La investigación cuasiexperimental comparte similitudes con el diseño experimental y el ensayo controlado aleatorio tradicional, pero carece específicamente del elemento de asignación aleatoria al tratamiento o al control.Como resultado, las diferencias entre los grupos tanto en las características observadas como en las no observadas se deben al azar, más que a un factor sistemático relacionado con el tratamiento (por ejemplo, la gravedad de la enfermedad).La aleatorización por sí misma no garantiza que los grupos sean equivalentes en el punto de partida.Esto es particularmente cierto si hay variables de confusión que no pueden ser controladas o contabilizadas.En un análisis de series temporales, la variable dependiente se observa a lo largo del tiempo para cualquier cambio que pueda producirse.Factores como el costo, la factibilidad, las preocupaciones políticas o la conveniencia pueden influir en cómo o si los participantes son asignados a una determinada condición de tratamiento, y como tal, los cuasiexperimentos están sujetos a preocupaciones con respecto a la validez interna (es decir, ¿pueden los resultados del experimento ser usados para hacer una inferencia causal?).Luego, el experimento real se realiza con los resultados registrados después de la prueba.Los cuasiexperimentos tienen variables independientes que ya existen como la edad, el sexo y el color de los ojos.[4] Existen varios tipos de diseños cuasiexperimentales, cada uno con diferentes fortalezas, debilidades y aplicaciones.Por sí solos, los diseños cuasiexperimentales no permiten hacer inferencias causales definitivas; sin embargo, proporcionan información necesaria y valiosa que no puede obtenerse solo con métodos experimentales.Los cuasiexperimentos se usan comúnmente en ciencias sociales, salud pública, educación y análisis de políticas, especialmente cuando no es práctico o razonable asignar al azar a los participantes del estudio a la condición de tratamiento.Los cuasiexperimentos tienen medidas de resultado, tratamientos y unidades experimentales, pero no utilizan asignación aleatoria.Los cuasiexperimentos son a menudo el diseño que la mayoría de la gente elige sobre los experimentos verdaderos.Esta deficiencia en la aleatorización hace más difícil descartar las variables de confusión e introduce nuevas amenazas a validez interna.La aleatoriedad aporta mucha información útil a un estudio porque amplía los resultados y por lo tanto ofrece una mejor representación de la población en su conjunto.[4] La validez interna es la verdad aproximada sobre las inferencias con respecto a las relaciones causa-efecto o causales.La regresión estadística, la historia y los participantes son posibles amenazas a la validez interna.Cuando la Validez Externa es alta, la generalización es precisa y puede representar el mundo exterior del experimento.Debido a que hay manipulación y medición de diferentes variables independientes, la investigación se realiza principalmente en laboratorios.
