準實驗設計（quasi-experimental design）在教育、心理、社會科學乃至公共衛生等領域具有廣泛應用，它的核心目的是評估某項介入或處遇是否對特定結果變項產生因果影響。相較於真正的實驗設計，準實驗設計不完全具備隨機分派的條件，因而在內部效度的掌握上面臨挑戰，但在真實場域中則具有更高的實施可行性與倫理適切性。
基本理念與特色
準實驗設計的關鍵在於設法在缺乏隨機化的情境中，仍然試圖透過控制混淆變項與比對不同群體的變化，來接近因果推論的標準。這種設計通常涉及至少一個處遇群體與一個對照群體，並透過前後測（pretest-posttest）或時間序列的方式來觀察介入效果。
其特色在於設計彈性高，能夠配合教育或社會情境中的既有群體，例如班級、學校或社區進行研究，而不必強制分派實驗與對照組。研究者會依據實際脈絡，在設計中納入一些補償性的策略（如統計控制、配對樣本、回歸分析等）來提升推論力。
典型類型與應用
常見的準實驗設計包括：
- 非等組前後測設計（Nonequivalent Groups Pretest-Posttest Design）：研究者選擇兩個既有群體（例如兩班學生），其中一組接受介入，另一組不接受，並對兩組進行前測與後測，以比較變化幅度。
- 時間序列設計（Interrupted Time Series Design）：連續觀察某變項於多個時間點的變化，介入發生在某一中介時點，觀察其是否打斷原有趨勢，常見於政策實施研究。
- 交錯處遇設計（Switching Replications Design）：兩組受試者輪流接受處遇，進一步驗證處遇效果的穩定性與重現性。
- 匹配組設計（Matched Groups Design）：雖無隨機分派，研究者會根據關鍵變項（如年齡、成績）為受試者配對，使得兩組在重要特徵上盡可能接近，以提高比較基礎的合理性。
優勢與限制
準實驗設計的最大優勢在於其現實導向的靈活性。許多教育改革、課程介入或社會計畫無法進行隨機實驗，此時準實驗提供一種兼顧倫理與科學的中庸之道。透過謹慎設計與統計技術輔助，可以在一定程度上修正潛在的偏誤，使得研究結果具有一定的解釋力。
然而，其限制亦不可忽視。由於缺乏隨機化，可能導致組間原始差異干擾結果解釋，尤其是當受試者自行選擇是否參與處遇時，自選偏誤（selection bias）便難以排除。此外，外部事件或歷史效應（history effect）亦可能在沒有嚴密控制的情境下，干擾研究變項的變化。
方法學與分析技術
為了因應準實驗設計在效度上的挑戰，研究者往往搭配使用多元統計方法，如共變數分析（ANCOVA）、傾向分數配對（Propensity Score Matching）、回歸不連續設計（Regression Discontinuity Design, RDD）或結構方程模型（SEM）等。這些技術可協助控制前置差異或潛在變項，以強化因果推論的可靠性。
結語
準實驗設計不是實驗設計的次級版本，而是一種針對現實限制所發展出的因應策略。在教育與社會科學的實務場域中，它提供一個介於描述性研究與嚴格實驗之間的實證橋梁。研究者需基於問題本質、倫理考量與可行性評估，選擇最適設計策略，同時以批判性態度審視其推論力，方能在複雜的社會現象中探索出具有意義的知識。
資料來源：Uedu myGPTs
