Wat Is Een Quasi Experiment

We snappen het. Onderzoek doen kan lastig zijn, zeker als je geen perfecte, gecontroleerde omgeving hebt. Soms wil je de impact van een interventie meten, maar is een echt experiment simpelweg niet mogelijk. Misschien is het ethisch onverantwoord, praktisch onhaalbaar, of gewoonweg te duur om mensen willekeurig toe te wijzen aan verschillende groepen. Gelukkig is er een alternatief: het quasi-experiment. Maar wat is dat precies, en wanneer is het een goede optie?

Wat is een Quasi-Experiment?

Een quasi-experiment lijkt op een echt experiment, maar het grote verschil zit in de toewijzing aan de groepen. In een echt experiment worden deelnemers willekeurig (random) toegewezen aan een experimentele groep (die de interventie krijgt) en een controlegroep (die geen interventie krijgt). Dit zorgt ervoor dat de groepen, idealiter, gelijk zijn aan elkaar, behalve dat de ene groep de interventie heeft gehad en de andere niet. Dit maakt het mogelijk om met meer zekerheid te concluderen dat eventuele verschillen in uitkomst het gevolg zijn van de interventie.

In een quasi-experiment daarentegen is de toewijzing aan de groepen niet-willekeurig. De groepen zijn al vooraf bestaand, of de toewijzing wordt gedaan op basis van andere criteria dan randomisatie. Dit betekent dat de groepen kunnen verschillen op andere manieren dan alleen de interventie. En dat maakt het ingewikkelder om causale verbanden te leggen.

Voorbeeld: Stel, je wilt de impact van een nieuwe lesmethode op de leerprestaties van leerlingen onderzoeken. Je kunt niet zomaar leerlingen willekeurig toewijzen aan verschillende klassen (sommige klassen de nieuwe methode, andere de oude). De klassen bestaan al. Dus je gebruikt bestaande klassen, de ene klas krijgt de nieuwe methode, de andere niet. Dit is een quasi-experiment.

Waarom zou je een Quasi-Experiment gebruiken?

Hoewel een echt experiment de gouden standaard is, zijn er veel situaties waarin een quasi-experiment de beste, of zelfs de enige, optie is. Enkele redenen:

Ethische bezwaren: Sommige interventies zijn ethisch onverantwoord om willekeurig toe te wijzen. Bijvoorbeeld, je kunt mensen niet willekeurig blootstellen aan schadelijke stoffen om de effecten te bestuderen.
Praktische beperkingen: Soms is het simpelweg niet mogelijk om mensen willekeurig toe te wijzen. Bijvoorbeeld, bij het evalueren van een beleidsmaatregel die op regionaal niveau wordt ingevoerd, heb je geen controle over wie in welke regio woont.
Kosten: Willekeurige toewijzing kan duur zijn, vooral als je een grote steekproef nodig hebt.
Realistische context: Quasi-experimenten vinden vaak plaats in een realistische omgeving, wat de resultaten relevanter kan maken voor de praktijk.

De Uitdagingen van Quasi-Experimenten

Omdat de groepen in een quasi-experiment niet willekeurig zijn toegewezen, is er een grotere kans op confounding variabelen. Dit zijn variabelen die, naast de interventie, de uitkomst kunnen beïnvloeden. Als je bijvoorbeeld de impact van de nieuwe lesmethode onderzoekt, kan het zijn dat de leerlingen in de ene klas slimmer zijn dan de leerlingen in de andere klas. Dit verschil in intelligentie kan de leerprestaties beïnvloeden, waardoor het moeilijker wordt om te bepalen of de nieuwe methode echt effect heeft gehad.

Dit is het *grootste* nadeel van quasi-experimenten: het is lastiger om causale conclusies te trekken. Je kunt minder zeker zijn dat de interventie de oorzaak is van de verandering in de uitkomst.

Wat zijn Confounding Variabelen en hoe ga je ermee om?

Een confounding variabele (of verstorende variabele) is een variabele die samenhangt met zowel de onafhankelijke variabele (de interventie) als de afhankelijke variabele (de uitkomst). Hierdoor kan het lijken alsof de onafhankelijke variabele een effect heeft op de afhankelijke variabele, terwijl het effect eigenlijk (deels) te wijten is aan de confounding variabele.

Er zijn verschillende manieren om confounding variabelen te beheersen:

Matching: Je kunt proberen om de groepen te matchen op belangrijke variabelen. Bijvoorbeeld, je kunt klassen selecteren die vergelijkbaar zijn qua gemiddelde intelligentie, sociaaleconomische status, enzovoort.
Statistische controle: Je kunt statistische technieken gebruiken om te corrigeren voor de invloed van confounding variabelen. Bijvoorbeeld, je kunt een regressieanalyse uitvoeren waarbij je de variabelen opneemt waarvan je vermoedt dat ze de uitkomst beïnvloeden.
Propensity score matching: Dit is een geavanceerde techniek die wordt gebruikt om groepen te creëren die zo vergelijkbaar mogelijk zijn op basis van een reeks variabelen.
Instrumentele variabelen: Dit is een techniek die wordt gebruikt om causale effecten te schatten, zelfs als er confounding variabelen zijn. Dit vereist wel een *goede* instrumentele variabele.

