2 أنواع رئيسية من التصميم التجريبي
تلقي هذه المقالة الضوء على نوعين رئيسيين من التصميم التجريبي. الأنواع هي: 1. التصميم التجريبي "بعد فقط" 2. تجارب ما قبل وبعد.
النوع # 1. التصميم التجريبي "بعد الأوحد" :
تجربة After-only هي الخطوط العريضة الأساسية التي يمكن تمثيلها بالإجراء التالي:
التغيير = Y 2 - V 2
يمكن وصف خاصية إجراء تجارب ما بعد التجربة فقط على النحو التالي:
(1) يتم اختيار مجموعتين مكافئتين. يمكن استخدام أي واحد كمجموعة تجريبية والآخر كما مجموعة التحكم. كما ذكرنا سابقًا ، يتم اختيار المجموعتين من خلال إجراء عشوائي مع أو بدون "مطابقة" تكميلية.
(2) لا يتم قياس أي من هاتين المجموعتين فيما يتعلق بالخاصية التي من المرجح أن تسجل التغيير ، نتيجة لتأثير المتغير التجريبي. يفترض أن تكون المجموعتين متساويتين فيما يتعلق بهذه الخاصية.
(3) المجموعة التجريبية معرضة للمتغير التجريبي (X) لفترة زمنية محددة.
(4) هناك بعض الأحداث أو العوامل التي تكون آثارها على المتغيرات التابعة خارجة عن سيطرة المجرب. حاول بأقصى ما يستطيع ، لا يمكنه السيطرة عليهم. لذلك قد تسمى هذه العوامل أحداث غير خاضعة للرقابة. وغني عن القول ، أن كلا المجموعتين التجريبية والضابطة تخضعان بنفس القدر لتأثيرهما.
(5) يتم ملاحظة أو قياس المجموعات التجريبية والضابطة بالنسبة للمتغير التابع (Y) بعد (أحيانًا أثناء) تعرض المجموعة التجريبية للمتغير السببي المفترض (X).
(6) استنتاج ما إذا كانت الفرضية "X التي تنتج Y قابلة للاستطالة يتم التوصل إليها ببساطة من خلال مقارنة تواجدات Y (أو مدىها أو طبيعتها) في المجموعة التجريبية بعد التعرض للمتغير X مع حدوث Y في مجموعة التحكم والتي لم تتعرض ل X.
في التمثيل الجدولي أعلاه ، تتم مقارنة Y 2 و Y 2 (بعد التدابير) للتأكد مما إذا كانت X و Y تختلف في نفس الوقت. يتم الحصول على دليل على أن X يسبق Y في الوقت ، من طريقة إعداد المجموعتين. يتم اختيار المجموعتين بطريقة بحيث يكون هناك سبب لافتراض أنها لا تختلف عن بعضها البعض إلا عن طريق الصدفة فيما يتعلق بالمتغير التابع Y.
يتم التعامل مع المشكلة النهائية للقضاء على تأثير العوامل الأخرى ، مثل الأحداث المعاصرة أو عملية maturational على أساس الافتراض بأن كلا المجموعتين يتعرضون إلى نفس المدى ومن ثم يخضعون لتغيرات نموية نضجية مماثلة أو طبيعية بين وقت الاختيار والوقت الذي يتم فيه قياس Y.
إذا تم تبرير هذا الافتراض ، فإن موضع مجموعة التحكم على المتغير التابع Y 2 عند نهاية التجربة يتضمن تأثير الأحداث الخارجية غير المتحكم فيها وعمليات التنمية الطبيعية التي أثرت على المجموعتين.
وبالتالي ، يمكن اعتبار الفرق بين Y2 و Y2 بمثابة مؤشر على تأثير المتغير التجريبي. ومع ذلك ، يجب ألا يغيب عن بالنا أن الأحداث الخارجية والعمليات التنموية قد تتفاعل مع المتغير التجريبي لتغيير ما كان يمكن لولا ذلك أن يكون تأثيره منفردًا. على سبيل المثال ، قد يكون تأثير الدواء M مختلفًا عندما تتفاعل الظروف الجوية أو المناخ مع الدواء.
