Quasi-experimenteel onderzoek

Wanneer je onderzoek gaat doen voor je scriptie, moet je een keuze maken tussen verschillende onderzoeksmethoden. Experimenteel onderzoek is een optie, maar je kunt ook kiezen voor quasi-experimenteel onderzoek. Dit betekent dat je een oorzaak-gevolgrelatie tussen twee variabelen gaat aantonen, maar dan zonder de deelnemers willekeurig over de onderzoeksgroepen te verdelen. Lees hier wat quasi-experimenteel onderzoek precies inhoudt.

Quasi-experimenteel onderzoek is een onderzoeksdesign waarbij je, net als bij experimenteel onderzoek, een mogelijke oorzaak-gevolgrelatie gaat vaststellen tussen een onafhankelijke variabele (de mogelijke oorzaak) en een afhankelijke variabele (het mogelijke gevolg). Het verschil met experimenteel onderzoek zit hem in de verdeling van de participanten.

Bij een experiment is sprake van randomisatie: de deelnemers worden willekeurig verdeeld over de experimentele groep en de controlegroep. Bij quasi-experimenteel onderzoek is de verdeling van deelnemers over de diverse groepen niet willekeurig. Je deelt de deelnemers dan op basis van bepaalde criteria in één van de groepen in. Dit betekent wel dat ook andere factoren de uitkomsten van je onderzoek kunnen beïnvloeden. Vermeld die kanttekening altijd in het discussiehoofdstuk en geef daarbij ook aan welke andere factoren mogelijk van invloed zijn.

Overigens is bij quasi-experimenteel onderzoek een controlegroep geen vereiste, alhoewel er vaak wel alsnog voor een controlegroep wordt gekozen.

Vaak kies je voor quasi-experimenteel onderzoek in plaats van een experiment als een experiment om bepaalde redenen niet mogelijk is. Soms gaat het om praktische redenen. Stel: je onderzoekt een bepaald verschil tussen mensen met en mensen zonder een auto. Dan kun je die variabele niet manipuleren. Een experiment is dus niet mogelijk.

Andere praktische redenen om te kiezen voor quasi-experimenteel onderzoek zijn:

• Experimenteel onderzoek is mogelijk te duur. Quasi-experimenteel onderzoek is goedkoper, omdat je minder tijd kwijt bent aan de steekproefselectie.
• Het kost te veel tijd om een steekproef te verzamelen waarbij je volledig willekeurig mensen over twee groepen verdeelt. Quasi-experimenteel onderzoek is in dat opzicht minder tijdrovend.
• Met quasi-experimenteel onderzoek kun je soms gebruikmaken van eerder verzamelde gegevens (bijvoorbeeld als er gegevens beschikbaar zijn vanuit onderzoeksinstellingen of van het CBS).

Ook vanuit ethisch oogpunt is het soms onmogelijk om een experiment op te zetten. Het is bijvoorbeeld onethisch om bepaalde mensen een behandeling te ontzeggen, omdat je zo graag het effect van een behandeling wilt testen. Hiervoor moet je vaak samen met de behandelaren keuzes maken in wie wel en niet een bepaalde behandeling krijgt. De verdeling over de behandelgroep en de controlegroep is dan dus niet willekeurig.

Je doet onderzoek naar de effectiviteit van twee behandelingen voor mensen die willen stoppen met roken. De ene groep ondergaat acupunctuur; de andere groep ondergaat een behandeling met hypnose. Jij wilt testen of er verschil is tussen de behandelingen wat betreft het aantal mensen dat na de behandeling nog rookt. 

De organisatie waarvoor je dit onderzoek doet, geeft aan dat je om ethische redenen niet alle rokers zomaar over de twee groepen mag verdelen. Sommige mensen hebben van zichzelf een voorkeur voor hypnose of acupunctuur. Ook is voor sommige mensen één van de twee behandelingen meer geschikt. De directie van de organisatie wil daarom dat de cliënten zelf, in overleg met hun behandelaar, mogen aangeven welke behandeling zij willen. Op basis daarvan deel je de groepen in.

Vervolgens laat je beide groepen de behandeling ondergaan. In een logboek moeten zij bijhouden hoe het hen tijdens en na de behandelingen vergaat. Daarnaast vullen alle deelnemers drie maanden na de behandeling een enquête in. Daarin geven zij onder andere aan of ze (nog steeds) gestopt zijn met roken. Zo kun je onderzoeker of de ene behandeling inderdaad effectiever is dan de andere om mensen te laten stoppen met roken.

