شبه تجربة

التجربة شبه التجريبية هي تصميم بحثي يُستخدم لتقدير الأثر السببي لتدخل ما. يهدف هذا التصميم إلى تقييم الفرق بين النتائج (مثل مستوى معرفة القراءة، وأعراض الاكتئاب) في مجموعة خضعت لتدخل ومجموعة أخرى لم تخضع له. يُفهم التدخل بشكل عام بحيث يمكن أن يصممه باحثون (مثل برنامج قراءة) أو قد يكون حدثًا يؤثر على مجموعة من الناس، مثل كارثة (مثل زلزال). تتشابه التجارب شبه التجريبية مع التجارب والتجارب المعشاة ذات الشواهد ، ولكنها تفتقر تحديدًا إلى التوزيع العشوائي لمجموعات التدخل والمجموعات الضابطة. بدلًا من ذلك، تقارن التصاميم شبه التجريبية عادةً بين مجموعات موجودة مسبقًا (مثل ما إذا كان شخص ما قد تعرض لفيروس كوفيد-19 ) أو مجموعات تم إنشاؤها دون توزيع عشوائي (مثل طلاب يرتادون مدارس ذات برامج قراءة مختلفة). ^{[ 1 ]}

يعتمد التحليل السببي للتجارب شبه التجريبية على افتراضات تجعل عدم العشوائية غير ذي صلة، مثل افتراض الاتجاهات المتوازية في طريقة الفرق في الفروق (DiD). وتخضع التجارب شبه التجريبية لمخاوف تتعلق بالصلاحية الداخلية . بعبارة أخرى، قد يكون من الصعب إثبات وجود علاقة سببية بين ظروف المعالجة والمراقبة والنتائج المرصودة في التصاميم شبه التجريبية بشكل مقنع. ويصدق هذا بشكل خاص في حال وجود متغيرات دخيلة لا يمكن التحكم بها أو أخذها في الحسبان. ^{[ 2 ]} ومن أهم العوائق التي تحول دون استخلاص استنتاجات سببية في التجارب شبه التجريبية احتمال أن تكون متغيرات غير مقاسة قد ساهمت في الاختلافات بين مجموعتي المعالجة والمراقبة في النتائج، وهو ما يُعد أقل إشكالية في التجارب الحقيقية لأن التوزيع العشوائي يُساوي إلى حد كبير بين مجموعتي التدخل والمراقبة بناءً على كل من العوامل الأساسية المقاسة وغير المقاسة، لا سيما عند وجود عدد كبير من الوحدات التجريبية التي يجب توزيعها عشوائيًا. إن الوحدات التجريبية الأكثر شيوعًا المستخدمة في البحوث شبه التجريبية هي البشر على الرغم من أنه يتم في بعض الأحيان استخدام وحدات تنظيمية مثل المدارس ^{[ 3 ]} والأقسام في المنظمة ^{[ 4 ] .}

تتمثل الخطوة الأولى في تصميم دراسة شبه تجريبية في تحديد المتغيرات. المتغير شبه المستقل هو المتغير الذي يتم التلاعب به للتأثير على المتغير التابع. في تحليل السلاسل الزمنية، يُرصد المتغير التابع بمرور الوقت لرصد أي تغييرات قد تطرأ عليه. عادةً ما تُدرج متغيرات مصاحبة واحدة أو أكثر في التحليلات، ومن الأفضل أن تكون هذه المتغيرات قادرة على التنبؤ بانتماء المجموعة والنتيجة. تُستخدم هذه المتغيرات الإضافية غالبًا لمعالجة عوامل التداخل ، على سبيل المثال، من خلال التعديل الإحصائي أو المطابقة بناءً على متغير مصاحب مؤثر. بمجرد تحديد المتغيرات وتعريفها، ينبغي تطبيق إجراءات المعالجة التجريبية والضابطة (بافتراض أن الباحثين لا يدرسون أحداثًا غير قابلة للتلاعب مثل الكوارث الطبيعية)، ثم تقييم الفروق بين المجموعات. ^{[ 5 ]}