وبالتالي ، قد يسجل الأطفال زيادة أكبر في الوزن عندما يتفاعل الطب والمناخ مع بعضهم البعض مقارنة بالزيادة التي يمكن أن تعزى إلى الطب (M) والظروف المناخية (A) التي تعمل على الأطفال بشكل مستقل.
الضعف الرئيسي للتصميم التجريبي بعد فقط هو واضح ، أي ، لا يتم أخذ قياسات "قبل". يفترض أن كلا المجموعتين متشابهين فيما يتعلق بالتدبير السابق على المتغير التابع.
ما لم يتم اختيار المجموعات التجريبية والضابطة بطريقة دقيقة بحيث تستدعي مثل هذه الافتراضات ، فمن المحتمل أن يكون الأثر الذي يعزوه الباحث إلى المتغير التجريبي يرجع بالفعل إلى الاختلاف الأولي بين المجموعتين.
مرة أخرى ، "قبل القياسات" مرغوب فيها أو مستحسن لمجموعة متنوعة من الأسباب. هذا المرفق يفتقر إلى التصميم بعد التصميم فقط.
لا يمكننا أن نتغاضى عن إمكانية أن "قبل القياسات" في بعض الحالات التجريبية ليست مجدية بسبب بعض الصعوبات العملية. مرة أخرى في مواقف معينة ، كما سنكون لدينا فرصة لتقدير ، "قد لا يكون من المستحسن قبل إجراء المقاييس ، والضمانات باهظة للغاية في التكلفة.
في ظل هذه الظروف ، قد يكون تصميم ما بعد التصميم فقط اختيارًا جيدًا بشكل معقول ، وبالطبع ، يتم ممارسة هذه الرعاية الدقيقة في اختيار المجموعات كمكافئات.
النوع # 2. تجارب ما قبل وبعد :
وكما يشير اسمها ، فإن تجارب "ما قبل وبعد" تتشارك في الخصائص المشتركة ، أي أن المجموعات يتم ملاحظتها أو قياسها قبل التعرض للمتغير التجريبي.
قد يكون قياس "قبل" للمتغير التابع الذي يميز تجارب ما قبل وبعد مرغوبًا لأسباب متعددة مثل ما يلي:
(أ) يعد قياس "قبل" للمتغير التابع ضروريا لمضاهاة الحالات في المجموعتين التجريبية والضابطة. هذا الإجراء يعزز إلى حد كبير حساسية التجربة.
(ب) يمكّن قياس "ما قبل" من تحديد حالات التغير في المتغير التابع ، وأخذها في الاعتبار عند تقييم آثار المتغير التجريبي أو المستقل.
(ج) إذا حددت فرضية الدراسة الوضع الأولي على المتغير التابع كواحد من الشروط المحددة ، فمن الواضح ، أنه من المطلوب قبل القياس اختبار الفرضية.
على سبيل المثال ، قد تنص الفرضية على أن البرنامج التعليمي سيكون له تأثير أكبر على الأشخاص الذين لديهم مجموعة من الخصائص المحددة من أولئك الذين ليس لديهم هذه الخصائص المحددة. في مثل هذه الحالة ، يتطلب الفرض إجراءً أوليًا لمثل هذه الخصائص بالإضافة إلى قياس "بعد".
(د) إذا كان المجرب مهتمًا بمعرفة ما إذا كان العلاج التجريبي له تأثير مختلف على الحالات التي كانت في البداية في مواقف مختلفة على المتغير التابع ، فيجب أن يكون له ، من المفهوم ، مقياس "قبل" للموضع على المتغير التابع.
(ﻫ) في وضع الحياة الواقعية ، غالباً ما يكون من الصعب الوفاء بالمتطلبات المثالية المتمثلة في اختيار المجموعات التجريبية والضابطة على أساس عشوائي بحت ، كما يستدعي الأمر بعض التنازلات.
في مثل هذه الحالات ، تساعد الأدلة من قياس "قبل" أن المجموعتين التجريبية والضابطة متساويتين في البداية فيما يتعلق بالمتغير التابع ، على زيادة الثقة في أن الفرق الموجود في المقياس "بعد" يرجع إلى تأثير الاختبار التجريبي. متغير فقط.
