Квазиэкспериментальный дизайн и дизайн естественного эксперимента

Квазиэкспериментальные дизайны оценивают эффект вмешательства или воздействия, когда случайное распределение невозможно, неэтично или непрактично, используя структурированную, но неслучайную вариацию для аппроксимации контролируемого сравнения. Естественные эксперименты являются тесно связанной формой, в которой воздействие возникает в результате изменения политики, программы или внешнего события, а не в результате назначения исследователем, что позволяет исследователям изучать вмешательства на уровне популяции, которые никогда не могли быть рандомизированы.

Definition

Квазиэкспериментальный дизайн оценивает эффект вмешательства без случайного распределения, опираясь на структурированное сравнение (во времени, между группами или пороговое значение) для выделения эффекта вмешательства; естественный эксперимент — это квазиэксперимент, в котором воздействие определяется событиями, находящимися вне контроля исследователя.

Scope

Эта тема охватывает логику, общую для квазиэкспериментов и естественных экспериментов, распространенные дизайны, такие как прерванные временные ряды, контролируемые исследования до и после, разность разностей и регрессионная разрывность, а также их положение между рандомизированными исследованиями и чисто обсервационными исследованиями. Это методологический справочник в рамках доказательной практики и не содержит клинических инструкций.

Core questions

• Как можно оценить причинно-следственные связи, когда рандомизация невозможна?
• Какие структуры сравнения используются в прерванных временных рядах, разности разностей и регрессионной разрывности?
• Какие угрозы валидности остаются, когда распределение не является случайным?

Key concepts

• Неслучайное распределение
• Прерванные временные ряды
• Разность разностей
• Регрессионная разрывность
• Контролируемое исследование до и после
• Контрфактическая и сравнительная группа
• Смешение и секулярные тенденции

Mechanisms

В отсутствие рандомизации эти дизайны строят контрфактический сценарий на основе структуры, а не случайности. Прерванные временные ряды сравнивают тенденцию до вмешательства с тенденцией после, используя траекторию до вмешательства как ожидаемый курс в отсутствие вмешательства (Kontopantelis et al., 2015). Разность разностей сопоставляет изменение во времени в группе воздействия с изменением в неэкспонированной контрольной группе для нивелирования общих секулярных тенденций, а регрессионная разрывность использует пороговое правило, которое назначает воздействие для оценки эффектов вблизи отсечки. Поскольку распределение не является случайным, остаточное смешение, исторические эффекты и отбор остаются угрозами, которые должны быть устранены путем дизайна и анализа (Shadish et al., 2002).

Clinical relevance

Квазиэксперименты и естественные эксперименты предоставляют большую часть доказательств по вмешательствам на уровне популяции и политики в области здравоохранения, где рандомизация часто невозможна. Эта статья объясняет, как такие доказательства генерируются и оцениваются, и не является основой для индивидуальных клинических решений.

Evidence & guidelines

Руководство Медицинского исследовательского совета определяет, как естественные эксперименты могут достоверно оценивать вмешательства в области общественного здравоохранения и какие условия усиливают их выводы (Craig et al., 2012). Методологические описания описывают прерванные временные ряды и связанные с ними регрессионные подходы, когда рандомизация невозможна (Kontopantelis et al., 2015), и в рамках систем оценки такие дизайны обычно рассматриваются как обсервационные доказательства, которые могут быть повышены в статусе, когда сравнение является сильным (Guyatt et al., 2008).

History

Концептуальные основы были заложены Кэмпбеллом и его коллегами в середине XX века в социальных науках, различая экспериментальные и квазиэкспериментальные дизайны и каталогизируя угрозы валидности, позднее консолидированные Шэдишем, Куком и Кэмпбеллом (2002). Исследования в области здравоохранения все чаще использовали эти дизайны и естественные эксперименты для оценки политик и программ, при этом появились специализированные руководства по общественному здравоохранению (Craig et al., 2012).

Debates

Какую причинно-следственную значимость могут иметь квазиэкспериментальные доказательства?

Надежные дизайны, такие как хорошо проведенные естественные эксперименты и регрессионная разрывность, могут приближаться по достоверности к рандомизированным исследованиям для определенных вопросов, но без рандомизации предположения, необходимые для причинно-следственного вывода, являются более сильными и труднее проверяемыми, поэтому доказательная значимость обсуждается и зависит от дизайна.

Key figures

• Donald Campbell
• Thomas Cook
• William Shadish
• Peter Craig

Seminal works

• shadish-2002
• craig-2012-natural
• kontopantelis-2015-its

Frequently asked questions

Чем квазиэксперимент отличается от рандомизированного исследования?

Оба оценивают вмешательство по сравнению с контролем, но квазиэксперимент не распределяет вмешательство случайным образом; он опирается на структуру, такую как время, различия между группами или пороговое значение, для построения сравнения, что оставляет больше возможностей для смешения.

Что такое естественный эксперимент?

Это квазиэксперимент, в котором воздействие создается событием, политикой или программой, находящимися вне контроля исследователя, что позволяет изучать вмешательства, часто в масштабах популяции, которые не могли быть назначены случайным образом.