От

Нейтан Ойюнг

—

26 мая 2026 г.

Примеры квазиэкспериментального дизайна: типы и реальные сценарии использования

Нейтан Ойюнг

Старший бухгалтер в EY

Получила степень бакалавра в области бухгалтерского учета, окончила аспирантуру по специальности «Бухгалтерский учет»

Квазиэкспериментальные планы помогают исследователям изучать причинно-следственные связи, когда случайное распределение невозможно. Вместо того чтобы полагаться на контролируемые случайные группы, в этих исследованиях используются реальные условия, такие как школы, клиники, районы или регионы.

Это делает их особенно полезными в образовании, здравоохранении и государственной политике, где исследователям часто нужны ответы, но они не могут полностью контролировать, кто именно получает вмешательство.

В этом руководстве мы рассмотрим наиболее важные примеры квазиэкспериментов, объясним, за счет чего работает каждый план, и покажем, как с ясностью и уверенностью выбрать и применить правильный подход в вашем собственном исследовании.

Что такое квазиэкспериментальный план исследования?

Квазиэкспериментальный план исследования изучает причинно-следственные связи без случайного распределения участников по группам.

Вместо создания случайных групп в нем используются естественно сформированные группы, которые уже существуют в реальных условиях, что делает этот подход более реалистичным для прикладных исследований. Исследователи обычно работают с существующими классами, больницами или сообществами.

Как объясняется в статье о квазиэкспериментальном дизайне, квазиэксперименты широко используются в прикладных исследованиях, поскольку они предлагают практический баланс между осуществимостью и получением значимых выводов о причинно-следственных связях.

В отличие от истинного эксперимента, участники не распределяются по условиям случайным образом. Это может затруднить исключение альтернативных объяснений, поскольку группы могут отличаться друг от друга еще до начала вмешательства.

В результате внутренняя валидность может стать проблемой при использовании квазиэкспериментальных планов. Даже при наличии этих ограничений квазиэкспериментальные методы остаются важными в таких дисциплинах, как социология, психология и экономика.

Независимая переменная: вмешательство или воздействие
Зависимая переменная: измеряемый результат
Контрольная группа: группа сравнения, которая не подвергается воздействию
Группа воздействия: группа, которая подвергается вмешательству

Основные примеры типов квазиэкспериментального плана

Вот основные типы, с которыми вы столкнетесь на практике. Объяснения включают простые примеры и сферы их реального применения.

План с неэквивалентной контрольной группой

Сравниваются две группы, но они не были сформированы случайным образом. Они уже существовали ранее.

Пример: Один класс в школе занимается по новой программе по математике. Другой класс использует старую методику. В конце семестра вы сравниваете их результаты тестов.
Где это используется: Это повсеместно встречается в педагогических исследованиях. Поскольку группы изначально не были равными, исследователям приходится использовать статистику (например, ANCOVA), чтобы попытаться учесть исходные различия. Главная трудность здесь — работа с переменными, которые вы не учли.

План с предварительным и итоговым тестированием на одной группе

Вы проводите измерения в одной группе, внедряете нововведение, а затем измеряете показатели снова. Отдельной контрольной группы нет.

Пример: Завод фиксирует количество несчастных случаев в течение шести месяцев. Затем они проводят программу обучения по технике безопасности. После этого они отслеживают несчастные случаи еще шесть месяцев, чтобы увидеть, снизилось ли их число.
Почему это слабый план: Снижение количества несчастных случаев может быть связано с обучением. Или же оно может быть вызвано чем-то другим, что произошло в то же время, например сезонным замедлением производства. Трудно быть уверенным в том, что именно вызвало изменения.
Компромисс: Этот метод очень прост и дешев в реализации, поэтому он популярен в бизнес-исследованиях и исследованиях рабочей среды. Однако он дает самые слабые доказательства причинно-следственной связи.

Предварительное и итоговое тестирование с неэквивалентной контрольной группой

Это более сильный вариант. У вас есть две существующие группы, и вы проводите измерения в обеих до и после внедрения изменений только в одной из них.