في تجربة ذات توزيع عشوائي، تتساوى تقريبًا احتمالية توزيع وحدات الدراسة على مجموعتي العلاج والمراقبة. ولذلك، يهدف التوزيع العشوائي إلى جعل المجموعتين متكافئتين قدر الإمكان من خلال توزيع المتغيرات الدخيلة المعروفة وغير المعروفة بالتساوي بين العلاجات. في المقابل، في التصميم شبه التجريبي، يعتمد التوزيع على مجموعة علاجية معينة على معايير أخرى غير التوزيع العشوائي. فبحسب نوع التصميم شبه التجريبي، قد يتحكم الباحث في التوزيع على مجموعة العلاج، ولكنه يستخدم معايير أخرى غير التوزيع العشوائي (مثل درجة قطع في اختبار قراءة) لتحديد المشاركين في مجموعتي العلاج والمراقبة. وقد تؤثر عوامل مثل التكلفة، والجدوى، والاعتبارات السياسية، أو سهولة الوصول، على كيفية توزيع المشاركين على مجموعات العلاج، أو حتى على توزيعهم من الأساس. ونتيجة لذلك، تخضع التجارب شبه التجريبية، مقارنةً بالتجارب الحقيقية، لمزيد من المخاوف المتعلقة بالصلاحية الداخلية.

تستخدم العديد من التجارب شبه التجريبية أسلوب "الاختبار القبلي والبعدي". وهذا يعني تقييم المشاركين قبل تعريضهم لظروف العلاج والمراقبة، ثم اختبارهم بعد تطبيق هذه الظروف. يساعد الاختبار القبلي الباحثين على تحديد العوامل المؤثرة، مثل كون أفراد إحدى المجموعات أثقل وزنًا من أفراد المجموعة الأخرى في دراسة غذائية. إذا وُجدت اختلافات بين المجموعات في متغير مشترك مهم تم قياسه (مثل الوزن، مؤشر كتلة الجسم) في مرحلة الاختبار القبلي، يمكن للباحث التحكم إحصائيًا في هذا المتغير المشترك بعد جمع بيانات الاختبار البعدي. ^{[ 6 ]}

توجد أنواع عديدة من التصاميم شبه التجريبية، لكل منها نقاط قوة وضعف وتطبيقات مختلفة. تشمل هذه التصاميم (على سبيل المثال لا الحصر): ^{[ 7 ]}

• الفرق في الفروق (مقارنة ما قبل وما بعد مع وبدون)
  • دراسة الحدث
• تصميم مجموعات التحكم غير المتكافئة
  • تصميمات مجموعة التحكم بدون علاج
  • تصميمات المتغيرات التابعة غير المتكافئة
  • تم استبعاد تصميمات مجموعات العلاج
  • تصميمات العلاج المتكرر
  • تصاميم مجموعات التحكم غير المتكافئة ذات المعالجة المعكوسة
  • تصميمات المجموعات
  • تصميمات ما بعد الاختبار فقط
  • تصاميم استمرارية الانحدار
• تصميم الانقطاع الانحداري
• تصميم دراسة الحالات والشواهد
  • تصميمات السلاسل الزمنية
  • تصميم السلاسل الزمنية المتعددة
  • تصميم السلاسل الزمنية المتقطعة
  • المتغيرات الآلية
• تحليل اللوحة

من بين جميع هذه التصاميم، يُعد تصميم الانقطاع الانحداري الأقرب إلى التصميم التجريبي، حيث يحتفظ الباحث بالتحكم في تخصيص العلاج، ومن المعروف أنه "يُعطي تقديرًا غير متحيز لتأثيرات العلاج". ^{[ 7 ] : 242} إلا أنه يتطلب عددًا كبيرًا من المشاركين في الدراسة ونمذجة دقيقة للشكل الوظيفي بين التخصيص ومتغير النتيجة، وذلك لتحقيق نفس قوة التصميم التجريبي التقليدي.