قد تميز تجارب "ما قبل وبعد" مختلف الترتيبات والتباديل مع الإشارة إلى مجموعات المراقبة:
(1) يمكن استخدام مجموعة واحدة فقط في الدراسة ، مع إجراء القياس "السابق" كعنصر تحكم ، أي تمثيل موقف المتغير التابع في غياب العلاج التجريبي.
(2) قد يكون القياس "السابق" على مجموعة واحدة و "بعد" قياسًا على قياس مختلف يفترض أنه مجموعة مكافئة.
(3) يمكن اتخاذ تدابير "قبل" و "بعد" على كل من المجموعات التجريبية وكذلك في مجموعة واحدة.
أيا كان نمط مجموعات التحكم ، فإن تجربة "ما قبل وبعد" تقدم دليلا على وجود اختلافات مصاحبة بين X و Y ، وذلك بمقارنة حدوث Y في المجموعة المعرضة لـ X مع حدوث Y في المجموعة غير المعرضة لـ X.
أما الدليل الثاني على السببية ، أي أن X جاء قبل Y في الوقت المناسب ، فإنه يستدل من التأكيد المقدم من العشوائية على أنه من المرجح أن تكون المجموعات متكافئة فيما يتعلق بإحالات Y. هذه المعادلة الأولية فيما يتعلق بإحالات Y يمكن التحقق من المقارنة بين مقاييس "قبل" للمجموعتين.
قد تتضمن تجارب "قبل وبعد" مجموعتين أو أكثر من مجموعات التحكم. ترتبط التغيرات في ترتيبات مجموعة المراقبة بالمحاولات لمراعاة التأثيرات المعاصرة للأحداث المعاصرة أو عمليات التطوير الطبيعية أو الطبيعية و / أو قياس "قبل" في التجربة.
لا بد من تقدير احتمالية تأثيرات القياسات "السابقة" على المتغير التابع. قد يبلور قياس "قبل" اتجاهات أو آراء الأشخاص أو قد يستنفد حسن نية الأشخاص.
قد يربط الأشخاص عقليًا قياس "قبل" مع العلاج التجريبي أيضًا مع القياس "بعد". قد يؤدي القياس "السابق" إلى تشويه التأثير الحقيقي للمتغير التجريبي. قد يقدم القياس الثاني (أي ، "بعد") مشاكل أخرى.
قد يشعر المرء بالملل أو قد يحاول أن يعطي ردودًا تتفق مع استجاباته السابقة (التي تم استنباطها أثناء قياس "قبل") ، وقد يحاول أيضًا تغيير الاستجابات فقط لجعلها أكثر إثارة للاهتمام أو مجرد الظهور "التعاونية" في مقابل المجرب في هدفه "المقصود" من القدرة على إظهار تغيير معين.
قد تؤثر أيضًا عملية القياس المتكرر ، أي "قبل" و "بعد" على أداة القياس ، على سبيل المثال ، قد يشعر المراقِب نفسه بالإرهاق أو التحامل أو زيادة حساسية للظواهر التي يسجلها. من خلال هذا المخطط العام لتجارب "ما قبل وبعد" كخلفية ، دعونا نناقش الآن الأنواع المحددة من تجارب هذه الفئة.
تجربة "ما قبل وبعد" مع مجموعة واحدة:
يتم إعطاء التمثيل المجدول لهذا النوع من التجارب أدناه:
التغيير = Y 2 -Y 1
من الواضح أنه في هذا التصميم ، يتم أخذ الفرق بين مواقف الموضوع على المتغير التابع قبل وبعد التعرض للمتغير المستقل (العامل التجريبي) كمقياس لتأثير المتغير التجريبي. يتم جعل هذا الموضوع بمثابة سيطرته الخاصة.
ولكن من المفهوم أن العوامل الخارجية التي لا علاقة لها بالمعالجة التجريبية قد تكون قيد التشغيل ، مما يؤدي بدوره إلى تغيير في موضع الموضوع على المتغير التابع.
