Pourquoi les expériences quasi-expérimentales sont moins bonnes que les expériences normales ?
Design

In an experiment with random assignment, study units have the same chance of being assigned to a given treatment condition. As such, random assignment ensures that both the experimental and control groups are equivalent. In a quasi-experimental design, assignment to a given treatment condition is based on something other than random assignment. Depending on the type of quasi-experimental design, the researcher might have control over assignment to the treatment condition but use some criteria other than random assignment (e.g., a cutoff score) to determine which participants receive the treatment, or the researcher may have no control over the treatment condition assignment and the criteria used for assignment may be unknown. Factors such as cost, feasibility, political concerns, or convenience may influence how or if participants are assigned to a given treatment conditions, and as such, quasi-experiments are subject to concerns regarding internal validity (i.e., can the results of the experiment be used to make a causal inference?).
Avantages

Étant donné que les plans quasi-expérimentaux sont utilisés lorsque la randomisation est impraticable et/ou contraire à l'éthique, ils sont généralement plus faciles à mettre en place que les plans expérimentaux réels, qui nécessitent une assignation aléatoire des sujets. De plus, l'utilisation de plans quasi-expérimentaux minimise les menaces à la validité écologique, car les environnements naturels ne souffrent pas des mêmes problèmes d'artificialité que l'on observe dans un environnement de laboratoire bien contrôlé. Étant donné que les quasi-expériences sont des expériences naturelles, les résultats obtenus dans l'une peuvent être appliqués à d'autres sujets et contextes, ce qui permet de faire certaines généralisations sur la population. Enfin, cette méthode d'expérimentation est efficace dans la recherche longitudinale impliquant des périodes plus longues, qui peuvent être suivies dans différents environnements.
### Query ###
Pourquoi les expériences quasi-expérimentales sont moins bonnes que les expériences normales ?

### Main Text ###
Design

In an experiment with random assignment, study units have the same chance of being assigned to a given treatment condition. As such, random assignment ensures that both the experimental and control groups are equivalent. In a quasi-experimental design, assignment to a given treatment condition is based on something other than random assignment. Depending on the type of quasi-experimental design, the researcher might have control over assignment to the treatment condition but use some criteria other than random assignment (e.g., a cutoff score) to determine which participants receive the treatment, or the researcher may have no control over the treatment condition assignment and the criteria used for assignment may be unknown. Factors such as cost, feasibility, political concerns, or convenience may influence how or if participants are assigned to a given treatment conditions, and as such, quasi-experiments are subject to concerns regarding internal validity (i.e., can the results of the experiment be used to make a causal inference?).

### Supplementary Text ###
Avantages

Étant donné que les plans quasi-expérimentaux sont utilisés lorsque la randomisation est impraticable et/ou contraire à l'éthique, ils sont généralement plus faciles à mettre en place que les plans expérimentaux réels, qui nécessitent une assignation aléatoire des sujets. De plus, l'utilisation de plans quasi-expérimentaux minimise les menaces à la validité écologique, car les environnements naturels ne souffrent pas des mêmes problèmes d'artificialité que l'on observe dans un environnement de laboratoire bien contrôlé. Étant donné que les quasi-expériences sont des expériences naturelles, les résultats obtenus dans l'une peuvent être appliqués à d'autres sujets et contextes, ce qui permet de faire certaines généralisations sur la population. Enfin, cette méthode d'expérimentation est efficace dans la recherche longitudinale impliquant des périodes plus longues, qui peuvent être suivies dans différents environnements.

### Draft ###

### 1. Query Parsing

"Pourquoi les expériences quasi-expérimentales sont moins bonnes que les expériences normales ?"

Key terms: ● quasi-experimental vs normal experiments ● "moins bonnes" = inferior in what sense? ● Implicit comparison hierarchy

? Translation nuance: "quasi" here = "almost" but methodologically incomplete
! Core issue: causal inference validity

### 2. Internal Validity Analysis

Normal experiments: Random assignment → treatment groups equivalent
- Selection bias ≈ 0
- Confounding controlled for
- Internal validity ● high

Quasi-experiments: Non-random assignment → selection bias likely
- ◐ Unknown confounding variables
- Internal validity ⚠ compromised

∴ Fundamental difference = random assignment absence

### 3. Causal Inference Challenge

Random assignment → statistical equivalence → causal claims defensible
Non-random → selection differences → spurious correlations possible

Example: Natural experiments (policy changes, historical events)
- Interesting phenomena
- But: ○ no control over assignment criteria
- ? Why this group vs that group?

### 4. External Validity Considerations

Counterintuitive result: Quasi-experiments often **more** externally valid
- Real-world settings
- Generalizable to populations
- Less artificial than lab conditions

But: Internal validity still compromised ⚠

### 5. Methodological Hierarchy

Internal validity vs External validity trade-off:
```
Internal validity: Random assignment
├─ Laboratory experiments (high internal, low external)
├─ Field experiments (moderate internal, moderate external)  
└─ Quasi-experiments (low internal, high external)
```

※ Higher internal validity = stronger causal claims within study context
※ Lower internal validity = broader applicability across contexts

### 6. Practical Implications

Research design decisions depend on goals:
- If studying causal mechanisms → need randomized experiments
- If testing real-world interventions → quasi-experimental designs acceptable
- If generalizability priority → quasi-experiments preferred

⟨H≈0.8⟩ The tension between controlled artificiality and messy reality... laboratory purity versus ecological validity... Fisher's randomized blocks versus Mill's methods of agreement and difference... the ghost of selection bias haunting non-random comparisons... ⟨/H⟩

### 7. Synthesis

Quasi-experiments aren't inherently "bad" - just **misaligned** with causal inference goals.

They excel at:
- Ecological validity
- Real-world generalizability
- Feasibility in complex settings

They struggle with:
- Internal validity
- Causal attribution
- Controlling for unknown confounders

∴ "Less good" = wrong tool for causal analysis, not methodological deficiency per se.

Each design optimized for different research questions. Internal validity concerns don't invalidate external contributions to knowledge.

! Key insight: Methodological "goodness" depends on research objectives, not arbitrary hierarchy.

### Answer###
Les expériences quasi-expérimentales présentent des limites méthodologiques significatives par rapport aux expériences aléatoires traditionnelles, principalement en ce qui concerne leur validité interne.

Contrairement aux expériences avec assignation aléatoire, où les participants ont une chance égale d'être affectés à chaque condition de traitement, les quasi-expériences reposent sur des critères d'affectation autres que le hasard. Cette absence d'assignation aléatoire peut conduire à des différences systématiques entre les groupes expérimental et de contrôle, compromettant ainsi la capacité à établir des inférences causales fiables.

Les quasi-expériences sont particulièrement vulnérables aux préoccupations concernant la validité interne, notamment la possibilité que les résultats puissent s'expliquer par des facteurs autres que le traitement lui-même. Des variables de confusion non contrôlées peuvent fausser les relations observées entre les traitements et les résultats.

Cependant, il convient de noter que les quasi-expériences offrent certains avantages pratiques. Leur mise en œuvre est généralement plus simple que celle des expériences réelles nécessitant une randomisation, et elles minimisent les menaces à la validité écologique en évitant l'artificialité des environnements de laboratoire. De plus, leur nature plus réaliste permet une meilleure généralisabilité des résultats à d'autres contextes.

L'efficacité des quasi-expériences dans les recherches longitudinales à longue durée est également un atout méthodologique.