على الرغم من أن التجارب شبه التجريبية قد يتجنبها أحيانًا من يعتبرون أنفسهم من دعاة التجارب التقليدية (مما دفع دونالد تي. كامبل إلى صياغة مصطلح "التجارب المقلقة" لوصفها)، ^{[ 8 ]} إلا أنها قد تكون مفيدة في المجالات التي لا يكون فيها إجراء تجربة أو تجربة عشوائية مضبوطة ممكنًا أو مرغوبًا فيه. تشمل هذه الحالات تقييم أثر تغييرات السياسات العامة، أو التدخلات التعليمية، أو التدخلات الصحية واسعة النطاق. يتمثل العيب الرئيسي للتصاميم شبه التجريبية في عدم قدرتها على استبعاد احتمال التحيز الناتج عن المتغيرات الدخيلة، والذي قد يعيق القدرة على استخلاص استنتاجات سببية. غالبًا ما يُستخدم هذا العيب كذريعة لتجاهل نتائج التجارب شبه التجريبية. مع ذلك، يمكن التحكم في هذا التحيز باستخدام تقنيات إحصائية متنوعة، مثل الانحدار المتعدد، إذا أمكن تحديد وقياس المتغيرات الدخيلة. يمكن استخدام هذه التقنيات لنمذجة تأثيرات المتغيرات الدخيلة واستبعادها جزئيًا، مما يُحسّن دقة النتائج المُستخلصة من التجارب شبه التجريبية. علاوة على ذلك، فإن الاستخدام المتزايد لمطابقة ميل الاستجابة لمطابقة المشاركين بناءً على المتغيرات المهمة لعملية اختيار العلاج يُمكن أن يُحسّن دقة نتائج التجارب شبه التجريبية. في الواقع، أظهرت البيانات المُستمدة من تحليلات التجارب شبه التجريبية تطابقًا وثيقًا مع البيانات التجريبية في بعض الحالات، حتى عند استخدام معايير مختلفة. ^{[ 9 ]} باختصار، تُعدّ التجارب شبه التجريبية أداة قيّمة، لا سيما للباحثين التطبيقيين. لا تسمح التصاميم شبه التجريبية، في حد ذاتها، باستخلاص استنتاجات سببية قاطعة؛ ومع ذلك، فإنها تُوفّر معلومات ضرورية وقيّمة لا يُمكن الحصول عليها من خلال الأساليب التجريبية وحدها. اقترح شاديش وآخرون (2002) أن يتجاوز الباحثون، وخاصة المهتمين بدراسة مسائل البحث التطبيقي، التصميم التجريبي التقليدي وأن يستفيدوا من الإمكانيات الكامنة في التصاميم شبه التجريبية. ^{[ 7 ]}

على سبيل المثال، تقوم التجربة الحقيقية بتوزيع الأطفال عشوائياً على المنح الدراسية، وذلك للتحكم في جميع المتغيرات الأخرى. تُستخدم التجارب شبه التجريبية بشكل شائع في العلوم الاجتماعية والصحة العامة والتعليم وتحليل السياسات ، خاصةً عندما يكون من غير العملي أو المعقول توزيع المشاركين في الدراسة عشوائياً على مجموعة العلاج.

على سبيل المثال، لنفترض أننا قسمنا الأسر إلى فئتين: أسر يضرب فيها الآباء أبناءهم، وأسر لا يضرب فيها الآباء أبناءهم. يمكننا إجراء تحليل انحدار خطي لتحديد ما إذا كانت هناك علاقة طردية بين ضرب الآباء لأبنائهم وسلوكهم العدواني. مع ذلك، قد لا يكون توزيع الآباء عشوائيًا على فئتي الضرب وعدم الضرب عمليًا أو أخلاقيًا، لأن بعض الآباء قد يعتقدون أن ضرب أبنائهم خطأ أخلاقي ويرفضون المشاركة.

يُفرّق بعض المؤلفين بين التجربة الطبيعية و"شبه التجربة". ^{[ 7 ]} قد تُقارب التجربة الطبيعية التوزيع العشوائي، أو قد تتضمن عشوائية حقيقية لا يقوم بها المُجرِّبون ولا تُجرى من أجل التجربة. أما شبه التجربة، فلا تتضمن عمومًا عشوائية فعلية. ^{[ 1 ]}

تتضمن التجارب شبه التجريبية مقاييس للنتائج، ومعالجات، ووحدات تجريبية، لكنها لا تستخدم التوزيع العشوائي . غالبًا ما يختار معظم الباحثين التجارب شبه التجريبية بدلًا من التجارب الحقيقية. وعادةً ما يكون تنفيذها أسهل من التجارب الحقيقية، لأنها تجمع بين خصائص التصاميم التجريبية وغير التجريبية. ويمكن إدخال متغيرات مُقاسة ومتغيرات مُعالَجة. وعادةً ما يختار الباحثون التجارب شبه التجريبية لأنها تُعظّم الصلاحية الداخلية والخارجية. ^{[ 10 ]}