وبالتالي ، فإن الضعف الرئيسي لهذا التصميم التجريبي البدائي هو أنه لا يجعل من الممكن الفصل بين هذه التأثيرات (أي ، العمليات التطورية الخارجية ، المعاصرة ، وتأثيرات "قبل" القياسات) من تلك المعالجة التجريبية.
وبالتالي ، يمكن استخدام التصميم فقط عندما يستطيع الباحث أن يفترض على أساس أن قياس "قبل" لا يؤثر بأي شكل من الأشكال على (أ) تعرض الأشخاص للمتغير التجريبي و (ب) التدبير "بعد".
بالإضافة إلى ذلك ، فإن استخدام هذا التصميم له ما يبرره إذا كان لدى الباحث أساس سليم للاعتقاد بأنه من غير المحتمل أن يكون هناك أي تأثيرات أخرى ، بجانب المتغير التجريبي ، خلال فترة التجربة التي قد تؤثر على استجابة المشاركين في وقت القياس الثاني.
تجربة "ما قبل وبعد" مع مجموعة تحكم واحدة :
ويهدف إدراج مجموعة تحكم واحدة في هذا التصميم إلى مراعاة تأثيرات كل من القياس الأولي والعوامل الخارجية المعاصرة. في مثل هذا التصميم ، يتم قياس كلا المجموعتين التجريبية والمجموعة الضابطة في البداية وفي نهاية الفترة التجريبية.
يتم إدخال المتغير التجريبي في المجموعة التجريبية فقط. بما أن كل من المجموعة التجريبية والضابطة تخضع لقياس "قبل" والعوامل غير المسيطر عليها ، فإن الفرق بين المجموعتين يؤخذ كأثر للمتغير التجريبي وحده.
في ضوء قيوده النموذجية ، يجب استخدام هذا التصميم فقط في الحالات التي يؤثر فيها قياس "قبل" والأحداث غير المسيطر عليها على المجموعتين التجريبية والضابطة بالطريقة نفسها. ولكن من الممكن أن يتفاعل المقياس "السابق" أو العوامل غير المسيطر عليها مع المتغير التجريبي بطريقة تتغير بها آثاره.
عندما يكون مثل هذا الاحتمال موجودًا ، لا توفر دراسة "ما قبل وبعد" مع مجموعة تحكم واحدة أساسًا لاستنتاج تأثيرات المتغير التجريبي حيث لا يمكنه عزل أو فصل التأثير المفرد للمتغير التجريبي. ابتكر RL Solomon تصميمات أكثر تفصيلاً لمراعاة مثل هذه التفاعلات. تتضمن استخدام مجموعات تحكم إضافية.
تجربة "ما قبل وبعد" مع مجموعتي تحكم:
يتيح التصميم إمكانية فصل تأثير المتغير التجريبي عن قياس "قبل" حتى إذا كان هناك تفاعل محتمل بينهما (بمعنى آخر ، معامل تجريبي وقياس "قبل"). قد يتم تمثيل هذا التصميم على النحو التالي:
التفاعل = د 1 - (د 2 + د 3 )
ينطوي هذا التصميم على إضافة مجموعة تحكم إضافية إلى التصميم السابق ، أي دراسة "ما قبل وبعد" مع مجموعة تحكم واحدة. هذه المجموعة الضابطة الثانية لا يتم قياسها مسبقًا ولكنها تتعرض للمتغير التجريبي وتعرض ، بالطبع ، بعد القياس.
يفترض أن المقياس "السابق" لمجموعة التحكم الثانية يشبه مقاييس "قبل" المجموعة التجريبية وأول مجموعة تحكم ، أي يساوي متوسط قياس "قبل" للمجموعة التجريبية ومجموعة المراقبة I وهكذا ، في المجموعة الثانية الضابطة ، يكون هناك التعرض للمتغير التجريبي ولكن لا توجد إمكانية للتفاعل بين المقياس "السابق" والمتغير التجريبي.
إذا افترضنا ، للحظة ، أن الأحداث المعاصرة أو العمليات النضجية ليس من المرجح أن يكون لها تأثير كبير على المتغير التابع في هذا التصميم ، عندئذ يمكن أن يؤخذ التغيير في المجموعة الضابطة الثانية ، أي ، d 3 كأثر للمتغير التجريبي وحده .
