القياس المرجعي التجريبي

يسمح **القياس المرجعي التجريبي** للباحثين بالتعرّف على مدى دقة تصميمات الأبحاث غير التجريبية. وبشكل محدد، يمكن مقارنة النتائج الرصدية مع النتائج التجريبية لقياس حجم الانحياز. في الظروف العادية، يوفّر إجراء تجربة تقديرًا غير متحيّز للمتغير محل الاهتمام، ويمكن بعد ذلك مقارنة هذا التقدير بنتائج الدراسات الرصدية. تجدر الإشارة إلى أن القياس المرجعي التجريبي يهدف إلى معايرة عدم اليقين غير الإحصائي، أي العيوب الكامنة في الافتراضات الأساسية. وعند دمجه مع التحليل التلوي، يمكن استخدام هذا الأسلوب لفهم مدى الانحياز المرتبط بمجال بحثي معين.

## التاريخ
يُنسب بداية استخدام القياس المرجعي التجريبي في العلوم الاجتماعية غالبًا إلى روبرت لالوند. ففي عام 1986، وجد أن نتائج الإجراءات الاقتصادية القياسية المستخدمة لتقييم أثر برنامج توظيف على دخل المتدربين لم تتطابق مع النتائج التجريبية الفعلية.

يُجرى القياس المرجعي التجريبي غالبًا في البحوث الطبية، مثل دراسة Schnell‐Inderst وزملائه (2017) وBurden وزملائه (2017).

## الاعتبارات الإجرائية
تكون تصميمات القياس المرجعي التجريبي الأكثر إفادة عندما تُنفّذ على نطاق واسع. كما تقارن هذه التصميمات بين الدراسات التجريبية وغير التجريبية التي تتناول النتيجة نفسها وفي نفس الفئة السكانية.

## التصميمات الرصدية التي يمكن تقييمها عبر القياس المرجعي التجريبي
تقارن التصميمات البحثية غير التجريبية، أو الرصدية بين الأفراد الذين خضعوا للمعالجة وأولئك الذين لم يخضعوا لها، مع التحكم في الخصائص الخلفية المعروفة باسم المتغيرات الضابطة (Covariates). ويمكن أيضًا تسمية هذا النهج بـ تعديل المتغيرات الضابطة. والمتغيرات الضابطة هي خصائص موجودة قبل إجراء التجربة، وبالتالي لا تتغير نتيجة للتدخل أو المعالجة. ومن الأمثلة عليها: العمر، الجنس، الوزن، ولون الشعر.

على سبيل المثال، إذا كان الباحثون مهتمين بدراسة أثر دروس الإقلاع عن التدخين على عدد السجائر المستهلكة يوميًا، فقد يقومون بتعديل المتغيرات الضابطة للسيطرة على الاختلافات في العرق والدخل وعدد سنوات التدخين لدى المدخنين.

يمكن إجراء تعديل المتغيرات الضابطة بعدة طرق متنوعة. يوضّح Gordon وزملاؤه (2018) العديد من هذه الطرق باستخدام بيانات الإعلانات الرقمية، مثل: مطابقة درجات الاحتمال (Propensity Score Matching) ، والتقسيم الطبقي (Stratification)، وتعديل الانحدار (Regression Adjustment) ، وتعديل الانحدار المرجّح باحتمالات عكسية (Inverse Probability Weighted Regression Adjustment).

ووجد الباحثون أنه بالرغم من التنوع الكبير في المتغيرات ضمن بياناتهم، فإن الأساليب الرصدية لا تستطيع استعادة التأثيرات السببية للإعلانات الرقمية بدقة. وتقدّم هذه الدراسة دليلًا على أنه دون إجراء تجربة عشوائية مضبوطة، من المستحيل الكشف عن مؤشرات الانحياز. كما أن الانحياز ليس دائمًا في اتجاه واحد ولا بنفس المقدار.

## أمثلة مختارة على القياس المرجعي التجريبي
درس بلوم وآخرون (2002) أثر برامج الرعاية الاجتماعية الإلزامية التي تحوّل المستفيدين إلى موظفين، واستقصوا أي من الطرق غير التجريبية يمكنها استعادة الآثار المقدّرة تجريبيًا لهذه البرامج بدقة أكبر. كما بحثوا فيما إذا كانت هذه الطرق غير التجريبية الأكثر دقة كافية لاستبدال التجارب التجريبية. وخلصوا في النهاية إلى أن أيًا من هذه الطرق لا يقترب من دقة الطرق التجريبية في تقدير المعلمة محل الاهتمام.

قام Dehejia وWahba (1999) بفحص بيانات لالوند (1989) مع إضافة نتائج غير تجريبية. وخلصا إلى أنه عندما يكون هناك تداخل كافٍ في عينات الدراسة ولا تؤثر المتغيرات غير المرصودة على النتائج، يمكن للأساليب غير التجريبية تقدير أثر المعالجة بدقة.

أجرى Glazerman وLevy وMyers (2003) قياسًا مرجعيًا تجريبيًا في سياق خدمات التوظيف وبرامج الرعاية الاجتماعية والتدريب المهني. ووجدوا أن الأساليب غير التجريبية قد تقترب من التقديرات التجريبية، إلا أن هذه التقديرات قد تكون منحازة بدرجة تؤثر على تحليل السياسات وتنفيذها.

استخدم Gordon وآخرون (2018) بيانات من منصة فيسبوك لدراسة ما إذا كان التنوع في البيانات التي تجمعها صناعة الإعلان يسمح للأساليب الرصدية باستعادة التأثيرات السببية للإعلانات الرقمية. وركزت الدراسة بشكل خاص على تحليل فعالية إعلانات فيسبوك على ثلاثة نتائج: إتمام الشراء، التسجيل، وعرض الصفحات. ووجد الباحثون أنه بالرغم من التنوع الكبير الذي توفره طبيعة وسائل التواصل الاجتماعي، لا يمكن استعادة التأثيرات السببية بدقة.

## المراجع

## قراءة إضافية

### الدواء
روبين، د.ب. (1973). المطابقة لإزالة التحيز في الدراسات الرصدية. القياسات الحيوية، 159-183.

ستيوارت إي. أ. (2010). أساليب المطابقة للاستدلال السببي: مراجعة ونظرة مستقبلية. العلوم الإحصائية : مجلة مراجعة لمعهد الإحصاء الرياضي ، 25(1)، 1-21.

### العلوم الاجتماعية
سميث، جيفري، وبيترا تود . 2005. "هل تتغلب المطابقة على نقد لالوند للأساليب غير التجريبية؟" مجلة الاقتصاد القياسي 125(1-2):305-353

تصنيف:تصميم التجارب