Cos’è la quasi valutazione?

La quasi-valutazione è un tipo di valutazione condotta senza il beneficio di un gruppo di controllo. Ciò significa che il ricercatore non può confrontare direttamente i risultati del gruppo di intervento con i risultati di un gruppo che non ha ricevuto l’intervento. Di conseguenza, le quasi-valutazioni sono spesso meno rigorose dei veri esperimenti. Tuttavia, possono comunque essere utili per fornire informazioni sull’efficacia di un intervento.

Esistono diverse ragioni per cui un ricercatore potrebbe scegliere di condurre una quasi-valutazione invece di un vero esperimento. Uno dei motivi è che potrebbe non essere possibile assegnare casualmente i partecipanti a un gruppo di intervento e a un gruppo di controllo. Ciò potrebbe essere dovuto a preoccupazioni etiche, vincoli pratici o altri fattori. Un altro motivo è che l’intervento può essere attuato su larga scala, rendendo difficile o impossibile la creazione di un gruppo di controllo.

Per rendere una quasi-valutazione quanto più rigorosa possibile, i ricercatori possono utilizzare una varietà di metodi per controllare le variabili confondenti. Questi metodi includono:

* Corrispondenza: Il ricercatore abbina i partecipanti del gruppo di intervento ai partecipanti del gruppo di controllo in base a una serie di caratteristiche, come età, sesso, razza e stato socioeconomico.

* Corrispondenza del punteggio di propensione: Si tratta di un metodo statistico che utilizza un modello matematico per prevedere la probabilità che un partecipante avrebbe ricevuto l'intervento. I partecipanti vengono quindi abbinati in base ai loro punteggi di propensione.

* Progetto di discontinuità di regressione: Si tratta di un disegno di ricerca che confronta i risultati dei partecipanti che hanno soddisfatto a malapena i criteri per ricevere l’intervento con i risultati dei partecipanti che hanno mancato di poco i criteri.

Le quasi-valutazioni possono fornire preziose informazioni sull’efficacia di un intervento. Tuttavia, è importante ricordare che non sono così rigorosi come i veri esperimenti. Quando si interpretano i risultati di una quasi-valutazione, è importante considerare il potenziale di bias e variabili confondenti.