Er zijn verschillende soorten quasi-experimenteel onderzoek. Hieronder bespreken we drie quasi-experimentele designs die vaak voorkomen.

1. Nonequivalent groups design

Bij dit type onderzoeksdesign kies je als onderzoeker twee of meerdere groepen die op elkaar lijken, maar die verschillen op het gebied van de experimentele conditie. Je onderzoekt bijvoorbeeld twee groepen rokers met ongeveer dezelfde leeftijdssamenstelling en dezelfde verhoudingen qua gender. De ene groep ondergaat een hypnosebehandeling; de ander niet. Zo kun je het effect van de hypnosebehandeling op deze rokers onderzoeken.

Bij experimenteel onderzoek zou je ervoor zorgen dat de controlegroep en de experimentele groep volledig gelijk aan elkaar zijn, behalve wat betreft de factor die je onderzoekt. Bij quasi-experimenteel onderzoek hoeven de groepen niet exact gelijk te zijn. Wel probeer je te controleren op storende variabelen, zoals grote leeftijdsverschillen of grote verschillen in het aantal sigaretten dat iemand op een dag rookt.

2. Regressie-discontinuïteit

Nog een type quasi-experimenteel design is regressie-discontinuïteit. Het idee hierbij is dat er een bepaalde drempel geldt waarboven mensen een behandeling krijgen. Wie onder de drempel valt, krijgt die behandeling niet.

De verschillen tussen mensen die net boven en net onder de drempel vallen, zijn klein. Daarom kun je ervoor kiezen om een vergelijking te maken tussen de controlegroep (die net onder de drempel valt en geen behandeling krijgt) en de behandelgroep (die net boven de drempel valt en wel een behandeling ontvangt).

Stel: je doet onderzoek naar een behandeling voor mensen met obesitas. Sommige mensen vallen net niet onder het criterium ‘obesitas’ en komen daarom niet voor de behandeling in aanmerking. Zij moeten op een andere manier proberen af te vallen. Sommige mensen hebben net aan obesitas en kunnen de behandeling wel krijgen. Je kunt dan de effecten van de behandeling onderzoeken door deze twee groepen in de loop der tijd te vergelijken.

3. Natuurlijk experiment

Bij een natuurlijk experiment worden mensen van nature al over twee groepen verdeeld. Dit type experiment zie je vaak bij observatief onderzoek.

Mensen behoren bijvoorbeeld van nature tot de groep met een laag inkomen of tot de groep met een gemiddeld inkomen. Dat verschil kun je wel gebruiken om onderzoek te doen naar een eventueel verschil in geluksniveau tussen mensen met een laag inkomen en mensen met een gemiddeld inkomen. Je hebt dan geen controle over de onafhankelijke variabele (inkomen in dit geval).

Er kleven een paar voor- en nadelen aan quasi-experimenteel onderzoek. Laten we beginnen met de voordelen:

• De externe validiteit ligt hoger dan bij een experiment, omdat het vaak gaat om echte behandelingen of natuurlijke selecties van groepen.
• De interne validiteit ligt hoger dan bij niet-experimenteel onderzoek, omdat je storende variabelen (zoals grote leeftijdsverschillen) beter buiten de deur kunt houden.
• Het is minder tijdrovend om voldoende respondenten te vinden, omdat je aan minder eisen hoeft te voldoen.

Eventuele nadelen zijn:

• Bij een experiment is de interne validiteit hoger dan bij quasi-experimenteel onderzoek. Je past bij een quasi-experimenteel design geen randomisatie toe, waardoor de resultaten ook het gevolg kunnen zijn van andere factoren.
• Je bent mogelijk afhankelijk van instanties, bijvoorbeeld als je mensen in een behandel- en controlegroep moet indelen. Dat kan je onderzoek vertragen.
• Als je bestaande gegevens gebruikt voor je onderzoek, heb je minder controle over de dataverzameling. Het kan zijn dat de gegevens niet op een nauwkeurige manier zijn verzameld.

Naast quasi-experimenteel onderzoek bestaan er nog veel meer soorten onderzoek. Wij zetten de verschillende onderzoeksmethoden voor je op een rij. Lees op onze site ook hoe je een goed onderzoeksplan maakt. Zo kun je de juiste keuzes maken over de opzet van jouw onderzoek.