Quasiexperiment
Definition
Ein Quasiexperiment untersucht Wirkungen ohne zufällige Zuweisung durch Forschende.
Ein Untersuchungsdesign zur Schätzung kausaler Effekte ohne zufällige Zuweisung durch die Forschenden. Es nutzt ein begründetes Vergleichsdesign und designabhängige Identifikationsannahmen.
Einfach erklärt
Man vergleicht begründet ausgewählte Gruppen, statt Teilnehmende selbst per Zufall zuzuteilen.
Warum das im Alltag wichtig ist
Der Begriff hilft, KI-Systeme fundiert auszuwählen, zu entwickeln, zu bewerten und ihre technischen Risiken realistisch einzuordnen.
Beispiel aus dem Mittelstand
Ein gestaffelter Rollout wird mit einer vorab begründeten Vergleichsgruppe und Difference-in-Differences ausgewertet.
Grenzen und Fallstricke
- Das Fehlen von Randomisierung ignorieren, jedes Vorher-Nachher-Design kausal deuten oder designabhängige Annahmen wie Paralleltrends, Kontinuität oder Ausschlussrestriktionen nicht prüfen.
Entstehung & Geschichte
Quasiexperimente sind in Ökonometrie, Sozialwissenschaft und Evaluation etabliert.
Anwendung im Mittelstand
- Mögliche Anwendung: Ein gestaffelter Rollout wird mit einer vorab begründeten Vergleichsgruppe und Difference-in-Differences ausgewertet.
Häufige Fragen
Was bedeutet Quasiexperiment?
Ein Untersuchungsdesign zur Schätzung kausaler Effekte ohne zufällige Zuweisung durch die Forschenden. Es nutzt ein begründetes Vergleichsdesign und designabhängige Identifikationsannahmen. Welche Fehler sollte man vermeiden? Das Fehlen von Randomisierung ignorieren, jedes Vorher-Nachher-Design kausal deuten oder designabhängige Annahmen wie Paralleltrends, Kontinuität oder Ausschlussrestriktionen nicht prüfen.
Quellen
Quelle geprüft am 10.10.2026. Redaktionelle Anwendungsbeispiele sind hypothetisch; kein Nachweis realer Kundenergebnisse.
Redaktionell geprüft am: