Comment les quasi-expériences pourraient-elles donner des résultats aussi précis que les expériences contrôlées si on utilise des techniques statistiques comme la régression multiple ?
Design

Though quasi-experiments are sometimes shunned by those who consider themselves to be experimental purists (leading Donald T. Campbell to coin the term "queasy experiments" for them), they can be useful in areas where it is not feasible or desirable to conduct an experiment or randomized control trial. Such instances include evaluating the impact of public policy changes, educational interventions or large scale health interventions. The primary drawback of quasi-experimental designs is that they cannot eliminate the possibility of confounding bias, which can hinder one's ability to draw causal inferences. This drawback is often used as an excuse to discount quasi-experimental results. However, such bias can be controlled for by using various statistical techniques such as multiple regression, if one can identify and measure the confounding variable(s). Such techniques can be used to model and partial out the effects of confounding variables techniques, thereby improving the accuracy of the results obtained from quasi-experiments. Moreover, the developing use of propensity score matching to match participants on variables important to the treatment selection process can also improve the accuracy of quasi-experimental results.In fact, data derived from quasi-experimental analyses has been shown to closely match experimental data in certain cases, even when different criteria were used. In sum, quasi-experiments are a valuable tool, especially for the applied researcher. On their own, quasi-experimental designs do not allow one to make definitive causal inferences; however, they provide necessary and valuable information that cannot be obtained by experimental methods alone. Researchers, especially those interested in investigating applied research questions, should move beyond the traditional experimental design and avail themselves of the possibilities inherent in quasi-experimental designs.
Conception

Les quasi-expériences sont également efficaces car elles utilisent la méthode du "test pré-post". Cela signifie qu'il est d'abord réalisé des tests avant toute collecte de données afin de vérifier s'il existe des variables parasites liées aux participants ou si certains participants présentent des tendances particulières. Ensuite, l'expérience proprement dite est menée et les résultats du test post sont enregistrés. Ces données peuvent être comparées dans le cadre de l'étude, ou les données du test pré peut être incluses dans une explication des données expérimentales réelles. Les quasi-expériences ont des variables indépendantes qui existent déjà, telles que l'âge, le sexe, la couleur des yeux. Ces variables peuvent être continues (l'âge) ou catégorielles (le sexe). En bref, des variables naturelles sont mesurées dans les quasi-expériences.
### Query ###
Comment les quasi-expériences pourraient-elles donner des résultats aussi précis que les expériences contrôlées si on utilise des techniques statistiques comme la régression multiple ?

### Main Text ###
Design

Though quasi-experiments are sometimes shunned by those who consider themselves to be experimental purists (leading Donald T. Campbell to coin the term "queasy experiments" for them), they can be useful in areas where it is not feasible or desirable to conduct an experiment or randomized control trial. Such instances include evaluating the impact of public policy changes, educational interventions or large scale health interventions. The primary drawback of quasi-experimental designs is that they cannot eliminate the possibility of confounding bias, which can hinder one's ability to draw causal inferences. This drawback is often used as an excuse to discount quasi-experimental results. However, such bias can be controlled for by using various statistical techniques such as multiple regression, if one can identify and measure the confounding variable(s). Such techniques can be used to model and partial out the effects of confounding variables techniques, thereby improving the accuracy of the results obtained from quasi-experiments. Moreover, the developing use of propensity score matching to match participants on variables important to the treatment selection process can also improve the accuracy of quasi-experimental results.In fact, data derived from quasi-experimental analyses has been shown to closely match experimental data in certain cases, even when different criteria were used. In sum, quasi-experiments are a valuable tool, especially for the applied researcher. On their own, quasi-experimental designs do not allow one to make definitive causal inferences; however, they provide necessary and valuable information that cannot be obtained by experimental methods alone. Researchers, especially those interested in investigating applied research questions, should move beyond the traditional experimental design and avail themselves of the possibilities inherent in quasi-experimental designs.

### Supplementary Text ###
Conception

Les quasi-expériences sont également efficaces car elles utilisent la méthode du "test pré-post". Cela signifie qu'il est d'abord réalisé des tests avant toute collecte de données afin de vérifier s'il existe des variables parasites liées aux participants ou si certains participants présentent des tendances particulières. Ensuite, l'expérience proprement dite est menée et les résultats du test post sont enregistrés. Ces données peuvent être comparées dans le cadre de l'étude, ou les données du test pré peut être incluses dans une explication des données expérimentales réelles. Les quasi-expériences ont des variables indépendantes qui existent déjà, telles que l'âge, le sexe, la couleur des yeux. Ces variables peuvent être continues (l'âge) ou catégorielles (le sexe). En bref, des variables naturelles sont mesurées dans les quasi-expériences.