مرة أخرى ، قد يؤخذ التغيير في مجموعة المراقبة 1 كتأثير "قبل" القياس وحده. علاوة على ذلك ، يمكن اعتبار الفرق بين التغير في درجات المجموعة التجريبية ، أي dx ومجموع التغيرات في مخازن مجموعتي التحكم ، أي (d 2 + d 3 ) ، تأثير التفاعل بين "ما قبل" القياس والمتغير التجريبي.
قد يكون لهذا التفاعل تأثير على تحسين أو تقليل (بدرجات متفاوتة) تأثيرات المتغير التجريبي.
دعونا نحاول فهم هذا من خلال مثال. لنفترض أن الباحث يريد اختبار فرضية أن نظامًا جديدًا من التعليمات (X) له تأثير على تحسين أداء الطلاب في الامتحان. إذا قرر استخدام تصميم "ما قبل وبعد" مع مجموعتين مضبوطتين ، فسيتعين عليه اتباع الإجراء الموضح في التمثيل أعلاه.
يدير اختبارًا لاثنين من المجموعات الثلاث المكافئة ، أي المجموعة التجريبية ومجموعة التحكم الأولى ، لمعرفة مقياس "قبل" على أداء الطلاب.
يفترض أن مقياس "قبل" للمجموعات الضابطة الثانية هو متوسط المقياس "السابق" للمجموعتين ، الخاضع لقياس "قبل". لنفترض أن هذا التدبير كان 50 علامة في المجموعتين وبالتالي ، يفترض أيضًا أن المجموعة الضابطة الثانية تقاس 50 علامة.
بعد ذلك ، تتعرض المجموعة التجريبية والمجموعة الضابطة الثانية للمتغير التجريبي ، أي أن هذه المجموعات تتعرض للطريقة الجديدة في التدريس بينما يتم تدريس المجموعة الضابطة الأولى بالطريقة المعتادة.
وبالطبع ، خلال الفترة التي تخضع فيها المجموعات للمتغير التجريبي ، مثلا لمدة أسبوعين ، فإن جميع المجموعات تخضع بنفس القدر لتأثير العوامل الخارجية للتجربة وخارج سيطرة المجرب. وأخيرًا ، يتم اتخاذ إجراءات "ما بعد" لجميع المجموعات والتغييرات ، أي يتم تسجيل الفرق بين مقاييس "بعد" ومقاييس "قبل".
من الواضح أن التغيير في المجموعة الضابطة الثانية (د 3 ) يرجع إلى متغير تجريبي ، أي طريقة التدريس الجديدة ، والأحداث غير المسيطر عليها. الآن بافتراض أن الأحداث المعاصرة غير المسيطر عليها لم يكن لها أي تأثير هام على المتغير التابع (أي الأداء من حيث العلامات) ، هذا التغيير ، دعنا نقول (60 - 50 = 10) من 10 علامات ، قد تنسب إلى الجديد طريقة التدريس وحدها.
يمكن أن يعزى التغير في المجموعة الضابطة الأولى إلى تأثيرات قياس "قبل" ، أي الوعي في الموضوعات المتعلقة بالتجربة ، وبالتالي الحرص أو بذل جهود إضافية من جانبهم لتحقيق أداء أفضل في الاختبار الثاني. دعنا نقول ، التغيير يساوي (54 - 50 = 4) أربع علامات.
وهكذا ، فإن التأثيرات الفردية للقياس "قبل" والمتغير التجريبي ، بافتراض تأثير الأحداث غير المسيطر عليها على أنها صفر ، يبلغ مجموعها أربعة عشر (10 + 4).
الآن ، المجموعة التجريبية تسجل ، دعنا نقول ، تغيير (65 - 50 = 15) خمسة عشر علامة.
هذا التغيير هو التأثير المتكامل لقياس "قبل" ، بالإضافة إلى تأثير المتغير التجريبي ، بالإضافة إلى تأثيرات العوامل غير المسيطر عليها ، بالإضافة إلى تأثيرات التفاعلات بين:
(أ) القياس "قبل" والمتغير التجريبي ،
(ب) أن بين المتغير التجريبي والعوامل غير المنضبطة و
(ج) بين قياس "قبل" والعوامل الخارجة عن السيطرة.
