Nichtexperimentelle

Nichtexperimentelle Forschung bezeichnet Forschungsansätze, bei denen Forscher keine zufällige Zuweisung von Probanden zu Behandlungs- oder Kontrollgruppen vornehmen. Stattdessen beruhen diese Designs auf Beobachtungsdaten, die in natürlichen Umgebungen erhoben werden. Dadurch lassen sich Zusammenhänge analysieren, doch Hinweise auf Kausalität sind oft weniger eindeutig und stärker von konfundierenden Faktoren beeinträchtigt.

Zu gängigen nichtexperimentellen Designs gehören Querschnittsstudien, Längsschnittstudien, Fall-Kontroll- und Kohortenstudien, Fallstudien sowie Sekundärdatenanalysen. Auch natürliche Experimente oder quasi-experimentelle Designs werden je nach Definition teils als Unterform der nichtexperimentellen Forschung geführt. Diese Ansätze verwenden oft vorhandene Strukturen oder Ereignisse statt randomisierter Interventionen.

Methodisch versuchen Forscher, interne Validität trotz fehlender Randomisierung zu erhöhen. Typische Techniken umfassen Matching (z. B. Propensity-Score-Matching), Instrumentalvariablen, Regression-Discontinuity-Design und Difference-in-Differences. Solche Methoden zielen darauf ab, konfundierende Einflüsse zu kontrollieren und plausible Kausalzusammenhänge zu stützen. Dennoch bleibt die Begründung kausaler Aussagen in nichtexperimentellen Studien restriktiv und erfordert sorgfältige Plausibilitätsprüfungen sowie Sensitivitätsanalysen.

Anwendungsgebiete liegen überwiegend in Sozial-, Verhaltens-, Gesundheits- und Wirtschaftswissenschaften. Nichtexperimentelle Forschung bietet Realitätsnähe, ethische Machbarkeit und oft größere externe Validität, ist jedoch auf sorgfältige Designs, transparente Berichterstattung und robuste Analysen angewiesen, um zuverlässige Schlüsse zu ermöglichen.