Пример: Клиника запускает новую программу, помогающую людям бросить курить. Другая аналогичная клиника этого не делает. Вы опрашиваете курильщиков в обеих клиниках об их привычках. Через год после работы программы в первой клинике вы снова опрашиваете всех участников.
Почему это лучше: Если в клинике с программой наблюдается гораздо более значительное снижение уровня курения, чем во второй клинике, вы можете быть более уверены в том, что программа действительно сработала. Это помогает исключить вероятность того, что какой-то внешний фактор (например, новая кампания в сфере общественного здравоохранения) повлиял на всех одновременно.

Вот как соотносятся эти первые три плана:

Тип плана	Контрольная группа?	Претест?	Сила доказательств
Претест-посттест на одной группе	Нет	Да	Низкая
Неэквивалентная контрольная группа	Да	Необязательно	Средняя
Претест-посттест с контрольной группой	Да	Да	Выше

План прерванных временных рядов

Вместо одного измерения «до» и одного «после» вы собираете данные во множестве точек в течение длительного периода. Вы ищете сдвиг в тенденции после определенного события.

Пример: В стране принимается закон о введении налога на сладкие напитки. Исследователи анализируют данные о продажах газировки по всей стране помесячно в течение нескольких лет до введения налога и нескольких лет после. Они хотят увидеть, снизился ли долгосрочный тренд продаж или изменился ли его характер именно в момент введения налога.
Почему это полезно: Это мощный инструмент для оценки политических решений и законов. Наблюдение за изменением долгосрочной тенденции более убедительно, чем сравнение двух отдельных моментов во времени. Подробное прикладное обсуждение можно найти в статье о плане прерванных временных рядов в реальных исследованиях, где показано, как временные планы используются в практических исследованиях здравоохранения.

План разрывной регрессии

Участники распределяются в группу воздействия на основе того, оказываются ли они выше или ниже определенного порогового значения на шкале.

Пример: Университет предоставляет гранты на репетиторство студентам, чей семейный доход ниже 50 000 долларов США. Затем исследователи сравнивают показатели успеваемости студентов, которые едва прошли по критериям (например, доход 49 500 долларов), с теми, кто едва не прошел (например, доход 50 500 долларов).
Логика: Идея заключается в том, что эти две группы студентов практически идентичны во всем, за исключением этой крошечной разницы в доходах и полученного ими гранта. Любую значительную разницу в их результатах можно с большей уверенностью связать с грантом. Экономисты и аналитики государственной политики ценят этот план за его изящную логику.

Методы сопоставления и отбора подобного по индексу соответствия (propensity score matching)

Поскольку вы не можете провести рандомизацию, вы пытаетесь сымитировать её с помощью статистики. Вы находите людей в группе воздействия и «сопоставляете» их с почти идентичными людьми из контрольной группы.

Пример: Вы изучаете онлайн-курсы в колледже по сравнению с очными занятиями. Вы берете каждого онлайн-студента и находите очного студента с таким же средним баллом в школе, возрастом и специальностью. Затем вы сравниваете оценки этих подобранных пар.
Подвох: Вы можете сопоставлять людей только по тем характеристикам, которые вы можете измерить и по которым у вас есть данные. Это не может учесть скрытые различия, такие как уровень мотивации студента или наличие у него тихого места для учебы. Это снижает систематическую ошибку, но не устраняет её полностью.

Реальные примеры квазиэкспериментальных планов по сферам применения

Вы можете встретить эти методы повсюду. Вот как они выглядят на практике в нескольких основных областях.

Образование

Школы обычно не могут случайным образом распределять детей ради эксперимента. Поэтому они работают с теми группами, которые у них есть.

Как это выглядит: Школьный округ решает протестировать новую программу онлайн-репетиторства. Ее внедряют для всех учащихся школы Lincoln High. Тем временем ученики школы Jefferson High продолжают использовать старую систему самостоятельной подготовки. В конце семестра исследователи сравнивают результаты выпускных экзаменов в обеих школах.
Почему это используется: Это стандартный практический способ протестировать новые инструменты или программы обучения, когда настоящая рандомизация невозможна.

Здравоохранение

Больницы и клиники используют существующие группы пациентов для изучения новых процедур или систем.