ولكن بما أن هناك سببًا للاعتقاد (في مثالنا) أن العوامل الخارجة عن نطاق السيطرة ليس لها تأثير ضئيل أو مهم جدًا ، فإن تفاعل هذه التجربة سيحدث فعلًا فقط بين القياس "قبل" والمتغير التجريبي بشكل مختلف عما كان سيحدث ، إذا كانت غير مسبقة القياس.
وبالتالي ، فإن التغيير ، أي 15 علامة ، هو الأثر التراكمي لما يلي:
(1) القياس "قبل" ،
(2) المتغير التجريبي والتفاعل بين (I) و (II).
من مجموعاتنا الضابطة (I) و (II) وجد أن التأثيرات الفردية لـ (1) ، القياس "قبل" و (11) المتغير التجريبي ، يضيف إلى 14 علامة (d 2 + d 3 ). أما بالنسبة للتفاعل ، فإن التغيير في المجموعة التجريبية ، أي d : سيكون مساوياً لـ (d 2 + d 3 ) ، أي 14 علامة. لكننا نجد أن (d 1 = 15) يتجاوز (d 2 - d 3 ) بعلامة واحدة.
وهذا يعني أن التأثير التفاعلي لـ (I) و (II) يساوي + 1. (قد يكون التأثير التفاعلي سلبيًا أيضًا). من الواضح الآن أن هذا التصميم التجريبي مفيد وفعال فقط في المواقف التي يكون فيها سببًا وجيهًا للاعتقاد بأن الأحداث المعاصرة غير المتحكم فيها أو العمليات المستضدية ليس من المحتمل أن يكون لها تأثيرات كبيرة.
"كيف يمكننا المضي قدما في وضع حيث من المحتمل جدا أن يكون لهذه العوامل غير المنضبطة تأثيرات هامة على المتغير التابع؟"
لقد قدم RL Solomon إجابة على هذا السؤال من خلال اقتراح مزيد من التفصيل لمجموعتي السيطرة الأقدمين بهدف تثبيت ضمانات عند توقع حدوث أحداث معاصرة أو تغييرات في التطور تؤثر على النتائج التجريبية. هذا ينطوي على إضافة مجموعة مراقبة ثالثة.
قبل وبعد دراسة مع ثلاث مجموعات التحكم :
Interaction = d-، (d 2 + d 3 - d 4 ) (y ' 2 - y' 1 )
كما يجب أن يكون واضحا من التمثيل أعلاه ، فإن المجموعة التجريبية ومجموعة المراقبة I تخضع لقياس "قبل". كما هو الحال مع التصميم السابق (مع مجموعتي تحكم) ، فإن مجموعتي التحكم II و III لا يتم قياسهما مسبقًا ويفترض أن يكون لهما درجة قياس سابقة تساوي متوسط هذه الدرجات في المجموعة التجريبية والضابطة.
يتم إدخال المتغير التجريبي إلى المجموعة التجريبية ومجموعة التحكم II. جميع المجموعات الأربع يفترض أنها تخضع بنفس القدر لتأثير الأحداث المعاصرة الخارجية ، دعنا نقول. بعض الأحداث القومية أو بعض الحملات ، وما إلى ذلك ، خلال فترة التجربة. يتم قياس جميع المجموعات الأربع بعد التجربة.
في مثل هذا التصميم ، يمثل التغيير في مجموعة المراقبة III ، أي d 4 ، تأثير الأحداث المعاصرة خارج المجرب حيث أن هذا هو العامل الوحيد في هذه المجموعة. يمثل التغير في المجموعة الضابطة الثانية ، أي d 3 ، أثر المتغير التجريبي والأحداث المعاصرة.
يمثل التغير في مجموعة التحكم I ، أي d 2 ، تأثيرات قياس "قبل" والعوامل المعاصرة. يمكن تقييم تأثير المتغير التجريبي وحده ، أي طريقة التدريس الجديدة ، بطرح التغيير في المجموعة الضابطة الثانية من التغير في مجموعة التحكم II ، أي d 3 - d 4 .
