Quasi-Experiment
Quasi-Experiment
Ein Quasi-Experiment ist eine experimentelle Forschungsmethode, bei der die unabhängige Variable manipuliert wird, jedoch keine vollständige Randomisierung der Versuchspersonen erfolgt. Quasi-experimentelle Designs werden häufig in sozialwissenschaftlichen, psychologischen oder wirtschaftswissenschaftlichen Studien verwendet, wenn eine zufällige Zuweisung zu Kontroll- und Experimentalgruppen aus praktischen oder ethischen Gründen nicht möglich ist.
Grundlagen des Quasi-Experiments
Definition und Abgrenzung:
Ein Quasi-Experiment ähnelt einem klassischen Experiment, unterscheidet sich jedoch in einem zentralen Punkt: Die Versuchspersonen werden nicht zufällig (randomisiert) den Gruppen zugeteilt. Stattdessen erfolgt die Gruppenzuweisung oft durch natürliche Gegebenheiten oder bestehende Strukturen. Dadurch sind Quasi-Experimente anfälliger für Störvariablen als randomisierte Experimente.
Vergleich mit echten Experimenten:
Echtes Experiment: Zufällige Zuweisung (Randomisierung) der Versuchspersonen → Hohe interne Validität.
Quasi-Experiment: Keine oder eingeschränkte Randomisierung → Mögliche Verzerrungen durch externe Faktoren.
Typen quasi-experimenteller Designs
Es gibt verschiedene Quasi-Experiment-Designs, die je nach Forschungsfrage und praktischen Gegebenheiten eingesetzt werden:
1. Nicht-äquivalentes Kontrollgruppendesign:
Eine Experimentalgruppe und eine Kontrollgruppe werden verglichen, jedoch ohne Randomisierung.
Beispiel: Eine Werbekampagne wird in Stadt A geschaltet, während Stadt B keine Kampagne erhält. Die Verkaufszahlen beider Städte werden verglichen.
2. Zeitreihenanalyse (Interrupted Time Series Design):
Eine Messreihe wird über einen bestimmten Zeitraum hinweg analysiert, wobei zu einem bestimmten Zeitpunkt eine Intervention (z. B. eine Gesetzesänderung) erfolgt.
Beispiel: Die Unfallrate auf einer Straße wird vor und nach Einführung eines Tempolimits beobachtet.
3. Natürliche Experimente:
Eine Intervention oder Veränderung tritt aufgrund externer Faktoren auf, ohne dass sie vom Forscher gesteuert wird.
Beispiel: Die Auswirkungen eines plötzlichen Wirtschaftsschocks auf das Konsumverhalten.
4. Regressions-Diskontinuitäts-Design (RDD):
Personen oder Gruppen werden aufgrund einer bestimmten Schwellenwert-Bedingung einer Behandlung oder Kontrolle zugewiesen.
Beispiel: Schüler, die knapp über oder unter einer Notengrenze liegen, um Förderunterricht zu erhalten, werden verglichen.
Vorteile und Herausforderungen eines Quasi-Experiments
Vorteile:
Praktisch anwendbar in realen Umgebungen (z. B. Marktforschung, politische Evaluation).
Ermöglicht Forschung in Bereichen, in denen Randomisierung ethisch oder logistisch nicht machbar ist.
Hohe externe Validität, da die Untersuchungen oft unter realistischen Bedingungen stattfinden.
Herausforderungen:
Geringere interne Validität: Ohne Randomisierung können Störvariablen die Ergebnisse verzerren.
Selektionseffekte: Unterschiede zwischen Experimental- und Kontrollgruppen könnten nicht durch die Intervention, sondern durch bestehende Eigenschaften der Gruppen entstehen.
Konfundierende Variablen: Externe Faktoren können das Ergebnis beeinflussen, was kausale Schlussfolgerungen erschwert.
Quasi-Experimente in der Marktforschung
In der Marktforschung sind Quasi-Experimente weit verbreitet, da Unternehmen oft keine vollständige Kontrolle über Testbedingungen haben. Beispiele sind:
A/B-Tests: Vergleich zweier Werbeanzeigen ohne zufällige Zuweisung der Nutzer.
Einführung neuer Produkte: Vergleich von Verkaufszahlen in verschiedenen Testmärkten.
Preisänderungsexperimente: Analyse der Kaufreaktionen auf Preisanpassungen in unterschiedlichen Regionen.
Fazit
Quasi-Experimente sind eine wertvolle Methode für die empirische Forschung, insbesondere in Anwendungsbereichen wie Wirtschaft, Psychologie und Sozialwissenschaften. Sie ermöglichen kausale Analysen unter realen Bedingungen, erfordern jedoch sorgfältige methodische Planung, um Verzerrungen zu minimieren und valide Schlussfolgerungen zu ziehen.