Как это выглядит: Больница внедряет новую цифровую систему для медсестер, позволяющую отслеживать показатели жизнедеятельности пациентов. Они оценивают среднее время восстановления пациентов, поступивших в течение шести месяцев до запуска системы, и сравнивают его с временем восстановления пациентов за шесть месяцев после запуска.
Почему это используется: Вы не можете случайным образом назначить некоторым пациентам более худший уход. Этот подход позволяет исследователям в области здравоохранения изучать реальные улучшения контролируемым образом.

Государственная политика

Когда вводится новый закон или налог, это затрагивает всех. Исследователи изучают последствия, анализируя данные с течением времени.

Как это выглядит: Штат повышает установленный законом возраст для покупки табака с 18 до 21 года. Затем специалисты по общественному здравоохранению отслеживают уровень курения среди подростков в масштабах штата в течение нескольких лет до и после изменения закона, выявляя снижение на линии тренда.
Почему это используется: Зачастую это план прерванных временных рядов. Это основной способ выяснить, привело ли масштабное политическое решение к тем изменениям, на которые все надеялись.

Бизнес и маркетинг

Компании тестируют новые идеи на подгруппе клиентов перед полноценным запуском, часто из-за того, что проведение настоящего A/B-теста невозможно.

Как это выглядит: Социальная сеть разрабатывает новую функцию видео. Сначала они открывают доступ к ней для всех пользователей в Канаде. В течение трех месяцев они отслеживают, как часто канадские пользователи смотрят видео, по сравнению с пользователями на аналогичных рынках (например, в Великобритании и Австралии), у которых этой функции еще нет.
Почему это используется: Аналитики, даже на таких форумах, как Reddit, называют это «поэтапным развертыванием». Это позволяет компании увидеть реальное использование и выявить проблемы до глобального запуска, сохраняя при этом возможность сбора сравнительных данных.

Этот тип исследований часто находится на стыке качественного понимания и количественных измерений. Если вы не уверены, чем отличаются эти подходы, статья о качественных и количественных исследованиях объясняет, как каждый метод влияет на принятие решений по планированию исследований.

Преимущества и недостатки квазиэкспериментального плана

Понимание того, в чем эти методы сильны, а в чем они уступают, является ключевым фактором для оценки исследований, в которых они используются.

Преимущества

Главное преимущество заключается в том, что они позволяют проводить исследования тогда, когда истинный эксперимент невозможен или неэтичен.

Применение в реальном мире: Вы можете исследовать программы, политики и методы лечения в том виде, в каком они реально существуют в школах, больницах или городах. Вы не создаете искусственную лабораторную среду.
Этическая практичность: Часто вы не можете случайным образом отказать кому-то в потенциально полезном лечении. Национальные институты здравоохранения указывают, что по этой причине во многих клинических исследованиях приходится использовать нерандомизированные планы.
Эффективность: Исследователи часто могут использовать уже существующие данные, такие как школьные журналы или записи о госпитализации. Это делает исследования более быстрыми и менее затратными.
Масштаб: Эти планы можно применять к большим группам, даже к целым популяциям, что необходимо для оценки таких вещей, как новые законы или кампании в области общественного здравоохранения.

Недостатки

Главный компромисс заключается в менее убедительных утверждениях о причинно-следственной связи. Вы не можете быть до конца уверены, что изучаемое вами воздействие является истинной причиной изменений.

Основная проблема: Без случайного распределения группы, которые вы сравниваете, могли отличаться с самого начала. Возможно, у учеников по новой программе математики родители были более вовлеченными. Возможно, пациенты, получавшие новую терапию, изначально были более здоровыми. Эти ранее существовавшие различия могут исказить ваши результаты.
Сопутствующие (вмешивающиеся) переменные: Это неизмеренные факторы, которые на самом деле могут быть ответственны за результат. Они представляют собой постоянную угрозу в исследованиях такого типа.
Систематическая ошибка отбора (selection bias): То, как люди оказываются в той или иной группе, не является случайным. Люди, решившие присоединиться к новой программе, могут быть более мотивированы, чем те, кто этого не сделал, что само по себе может привести к лучшим результатам.
Неопределенность: В конечном итоге вы получаете сильную корреляцию, аналогичную той, что наблюдается в корреляционных исследованиях, но не окончательное доказательство причинно-следственной связи. Полученные данные носят ориентировочный, но не неопровержимый характер.