يعكس التغيير في المجموعة التجريبية ، أي dp ، التأثيرات المتراكمة لقياس "ما قبل" والمتغير التجريبي للأحداث غير المنضبط والتفاعل بين هذه العوامل.
الآن هذا التصميم يمنحنا المقاييس الفردية لتأثيرات العامل غير الخاضع للتحكم ، أي d 4 (تأثير بعض الحملات الوطنية التي تبقي الموضوعات أكثر اطلاعاً على أحداث أو أشياء معينة ، وبالتالي تحسين أدائها في الفحص) و آثار المتغيرات التجريبية وحدها (د 3 د 4 ) وأخيرا تأثير قياس "قبل" (د 2 - د 4 ).
ومن ثم ، يمكننا بسهولة حساب التأثير التفاعلي للعوامل الثلاثة ، أي (أ) "قبل" القياس ، (ب) المتغير التجريبي و (ج) العوامل غير المسيطر عليها ، على المتغير التابع ، أي ، درجة الاختبار بطرح مجموع التأثيرات الفردية للعوامل الثلاثة (أ) و (ب) و (ج) من إجمالي التغير المسجل في المجموعة التجريبية. وبالتالي ، سيكون التأثير التفاعلي مساوياً لـ d x - (d 2 + d 3 - d 4 ).
يمكن ملاحظة أن هذا التصميم التجريبي مع ثلاث مجموعات تحكم هو بمثابة إجراء التجربة مرتين ، أي مرة واحدة مع تصميم "ما قبل وبعد" مع مجموعة تحكم واحدة (المجموعة التجريبية ومجموعة المراقبة 1) ، وفي المرة الثانية ، مع "فقط بعد" التصميم (مجموعة المراقبة الثانية والثالثة).
في سياق المناقشة حول الأنواع المختلفة من التصاميم التجريبية ، يجب أن نتذكر أن هذه التجارب تعاني من قيود عامة ذات طبيعة عملية ، أي أن الباحث ليس دائما في وضع يسمح له باختبار فرضية سببية عن طريق تعيين مواضيع الظروف المختلفة التي يتحكم فيها مباشرة في المتغير السببي (التجريبي).
على سبيل المثال ، إذا كانت الفرضية تتعلق بالعلاقة بين التدخين والسرطان ، فبالكاد يكون الباحث في وضع يسمح له بالتحكم في مدى التدخين حسب المتطلب المثالي للإجراء التجريبي من خلال تعيين أشخاص مختلفين لتدخين عدد مختلف من السجائر.
كل ما يمكن للباحث الحصول عليه هو سجل بمدى دخان الفرد وما إذا كان مصابًا بالسرطان. يمكن حساب العلاقة بين التدخين والسرطان. لكن وجود علاقة بين التدخين والسرطان لا يعني بالضرورة أن أحدهما هو سبب الآخر.
يجب على الباحث أن يتعامل مع الاحتمال المعبر عنه بالعلاقة بين أن الأشخاص الذين يدخنون بكثافة هم لسبب غير معروف حتى الآن ، وكذلك نوع من الأشخاص الذين يصابون بالسرطان ، إذا ، لذلك ، دراسة غير تجريبية (منذ السيطرة "التجريبية" كما في هذا المثال ، غير ممكن) من شأنه أن يوفر اختبارًا للافتراض "السببي" ، يجب أن يوفر أرضية لتقديم استنتاجات حول السببية والضمانات ضد الاستدلالات غير المبررة.
لكن الدراسات غير التجريبية لا يمكن أن توفر مثل هذه الضمانات على النحو الملائم كما تفعل الدراسات التجريبية. تتوفر بعض الضمانات البديلة.
تتضمن هذه الضمانات مقارنة الأشخاص الذين خضعوا لتجارب متباينة في الحياة الحقيقية ، وتحديد الترتيب الزمني للمتغير (من المفترض "السبب" و "الأثر") وفحص العلاقة بين المتغيرات من حيث نمط العلاقة التي قد تكون متوقعة إذا كان واحد أو آخر كان الشرط السببي.
