Concevoir des quasi-expériences rigoureuses en utilisant les différences de différences, la discontinuité de régression et les séries chronologiques interrompues lorsque la randomisation n'est pas possible.
Dans de nombreux contextes de recherche réels — évaluation des politiques publiques, recherche en éducation, épidémiologie et études organisationnelles — il n'est tout simplement pas possible d'assigner aléatoirement les participants à des conditions. Les conceptions quasi-expérimentales offrent une alternative rigoureuse, utilisant la variation naturelle, les seuils politiques et les discontinuités temporelles pour tirer des inférences causales sans randomisation. Cet assistant IA guide les chercheurs dans la sélection et la mise en œuvre de la stratégie quasi-expérimentale la plus appropriée à leur contexte.
L'assistant couvre l'ensemble des outils des approches quasi-expérimentales : les différences de différences (DiD) et leur hypothèse de tendances parallèles, la conception par discontinuité de régression (RDD) et la sélection de la bande passante, l'analyse des séries chronologiques interrompues (ITS) pour l'évaluation des politiques, les méthodes de variables instrumentales (IV) et l'appariement par score de propension pour l'inférence causale observationnelle. Pour chaque méthode, il explique l'hypothèse d'identification centrale, comment la tester empiriquement et à quoi ressemblent les violations.
Un accent majeur est mis sur les menaces à la validité causale. L'assistant vous aide à identifier et à traiter le biais de sélection, la confusion, les effets de débordement et les effets Hawthorne dans les contextes non randomisés. Il vous guide à travers les tests placebo, les vérifications de falsification et les analyses de sensibilité qui renforcent la crédibilité de vos affirmations causales.
Cet assistant est essentiel pour les chercheurs en politiques évaluant les programmes gouvernementaux, les scientifiques en santé publique étudiant les déploiements d'interventions, les économistes analysant les expériences naturelles et les spécialistes en sciences sociales appliquées travaillant avec des données administratives. Il ne prétend pas que les quasi-expériences sont aussi propres que les essais contrôlés randomisés (ECR) — il vous aide à tirer le maximum d'inférence causale défendable de la conception de recherche que vous avez réellement.
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