quasiexperimentellen

Quasiexperimentelle Ansätze, oft als quasiexperimentelle Designs bezeichnet, sind Forschungsmethoden, die darauf abzielen, kausale Effekte von Interventionen zu schätzen, ohne dass die Zuweisung der Teilnehmer zu Interventions- und Kontrollgruppen zufällig erfolgt. Im Gegensatz zu randomisierten kontrollierten Studien (RCTs) beruhen sie auf vorhandenen Gegebenheiten, politischen Entscheidungen oder zeitlich festgelegten Veränderungen, wodurch Gruppen oft nicht perfekt vergleichbar sind. Trotzdem ermöglichen bestimmte Designs, unter bestimmten Annahmen, valide kausale Aussagen.

Zu den gängigen Designs gehören nicht-äquivalente Gruppenvergleiche, bei denen sich Interventions- und Kontrollgruppen bereits vor der Maßnahme unterscheiden; Regression-unterbrochenes Design (RDD), das eine klare Zuweisungsschwelle nutzt; und Interrupted Time Series (ITS) sowie Differences-in-Differences (DiD), die Veränderungen im zeitlichen Verlauf zwischen Gruppen vergleichen. Weitere Ansätze nutzen Matching-Verfahren wie Propensity Score Matching oder robuste statistische Modelle, um Unterschiede zwischen Gruppen zu kontrollieren.

Vorteile von Quasiexperimenten liegen in ihrer Praxisnähe und der Machbarkeit in realen Settings, insbesondere wenn randomisierte Experimente ethisch oder logistisch problematisch sind. Sie bieten oft bessere externe Validität und ermöglichen Evaluationen auf politischer oder institutioneller Ebene. Nachteile betreffen eingeschränkte interne Validität und potenzielle Selektionseffekte; Ergebnisse hängen stark von Annahmen über Gruppenäquivalenz, Trends und Störungen ab.

Anwendungsfelder umfassen Bildung, Sozialpolitik, Gesundheitsforschung und Programm- bzw. Politikevaluation. Historisch entwickelten sich Quasiexperimente aus dem Bedürfnis, kausale Inferenz auch dort zu ermöglichen, wo Randomisierung nicht durchführbar ist; zentrale frühere Arbeiten stammen aus der Auseinandersetzung mit den Grenzen von Experimenten in ansonsten realen Kontexten.