Verschillende Soorten Quasi-Experimentele Designs

Er zijn verschillende soorten quasi-experimentele designs. Hier zijn een paar voorbeelden:

Niet-equivalente controlegroep design: Dit is het meest voorkomende type quasi-experimenteel design. Hierbij heb je een experimentele groep en een controlegroep, maar de groepen zijn niet willekeurig toegewezen. Je probeert de groepen zo veel mogelijk vergelijkbaar te maken door middel van matching of statistische controle.
Interrupted time series design: Hierbij meet je de uitkomst over een langere periode, zowel voor als na de interventie. Dit design is nuttig om de impact van een interventie op een trend te onderzoeken. Bijvoorbeeld, je kunt de verkeersveiligheid meten voor en na de invoering van een nieuwe snelheidslimiet.
Regression discontinuity design: Dit design wordt gebruikt wanneer de toewijzing aan de groepen gebaseerd is op een drempelwaarde. Bijvoorbeeld, je kunt een beurs toewijzen aan studenten die een bepaalde score op een test halen. De studenten net boven de drempelwaarde vormen de experimentele groep, de studenten net onder de drempelwaarde vormen de controlegroep.

Counterpoints: Waarom sommige mensen Quasi-Experimenten afkeuren.

Sommige wetenschappers zijn sceptisch over quasi-experimenten. Ze benadrukken dat het erg moeilijk is om alle mogelijke confounding variabelen te beheersen, waardoor de resultaten onbetrouwbaar kunnen zijn. Ze stellen dat echte experimenten altijd de voorkeur zouden moeten hebben.

Dit is een valide punt. Echte experimenten bieden sterkere bewijskracht. Maar, zoals we eerder hebben besproken, zijn ze niet altijd mogelijk. En in die gevallen kan een goed ontworpen en zorgvuldig geanalyseerd quasi-experiment waardevolle informatie opleveren. Het is belangrijk om de beperkingen van quasi-experimenten te erkennen, maar ook om de potentie ervan te benutten.

Het Belang van Zorgvuldige Analyse en Interpretatie

Omdat quasi-experimenten vatbaarder zijn voor confounding variabelen, is het cruciaal om de data zorgvuldig te analyseren en de resultaten voorzichtig te interpreteren. Gebruik statistische technieken om te corrigeren voor de invloed van bekende confounding variabelen, en wees je bewust van de mogelijkheid dat er nog andere, onbekende confounding variabelen zijn. Wees transparant over de beperkingen van je onderzoek en vermeld de mogelijke alternatieve verklaringen voor je bevindingen.

Een goede vuistregel: Wees conservatief in je conclusies. Stel niet dat je *bewezen* hebt dat de interventie een effect heeft gehad, maar zeg dat je *aanwijzingen* hebt gevonden die suggereren dat de interventie een effect kan hebben gehad. En benadruk de noodzaak voor verder onderzoek.

Real-World Impact: Quasi-Experimenten in Actie

Quasi-experimenten worden op grote schaal gebruikt in de praktijk, bijvoorbeeld in de volgende gebieden:

Onderwijs: Het evalueren van nieuwe lesmethoden, curriculumveranderingen, en onderwijsbeleid.
Gezondheidszorg: Het onderzoeken van de effectiviteit van nieuwe behandelingen, preventieve maatregelen, en gezondheidsbeleid.
Sociale wetenschappen: Het bestuderen van de impact van sociale programma's, overheidsbeleid, en economische interventies.
Criminologie: Het evalueren van de effectiviteit van misdaadpreventieprogramma's, strafrechtelijke hervormingen, en politie-strategieën.

Door zorgvuldig ontworpen quasi-experimenten kunnen we belangrijke inzichten verkrijgen over de effectiviteit van interventies in de echte wereld, zelfs als we geen perfecte gecontroleerde omgeving hebben.

Conclusie: Quasi-Experimenten als Waardevol Onderzoeksinstrument

Quasi-experimenten zijn geen perfect alternatief voor echte experimenten. Ze zijn vatbaarder voor confounding variabelen en het is lastiger om causale conclusies te trekken. Maar in veel situaties zijn ze de beste, of zelfs de enige, optie. Door zorgvuldig onderzoek, een doordacht design en adequate analyse kunnen ze waardevolle informatie opleveren en ons helpen om de wereld om ons heen beter te begrijpen.

Het belangrijkste is om de beperkingen te erkennen, transparant te zijn over je methoden, en conservatief te zijn in je conclusies. Wees kritisch en onderzoek de resultaten grondig.

Hopelijk heeft dit artikel je geholpen om een beter begrip te krijgen van wat een quasi-experiment is. Ben je van plan om zelf een quasi-experiment uit te voeren? Zo ja, welke uitdagingen verwacht je tegen te komen, en hoe ben je van plan deze aan te pakken?