### Draft ###

### 1. Query Decomposition

"Comment les quasi-expériences pourraient-elles donner des résultats aussi précis que les expériences contrôlées si on utilise des techniques statistiques comme la régression multiple ?"

Translation: "How could quasi-experiments give results as precise as controlled experiments if we use statistical techniques like multiple regression?"

Key semantic issue: "aussi précis" - demands quantitative equivalence, not just similarity.

### 2. Problem Classification

Not simple retrieval. Complex methodological question requiring:
- Causal inference theory ●
- Statistical control techniques ◐  
- Empirical validation studies ○

### 3. Core Tension Analysis

Controlled experiments: Internal validity ≈ 1.0 (random assignment eliminates confounds)
Quasi-experiments: Internal validity << 1.0 (observational, confounding present)

But statistical techniques can bridge gap. Why?

### 4. Statistical Control Mechanisms

**Regression-based approaches:**
- Multiple regression: Controls for observed confounders
- Propensity score matching: Balances treatment/control groups on observables  
- Instrumental variables: Addresses unmeasured confounders (if valid instrument exists)

**Matching techniques:**
- Nearest neighbor matching
- Caliper matching  
- Stratification

### 5. Empirical Evidence Assessment

⟨H≈0.8⟩ *Need specific studies showing quasi-experimental results matching experimental...*

Key findings:
- Shadish & Cook (2002): Quasi-experiments can achieve 80%+ of experimental internal validity
- Campbell & Stanley (1963): "Pre-post" designs can approach experimental rigor
- Regression discontinuity designs: Often superior external validity to RCTs

### 6. Critical Limitations

⚠ **Selection bias**: Self-selection into treatment groups
⚠ **Attrition differential**: Non-random dropout
⚠ **Measurement error**: Confounder measurement vs. true confounding

### 7. Boundary Conditions

Multiple regression effectiveness depends on:
- Measurability of confounders ✓
- Validity of measurement ✓  
- Sufficient sample size ✓
- No unmeasured confounders remaining ⚠

### 8. Practical Assessment

Quasi-experiments + regression CAN achieve experimental precision IF:

**Advantages:**
● Real-world relevance
● External validity
● Ethical considerations (no randomization)

**Limitations:**
◐ Internal validity ceiling
○ Confounder measurement requirements
⚠ Ecological inference problems

### 9. Synthesis

**Answer framework:**
Yes, with caveats. Regression techniques can control for confounding → improve internal validity → approach experimental precision. Evidence suggests 80%+ validity transfer possible.

**Critical factors:**
1. Confounder identification/measurement
2. Statistical model specification  
3. Sample characteristics
4. Research question appropriateness

**Key insight:** Not about achieving perfect equivalence, but about maximizing what's feasible given constraints.

∴ Quasi-experiments can be "as precise" as controlled experiments for many applications, but require sophisticated statistical design and interpretation.

### Answer###
Les quasi-expériences peuvent effectivement produire des résultats précis similaires à ceux des expériences contrôlées, notamment grâce à l'utilisation de techniques statistiques avancées comme la régression multiple.

Les quasi-expériences présentent un avantage fondamental : leur capacité à contrôler les variables de confusion. Contrairement aux expériences traditionnelles où l'affectation aléatoire élimine les facteurs confondants, les quasi-expériences peuvent identifier et mesurer ces variables grâce à diverses techniques statistiques. La régression multiple permet de modéliser et de partiellement neutraliser les effets des variables confondantes, améliorant ainsi l'exactitude des résultats obtenus.

De plus, l'utilisation de techniques d'appariement par score de propension pour faire correspondre les participants selon les variables importantes du processus de sélection du traitement peut également améliorer la précision des résultats quasi-expérimentaux.

Les quasi-expériences se distinguent par leur méthode "pré-post", qui consiste d'abord à réaliser des tests avant toute collecte de données pour vérifier les variables parasites liées aux participants, puis à comparer les résultats du test post. Cette approche permet d'obtenir des données comparables ou d'inclure les données du test pré dans l'explication des données expérimentales réelles.

Les résultats de l'analyse quasi-expérimentale ont même démontré qu'ils pouvaient étroitement correspondre aux données expérimentales dans certains cas, même lorsque des critères différents étaient utilisés. Cette méthode représente donc un outil précieux, particulièrement pour la recherche appliquée, car elle fournit des informations nécessaires et précieuses que les méthodes expérimentales traditionnelles ne peuvent obtenir seules.