مقارنة المجموعات المعرضة للتجارب المتناقضة:
إذا لم يكن المحقق في وضع يسمح له بتعيين مواضيع لمجموعات مختلفة ، والتي ستتعرض لمعاملة معينة ولن يتعرض أحدها لذلك ، فإن الحل البديل الوحيد هو تحديد مجموعات الأشخاص في البيئة الطبيعية. على وشك أن تكون أو تعرضت لتجارب تختلف باختلاف المتغير السببي المفترض الذي يهتم به الباحث.
على سبيل المثال ، إذا كان الباحث مهتمًا بتأثير برنامج التطوير المجتمعي ، أي أن أحد هؤلاء هو الشخص الذي يتعرض لبرنامج CD ، ويجب أن يكون المجتمع الآخر المكافئ هو الذي تعرض لبرنامج CD.
مثل هذه الدراسة تقارب تجربة بمعنى أن المجتمع الذي تعمل فيه برامج CD يمثل المجموعة "التجريبية" والمجتمع الآخر يمثل مجموعة "السيطرة".
قد يعزى الفرق بين المجتمعين من حيث خصائص معينة ذات صلة إلى المتغير السببي ، أي برنامج القرص المدمج. بالطبع ، يجب أن نكون مدركين للصعوبة الواضحة التي ينطوي عليها اختيار تلك المجموعات (المجتمعات) التي تعادل في جميع النواحي وتختلف فقط فيما يتعلق بالتعرض للمتغير السببي المفترض.
في الحياة الحقيقية ، سيكون من حسن الحظ أن تأتي عبر مثل هذه المجموعات المتشابهة تختلف فقط فيما يتعلق بالمتغير السببي. قد يطلق على نوع التصميم الذي ناقشناه للتو تصميم "الأمر الواقع".
وتعاني الدراسات التي تستخدم نمط "الأمر الواقع" من قيود خطيرة ، وهي أنه لا يمكن تخصيص الموضوعات عشوائياً لظروف مختلفة وليس هناك إمكانية لقياسات مسبقة للتحقق مما إذا كانت المجموعتان متشابهان في البداية في موقعهما على المتغير التابع المفترض بسبب غياب قبل القياس أو فيما يتعلق بخصائص أخرى يعتقد أنها ذات صلة به.
وكما اقترح سابقا ، قد يكون الباحث في بعض الأحيان في وضع يسمح له بتحديد مكان مجموعتين من الأشخاص المتشابهين ، أحدهما على وشك التعرض لتجارب معينة (المتغير السببي المفترَض) والآخر ، وليس من المحتمل أن يتعرض لذلك.
تقارب هذه الدراسة تجربة "ما قبل وبعد" مع مجموعة واحدة. تمثل مجموعة المواد التي على وشك الخضوع لتجربة معينة ، على سبيل المثال ، الأشخاص الذين تم اختيارهم للخضوع لدورة توجيهية معينة ، المجموعة "التجريبية" ؛ أولئك الذين لم يتم اختيارهم يمثلون مجموعة "التحكم".
دعونا نناقش الآن كيف يمكن للمرء أن يحصل على النوع الثاني من الأدلة اللازمة لإنشاء السببية ، أي دليل على ترتيب الوقت أو المتغيرات في تصميم الدراسة غير التجريبية. في بعض الحالات ، يكون الدليل على أن X يسبقه Y وليس العكس ، واضح للغاية أنه لا توجد حاجة لأدلة تكميلية.
في كثير من الأحيان ، لا تكون العلاقة الزمنية بين متغيرين واضحة. على الرغم من أن المرء يبدو قبل الآخر ، فقد لا يكون الأمر كذلك. على سبيل المثال ، في دراسة تأثير التجارب المبكرة على نمط الاستجابة النموذجي أثناء مرحلة البلوغ ، قد يضطر الباحث إلى الاعتماد على حسابات رعاياه البالغين حول طفولتهم.
إن ما سيحصل عليه من البالغين هو في الواقع عبارة عن عبارات (حول الطفولة) تم تلوينها بشكل كبير من خلال التفسيرات الشخصية للموضوع على أساس نظرياتهم الشخصية وانعكاساتهم المحتملة عند البالغين.
