Was ist Quasi-Evaluation?

Bei der Quasi-Evaluierung handelt es sich um eine Art der Evaluierung, die ohne die Unterstützung einer Kontrollgruppe durchgeführt wird. Das bedeutet, dass der Forscher die Ergebnisse der Interventionsgruppe nicht direkt mit den Ergebnissen einer Gruppe vergleichen kann, die die Intervention nicht erhalten hat. Daher sind Quasi-Bewertungen oft weniger streng als echte Experimente. Dennoch können sie hilfreich sein, um Aufschluss über die Wirksamkeit einer Intervention zu geben.

Es gibt eine Reihe von Gründen, warum sich ein Forscher dafür entscheiden könnte, eine Quasi-Evaluierung anstelle eines echten Experiments durchzuführen. Ein Grund dafür ist, dass es möglicherweise nicht möglich ist, Teilnehmer zufällig einer Interventionsgruppe und einer Kontrollgruppe zuzuordnen. Dies kann auf ethische Bedenken, praktische Zwänge oder andere Faktoren zurückzuführen sein. Ein weiterer Grund besteht darin, dass die Intervention möglicherweise in großem Umfang durchgeführt wird, was die Bildung einer Kontrollgruppe erschwert oder unmöglich macht.

Um eine Quasi-Bewertung so streng wie möglich zu gestalten, können Forscher verschiedene Methoden zur Kontrolle von Störvariablen verwenden. Zu diesen Methoden gehören:

* Übereinstimmung: Der Forscher ordnet die Teilnehmer der Interventionsgruppe anhand einer Reihe von Merkmalen wie Alter, Geschlecht, Rasse und sozioökonomischem Status den Teilnehmern der Kontrollgruppe zu.

* Propensity-Score-Matching: Hierbei handelt es sich um eine statistische Methode, die mithilfe eines mathematischen Modells die Wahrscheinlichkeit vorhersagt, mit der ein Teilnehmer die Intervention erhalten hätte. Die Teilnehmer werden dann anhand ihrer Neigungswerte zugeordnet.

* Regressionsdiskontinuitätsdesign: Hierbei handelt es sich um ein Forschungsdesign, das die Ergebnisse von Teilnehmern, die die Kriterien für den Erhalt der Intervention nur knapp erfüllten, mit den Ergebnissen von Teilnehmern vergleicht, die die Kriterien nur knapp verfehlten.

Quasi-Bewertungen können wertvolle Informationen über die Wirksamkeit einer Intervention liefern. Es ist jedoch wichtig zu bedenken, dass sie nicht so streng sind wie echte Experimente. Bei der Interpretation der Ergebnisse einer Quasi-Bewertung ist es wichtig, das Potenzial für Verzerrungen und Störvariablen zu berücksichtigen.