نظرًا لاستخدام التصاميم شبه التجريبية عندما يكون التوزيع العشوائي غير عملي أو غير أخلاقي، فإنها عادةً ما تكون أسهل في الإعداد من التصاميم التجريبية الحقيقية، التي تتطلب ^{[ 11 ]} التوزيع العشوائي للمشاركين. إضافةً إلى ذلك، يقلل استخدام التصاميم شبه التجريبية من المخاطر التي تهدد الصلاحية البيئية ، حيث لا تعاني البيئات الطبيعية من مشاكل التزييف نفسها التي تعاني منها بيئة المختبر المُحكمة. ^{[ 12 ]} ولأن التجارب شبه التجريبية هي تجارب طبيعية، يمكن تطبيق نتائج إحداها على مشاركين وبيئات أخرى، مما يسمح بتعميم بعض النتائج على السكان . كما أن هذه الطريقة التجريبية فعالة في البحوث الطولية التي تتضمن فترات زمنية أطول يمكن متابعتها في بيئات مختلفة.

من مزايا التجارب شبه التجريبية الأخرى إمكانية إجراء أي تعديلات يختارها الباحث. أما في التجارب الطبيعية، فيتعين على الباحثين ترك التعديلات تحدث تلقائيًا دون أي سيطرة عليها. كما أن استخدام مجموعات مختارة ذاتيًا في التجارب شبه التجريبية يُزيل احتمالية وجود مخاوف أخلاقية أو مشروطة، وما إلى ذلك، أثناء إجراء الدراسة. ^{[ 10 ]}

تخضع تقديرات التأثير في الدراسات شبه التجريبية لتأثير المتغيرات الدخيلة . ^{[ 1 ]} في المثال السابق، من المحتمل أن يكون اختلاف استجابة الأطفال للعقاب البدني متأثرًا بعوامل يصعب قياسها والتحكم بها، مثل طبيعة الطفل الجامحة أو سرعة غضب الوالدين. قد يُسهّل غياب التوزيع العشوائي في تصميم الدراسة شبه التجريبية إجراء الدراسات، ولكنه يطرح أيضًا تحديات عديدة أمام الباحث فيما يتعلق بصحة النتائج الداخلية. يُصعّب هذا النقص في التوزيع العشوائي استبعاد المتغيرات الدخيلة ، ويُدخل تهديدات جديدة لصحة النتائج الداخلية . ^{[ 13 ]} نظرًا لغياب التوزيع العشوائي، يمكن تقريب بعض المعلومات حول البيانات، ولكن يصعب تحديد استنتاجات العلاقات السببية بسبب وجود مجموعة متنوعة من المتغيرات الخارجية والدخيلة في البيئة الاجتماعية. علاوة على ذلك، حتى مع تقييم هذه التهديدات لصحة النتائج الداخلية، لا يزال من غير الممكن إثبات السببية بشكل كامل لأن الباحث لا يملك سيطرة كاملة على المتغيرات الخارجية . ^{[ 14 ]}

تشمل العيوب أيضًا أن مجموعات الدراسة قد تُقدّم أدلة أضعف بسبب غياب العشوائية. تُضفي العشوائية معلومات قيّمة على الدراسة لأنها تُوسّع نطاق النتائج، وبالتالي تُقدّم تمثيلًا أفضل للمجتمع ككل. كما يُمكن أن يُشكّل استخدام مجموعات غير متساوية تهديدًا لصحة النتائج الداخلية. فإذا لم تكن المجموعات متساوية، وهو ما يحدث أحيانًا في التجارب شبه التجريبية، فقد لا يكون الباحث متأكدًا من تحديد أسباب النتائج. ^{[ 6 ]}

الصلاحية الداخلية هي مدى دقة الاستنتاجات المتعلقة بالعلاقة السببية أو علاقة السبب والنتيجة. ولذلك، تُعدّ الصلاحية مهمة للتجارب شبه التجريبية، لأنها تُعنى بالعلاقات السببية. وتتحقق الصلاحية الداخلية عندما يحاول الباحث التحكم في جميع المتغيرات التي قد تؤثر على نتائج التجربة. ويُعدّ كلٌّ من الانحدار الإحصائي والتاريخ والمشاركين من العوامل التي قد تُهدد الصلاحية الداخلية. والسؤال الذي يجب طرحه للحفاظ على مستوى عالٍ من الصلاحية الداخلية هو: "هل هناك أسباب أخرى محتملة للنتيجة غير السبب الذي أرغب في تحقيقه؟" إذا كان الأمر كذلك، فقد لا تكون الصلاحية الداخلية قوية بالقدر الكافي. ^{[ 10 ]}

