rispondere alle domande di follow-up.
• Regole di convalida: Utilizzale per assicurarti che i partecipanti inseriscano risposte corrette (ad esempio limitando le risposte a un certo intervallo di numeri).
• Monitoraggio delle risposte: Puoi tenere traccia delle risposte in tempo reale. Potrai vedere quante persone hanno risposto.

Passo 6: Analizzare i dati

il passo successivo è l’analisi dei dati. QuestionPro semplifica questo compito grazie a strumenti che ti aiutano ad analizzare i risultati e a individuare eventuali cambiamenti significativi. Inoltre, puoi controllare cose come:

• Punteggi medi
• Percentuali e
• Tendenze su diverse domande all’interno della piattaforma.

Fase 7: Interpretare i risultati

Una volta completata l’analisi, prenditi del tempo per interpretare i risultati. Ecco alcuni aspetti da considerare:

• Per un progetto pretest-posttest, hai riscontrato un cambiamento significativo nel comportamento o nelle prestazioni dei tuoi partecipanti dopo l’intervento? Ci sono state sorprese o risultati inaspettati?
• Se hai utilizzato un disegno a gruppi non equivalenti, confronta i due gruppi per vedere se l’intervento ha avuto un effetto positivo su un gruppo ma non sull’altro.
• Ricorda che i disegni quasi-sperimentali sono più suscettibili ai pregiudizi perché i partecipanti non sono assegnati in modo casuale. Considera tutti i fattori esterni che possono aver influenzato i risultati, come eventi esterni o differenze individuali.

Passo 8: Riferire i risultati

Dopo aver interpretato i dati, dovrai riferire i tuoi risultati. QuestionPro semplifica la generazione di report con immagini, come grafici e diagrammi, che aiutano gli altri a comprendere chiaramente i risultati. Condividi i tuoi risultati con gli stakeholder o usali per perfezionare gli interventi futuri.

Se l’intervento ha portato a dei miglioramenti, puoi consigliare di espanderlo o di provare interventi simili in altri contesti. Se l’intervento non ha funzionato come previsto, analizza i dati per capirne il motivo. Il programma non è riuscito a coinvolgere i partecipanti? Ci sono stati fattori esterni che hanno influenzato i risultati?

Conclusione

Sebbene un disegno quasi-sperimentale comporti delle sfide, è un ottimo modo per esplorare l’impatto di programmi, trattamenti o cambiamenti in contesti quotidiani. Ci permettono di prendere decisioni informate e di apportare miglioramenti, il tutto lavorando entro i limiti di ciò che è effettivamente possibile nel mondo reale.

Realizzare uno studio quasi-sperimentale con QuestionPro può essere un modo efficace per capire l’impatto di interventi reali. QuestionPro semplifica l’intero processo, dalla creazione dei sondaggi all’analisi dei risultati, rendendo più facile la conduzione e la gestione dello studio.

Se stai testando un nuovo programma, una nuova politica o una nuova pratica, QuestionPro ti aiuta a raccogliere i dati necessari per prendere decisioni informate. Contatta QuestionPro per ulteriori informazioni!