Более глубокое объяснение этих проблем и способов работы с ними приведено в статье о валидности квазиэкспериментального плана и причинно-следственном выводе, где рассматриваются вопросы причинно-следственных связей и валидности в квазиэкспериментах.

Пошаговое руководство: как спланировать квазиэкспериментальное исследование

Если вам нужно провести одно из таких исследований, вот простой план, которому стоит следовать.

1. Сформулируйте свой вопрос Начните с четкого причинно-следственного вопроса. Будьте конкретны.

Слабый вариант: «Работает ли программа?»
Лучший вариант: «Наблюдается ли у старшеклассников, прошедших новую программу взаимного обучения, более значительный рост результатов итогового экзамена по алгебре по сравнению с теми, кто ее не проходил?»

2. Определите группы Вы не будете создавать группы случайным образом. Вы будете использовать те, которые уже существуют.

Группа воздействия: Люди, классы или регионы, которые получат вмешательство (например, три филиала компании, в которых внедряется новое программное обеспечение).
Контрольная группа/группа сравнения: Группы, в которых все останется без изменений (например, два филиала, которые продолжат работать на старой системе). Ваша цель — сделать эти группы как можно более похожими с самого начала.

3. Выберите план исследования Ваш выбор полностью зависит от того, что практически осуществимо в вашей ситуации.

Если у вас есть доступ только к одной группе, вы будете использовать план с предварительным и итоговым тестированием на одной группе.
Если у вас есть две существующие группы и вы можете измерить их показатели до и после воздействия, используйте претест-посттест с неэквивалентной контрольной группой.
Если вы изучаете изменения в политике и располагаете данными за много лет, лучшим выбором будет план прерванных временных рядов.
Если решение о воздействии принимается на основе строгого порогового значения (например, балла за тест или уровня дохода), наиболее строгим вариантом является план разрывной регрессии.

4. Учтите другие переменные Это самый важный аналитический шаг. Поскольку рандомизация не проводилась, вы должны попытаться статистически проконтролировать другие факторы и использовать максимально надежные показатели.

Сопоставление (matching): Подберите для каждого человека из группы воздействия человека из контрольной группы с похожими характеристиками (возраст, предыдущие оценки и т. д.).
Регрессионный анализ: Используйте его, чтобы изолировать эффект вашего вмешательства, удерживая другие переменные математически постоянными.
Метод разности разностей (difference-in-differences): Сравните изменение в группе воздействия с изменением в контрольной группе. Это помогает исключить общие тренды, повлиявшие на обе группы.

Если вы все еще думаете, как эти методы вписываются в ваш общий исследовательский подход, статья об исследовательских парадигмах поможет прояснить, как различные планы соответствуют целям исследования.

5. Анализируйте и представляйте результаты с осторожностью Внимательно интерпретируйте свои цифры.

Не утверждайте, что вы «доказали», что именно вмешательство вызвало изменения. Говорите, что данные «свидетельствуют о наличии» или «подтверждают» причинно-следственную связь.
Честно пишите об ограничениях исследования. Открыто перечислите другие переменные, которые вы не могли проконтролировать и которые могли повлиять на результаты. Именно эта честность делает исследование заслуживающим доверия.

При оформлении результатов для авторитетности также важна точность стиля цитирования. Если вы форматируете академическую работу, пример использования et al в APA содержит руководство по правильному цитированию в научных статьях.

Заключительные мысли о квазиэкспериментальном плане

Вы, вероятно, замечали, как сложно доказать причинно-следственную связь, когда невозможно контролировать абсолютно все, и результаты могут казаться неоднозначными или вызывать сомнения. Это может расстраивать. Описанные планы помогают работать в реальных условиях и при этом получать полезные ответы, даже когда идеальные условия недостижимы.

Вместо того чтобы излишне концентрироваться на каждом ограничении, сосредоточьтесь на выстраивании четкой структуры и обосновании своего выбора. Такие инструменты, как Jenni, помогут быстрее упорядочить мысли и сохранить четкость изложения, чтобы вы тратили меньше времени на сомнения и быстрее продвигались вперед в своей научной работе.

Содержание