تُعرَّف الصلاحية الخارجية بأنها مدى إمكانية تعميم النتائج المُستخلصة من عينة دراسة ما على فئة سكانية محددة بدقة، وعلى فئات فرعية مختلفة من الأفراد، والأوقات، والسياقات، وأساليب الدراسة. ^{[ 15 ]} وقد جادل لينش بأن التعميم على فئة سكانية يكاد يكون مستحيلاً، لأن الفئات السكانية التي نرغب في إسقاط نتائجنا عليها هي مؤشرات لسلوك مستقبلي، وهو ما لا يمكن، بحكم التعريف، أخذ عينات منه. ^{[ 16 ]} ولذلك، فإن السؤال الأكثر أهمية هو ما إذا كانت آثار العلاج قابلة للتعميم على فئات فرعية تختلف في عوامل أساسية قد لا تكون بارزة للباحث. وتعتمد الصلاحية الخارجية على ما إذا كانت العلاجات المدروسة لها آثار متجانسة عبر مجموعات فرعية مختلفة من الأفراد، والأوقات، والسياقات، وأساليب الدراسة، أو ما إذا كانت إشارة وحجم أي آثار علاجية تتغير عبر المجموعات الفرعية بطرق قد لا يدركها الباحثون أو يفهمونها. ^{[ 17 ]} وقد ريَّد كلٌّ من أثي وإمبنز ، وأثي وواغر، تقنيات التعلّم الآلي للفهم الاستقرائي لآثار العلاج غير المتجانسة. ^{[ 18 ] [ 19 ]}

تُعدّ تصاميم " الشخص حسب المعالجة " أكثر أنواع تصاميم التجارب شبه التجريبية شيوعًا. في هذا التصميم، يقيس الباحث متغيرًا مستقلًا واحدًا على الأقل. وإلى جانب قياس هذا المتغير، يُجري الباحث أيضًا تعديلًا على متغير مستقل آخر. ونظرًا لتعدد المتغيرات المستقلة التي يتم قياسها وتعديلها، تُجرى هذه الأبحاث غالبًا في المختبرات. ومن العوامل المهمة في التعامل مع تصاميم "الشخص حسب المعالجة" ضرورة استخدام التوزيع العشوائي لضمان سيطرة الباحث الكاملة على التعديلات التي تُجرى على الدراسة. ^{[ 20 ]}

أُجريت دراسةٌ من هذا النوع في جامعة نوتردام، هدفت إلى معرفة ما إذا كان التوجيه المهني يُسهم في زيادة الرضا الوظيفي. أظهرت النتائج أن العديد ممن تلقوا توجيهًا مهنيًا أبدوا رضا وظيفيًا عاليًا. مع ذلك، أظهرت الدراسة أيضًا أن نسبةً كبيرةً من الموظفين الراضين كانت مرتفعةً بين من لم يتلقوا توجيهًا مهنيًا. وخلص سيبرت إلى أنه على الرغم من سعادة الموظفين الذين تلقوا توجيهًا مهنيًا، إلا أنه لا يمكنه الجزم بأن السبب يعود إلى الموجهين أنفسهم، نظرًا لارتفاع نسبة الموظفين غير الموجهين الذين أعربوا عن رضاهم. لهذا السبب، يُعدّ الفحص المسبق بالغ الأهمية لتقليل أي عيوب في الدراسة قبل ظهورها. ^{[ 21 ]}

تُشكّل التجارب الطبيعية نوعًا مختلفًا من التصميم شبه التجريبي. يختلف هذا التصميم عن النوع القياسي للتجارب شبه التجريبية، حيث يقوم فريق البحث بتوزيع مجموعات غير عشوائية من الأفراد، موجودة مسبقًا، على مجموعتي التدخل/العلاج والمراقبة. وبدون التوزيع العشوائي، تكون الثقة في تكافؤ المجموعات فيما يتعلق بجميع العوامل الأساسية ذات الصلة ضعيفة للغاية. تحاكي التجربة الطبيعية التوزيع العشوائي الموجود في التجارب الحقيقية، وتحدث الأحداث قيد الدراسة بشكل طبيعي. على سبيل المثال، يمكن أن يكون الاستفادة من الأحداث الطبيعية مفيدًا في دراسة تأثير الأحداث الصادمة على الأفراد. ^{[ 20 ]}

• التصميم شبه التجريبي في قاعدة معارف أساليب البحث