Vad är kvasi-utvärdering?

Kvasiutvärdering är en typ av utvärdering som genomförs utan att en kontrollgrupp har någon nytta. Det innebär att forskaren inte direkt kan jämföra interventionsgruppens utfall med resultaten för en grupp som inte fått interventionen. Som ett resultat är kvasi-utvärderingar ofta mindre rigorösa än verkliga experiment. Men de kan fortfarande vara användbara för att ge information om effektiviteten av en intervention.

Det finns ett antal anledningar till varför en forskare kan välja att göra en kvasi-utvärdering istället för ett sant experiment. En anledning är att det kanske inte går att slumpmässigt hänföra deltagare till en interventionsgrupp och en kontrollgrupp. Detta kan bero på etiska problem, praktiska begränsningar eller andra faktorer. En annan anledning är att insatsen kan genomföras i stor skala, vilket gör det svårt eller omöjligt att skapa en kontrollgrupp.

För att göra en kvasi-utvärdering så rigorös som möjligt kan forskare använda en mängd olika metoder för att kontrollera för störande variabler. Dessa metoder inkluderar:

* Matchning: Forskaren matchar deltagare i interventionsgruppen med deltagare i kontrollgruppen utifrån ett antal egenskaper, såsom ålder, kön, ras och socioekonomisk status.

* Matchning av benägenhetspoäng: Detta är en statistisk metod som använder en matematisk modell för att förutsäga sannolikheten att en deltagare skulle ha fått interventionen. Deltagarna matchas sedan baserat på deras benägenhetspoäng.

* Regressionsdiskontinuitetsdesign: Detta är en forskningsdesign som jämför resultaten för deltagare som precis uppfyllde kriterierna för att få interventionen med resultaten för deltagare som precis missade kriterierna.

Kvasiutvärderingar kan ge värdefull information om effektiviteten av en intervention. Det är dock viktigt att komma ihåg att de inte är lika rigorösa som sanna experiment. När man tolkar resultaten av en kvasi-utvärdering är det viktigt att överväga potentialen för bias och störande variabler.