MODELE EXPERIMENTALE

Designul studiului experimental are cel mai mare nivel de control și a fost adesea identificat ca standardul de aur al cercetării cantitative datorită capacității sale de a determina o relație cauză-efect între o intervenție (cauza) și rezultatul studiului (efectul) (Rogers & Révész, 2020) .

Cercetarea științifică recunoaște pe scară largă modelele experimentale drept standardul de aur. Această metodă, cunoscută sub numele de experimentare adevărată, stabilește o relație cauză-efect între variabilele dintr-un studiu. În ciuda concepțiilor greșite obișnuite, experimentarea adevărată nu este exclusivă pentru setările de laborator.

Cercetarea experimentală oferă o abordare structurată pentru stabilirea relațiilor cauzale între variabile. Folosind această abordare, cercetătorul este implicat activ în deducerea și testarea ipotezelor. Cercetătorul manipulează o variabilă independentă (cauza) și observă efectul acesteia asupra unei variabile dependente în timp ce încearcă să controleze variabilele străine. Acest lucru se realizează prin administrarea tratamentului unui grup în timp ce îl reține altuia și apoi analizând scorurile rezultate ale ambelor grupuri.

În domeniul cercetării, un experiment implică selectarea aleatorie a participanților și expunerea acestora la diferite niveluri ale uneia sau mai multor variabile, cunoscute ca variabile independente. Cercetătorul observă apoi impactul acestei expuneri asupra uneia sau mai multor variabile de rezultat numite variabile dependente. Scopul efectuării unui experiment este de a stabili o corelație între variabilele independente și dependente și de a deduce concluzii privind eficacitatea intervenției și legătura cauzală a acesteia. Un aspect cheie al acestui proces este controlul variabilelor străine. Acest control este esențial deoarece asigură că orice efecte observate se datorează exclusiv manipulării variabilelor independente, sporind validitatea studiului. Experimentele sunt un instrument puternic pentru investigarea relațiilor cauză-efect în diverse domenii, inclusiv psihologie, medicină, fizică și inginerie (Mizik & Hanssens, 2018) .

Experimentele adevărate alocă aleatoriu subiecții condițiilor de tratament, în timp ce cvasi-experimentele utilizează sarcini nerandomizate. Pentru a asigura asemănarea subiecților, cazurile sunt potrivite pe diferite caracteristici și alocate aleatoriu grupurilor de control și experimentale. Sunt luate în considerare doar faptele observabile, iar statisticile inferenţiale produc rezultate numerice precise. Au fost dezvoltate diferite modele experimentale, de la simple înainte-după până la proiecte factoriale multivariate complexe, inclusiv:

• Proiectare paralelă - Într-un proiect paralel, participanții sunt repartizați aleatoriu fie grupului de intervenție, fie grupului de control.
• Design crossover - Într-un design crossover, participanții sunt inițial alocați fie grupului de intervenție, fie grupului de control și apoi trec la celălalt grup după o anumită perioadă de timp. Acest design ajută la anularea părtinirii din diferențele individuale, deoarece fiecare participant devine propriul control.
• Design cluster - În multe contexte de cercetare, nu este întotdeauna posibilă randomizarea indivizilor pentru a primi diferite intervenții. Pentru a depăși acest lucru, grupuri sau grupuri de indivizi (de exemplu, secții, unități sau spitale) pot fi alocate aleatoriu fie controlului, fie intervenției și toți membrii clusterului vor primi alocarea.

Studiul randomizat controlat (RCT) este o abordare de cercetare foarte apreciată care întruchipează aceste virtuți (Styles & Torgerson, 2018) (Fig. 11).

Toate variabilele sunt identificate și controlate în acest tip de experiment, cu excepția uneia. Variabila independentă --- este manipulată pentru a observa efectele sale asupra variabilelor dependente. În plus, participanții sunt repartizați aleatoriu la tratamente experimentale în loc să fie selectați din grupuri naturale. Aceasta asigură validitatea cercetării.

Principiile fundamentale ale proiectelor experimentale includ repartizarea aleatorie, manipularea variabilelor și grupurile de control. În timp ce modelele experimentale stabilesc în mod eficient relații cauzale, ele au și limitări, cum ar fi considerente etice și constrângeri practice.

Cadrul fundamental al unui design cantitativ este înrădăcinat în metoda științifică, utilizând raționamentul deductiv. Aceasta implică cercetătorul să dezvolte o ipoteză, să investigheze pentru a culege date despre problemă și apoi să analizeze și să împărtășească concluziile pentru a demonstra că ipotezele nu sunt false.

Pentru a urma această procedură, ar trebui:

• Observați un fenomen necunoscut, inexplicabil sau nou și cercetați teoriile actuale legate de această problemă.
• Creați o ipoteză pentru a explica observațiile făcute.
• Preziceți rezultatele pe baza acestor ipoteze și creați un plan pentru a testa predicția.
• Colectați și procesați date. Dacă predicția este corectă, treceți la pasul următor. Dacă nu, creați o nouă ipoteză pe baza cunoștințelor disponibile.
• Verificați constatările, trageți concluziile și prezentați rezultatele într-un format adecvat.

Crano şi colab. (2014) evidențiază pașii unui design clasic de cercetare experimentală adevărată, care implică adunarea unui grup de participanți, efectuarea unui pretest pe variabila dependentă, repartizarea aleatorie a participanților fie grupului experimental, fie grupului de control, controlând îndeaproape aplicarea tratamentului experimental între cele două grupuri, iar măsurarea ambelor grupuri din nou pe variabila dependentă după manipularea experimentală (Fig. 12). Există variații, cum ar fi eliminarea pretestării, inclusiv a mai multor tratamente experimentale sau utilizarea acelorași participanți în toate condițiile experimentale.

Urmărirea pașilor cruciali este esențială pentru proiectarea și desfășurarea eficientă a experimentelor. Acești pași includ următorii (Kuçuksayraç, 2007) :

• Eșantionarea participanților pentru studiu.
• Atribuirea aleatorie a participanților în grupuri.
• Atribuirea aleatorie a grupurilor în condiții experimentale sau de control.
• Definirea variabilei independente, care se referă la aspectul mediului studiat care variază între grupuri.
• Definirea variabilei dependente, care măsoară orice modificări comportamentale rezultate.
• Controlul tuturor celorlalte variabile care pot afecta variabila dependentă, păstrând consecvența variabilei independente.
• Efectuarea de teste statistice pentru a confirma sau infirma ipoteza pentru a determina dacă există diferențe între cele două grupuri în ceea ce privește măsurătorile variabilei dependente.
• Dacă ipoteza este confirmată, explicați și generalizați constatările.
• În cele din urmă, preziceți modul în care rezultatele se pot aplica altor situații, potențial prin replicare.

În concluzie, cercetarea cantitativă este o metodă importantă pentru măsurarea variabilelor și evaluarea eficacității intervențiilor. Spre deosebire de cercetarea calitativă, cercetarea cantitativă este realizată în mod obiectiv, punând accent pe reducerea părtinirii. Cercetătorii care încearcă să adopte practici bazate pe dovezi trebuie să aibă o înțelegere puternică a designului cercetării cantitative. Aceste cunoștințe le permit să înțeleagă și să evalueze mai bine literatura de cercetare și, eventual, să integreze rezultatele studiului și recomandările în munca lor.

Tabelul 8. sintetizează alternativele de implementare a proiectelor de cercetare cantitativă și experimentală ajustate la diferite condiții de cercetare.