La conception de recherche quasi expérimentale est utilisée pour explorer les relations causales dans les situations où la randomisation n’est pas possible. Son objectif est d’évaluer l’effet d’une intervention ou d’un traitement tout en tenant compte de l’absence d’assignation aléatoire. Par exemple, elle peut évaluer l’impact d’une nouvelle stratégie d’enseignement dans les écoles où les élèves ne peuvent pas être assignés aléatoirement à différentes classes. Bien qu’elles ne soient pas aussi robustes que les essais contrôlés randomisés (ECR), les conceptions quasi expérimentales sont utiles pour étudier les interventions du monde réel dans des contextes pratiques.
Méthodes et méthodologies
Conceptions pré-test-post-test – Les conceptions pré-test-post-test mesurent la variable dépendante avant et après une intervention ou un traitement. Cette méthode permet de déterminer si les changements observés peuvent être attribués à l’intervention. Par exemple, une étude peut évaluer les résultats en mathématiques des élèves avant et après la mise en œuvre d’un nouveau programme.
Les chercheurs identifient un groupe de traitement exposé à l’intervention et mesurent sa performance ou son comportement avant (pré-test) et après (post-test) l’intervention. Les techniques statistiques telles que les tests t appariés ou les mesures répétées ANOVA évaluent la signification des changements observés. Pour renforcer la validité, des comparaisons avec un groupe témoin non traité ou des données de base sont souvent incluses.
Groupes appariés – Les modèles de groupes appariés impliquent la création de groupes de traitement et de comparaison aussi similaires que possible sur des caractéristiques clés (par exemple, l’âge, le statut socio-économique) afin de minimiser les variables de confusion. Par exemple, les chercheurs peuvent évaluer l’efficacité d’un programme scolaire en associant des élèves participants à des élèves non participants ayant des antécédents scolaires similaires.
Méthodologie :
Les participants sont appariés en fonction de variables critiques susceptibles d’influencer les résultats. Un groupe reçoit l’intervention tandis que l’autre ne la reçoit pas. Des méthodes statistiques telles que l’ANCOVA (analyse de covariance) sont utilisées pour ajuster les différences de base et comparer les résultats entre les groupes. L’appariement permet de réduire le biais de sélection et d’améliorer la crédibilité des inférences causales.
Modèles de séries temporelles interrompues – Les modèles de séries temporelles interrompues examinent les tendances de la variable dépendante sur plusieurs points temporels avant et après une intervention. Par exemple, une étude peut suivre les taux d’accidents de la circulation avant et après la mise en place de radars.
Méthodologie :
Les données sont collectées à intervalles réguliers avant et après l’intervention pour évaluer les changements. L’analyse statistique comprend des modèles de régression avec des variables temporelles pour détecter les changements de tendance attribuables à l’intervention. Cette approche fournit des preuves plus solides de la causalité lorsque la randomisation n’est pas possible.
Bonnes pratiques
Correspondance minutieuse :
Utilisez des caractéristiques démographiques ou de base pour créer des groupes comparables et minimiser les variables de confusion.
Inclure des groupes de contrôle :
Incorporez des groupes sans traitement ou des groupes de traitement alternatifs pour renforcer les inférences causales.
Utilisez des contrôles statistiques :
Appliquez des méthodes telles que l’analyse de régression ou l’ANCOVA pour ajuster les différences préexistantes et isoler les effets de l’intervention.
Mesurez les résultats longitudinaux :
Recueillez des données au fil du temps pour capturer les tendances et fournir des preuves plus solides des relations causales.
Réalisez des analyses de sensibilité :
Tester la robustesse des résultats en explorant des stratégies de correspondance alternatives ou des approches statistiques.
Ce qu'il faut éviter
Biais de sélection :
Ignorer les différences préexistantes entre les groupes peut fausser les résultats et réduire la crédibilité.
Dépendance excessive aux pré-tests :
Sans groupe témoin, les modèles pré-test-post-test risquent d’attribuer des changements à l’intervention alors qu’ils peuvent être dus à des facteurs externes.
Variables de confusion :
Le fait de ne pas contrôler les influences externes qui pourraient affecter les résultats compromet la validité des résultats.
Échantillons petits ou déséquilibrés :
Des échantillons de petite taille ou des tailles de groupe inégales réduisent la puissance statistique et limitent la généralisabilité.
Généralisation excessive :
Évitez d’appliquer les résultats de contextes quasi expérimentaux spécifiques à des populations plus larges sans tenir compte soigneusement des limites.
Conclusion
La conception de recherche quasi expérimentale est une méthode polyvalente et pratique pour explorer les relations causales lorsque la randomisation n’est pas possible. En utilisant des approches telles que les modèles pré-test-post-test, les groupes appariés et les modèles de séries chronologiques interrompues, les chercheurs peuvent minimiser les biais et faire des inférences crédibles sur les effets de l’intervention. L’adhésion aux meilleures pratiques et la résolution des pièges courants garantissent la fiabilité et la validité des études quasi expérimentales, ce qui en fait un outil essentiel dans les contextes de recherche appliquée et politique.
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