该实验研究是一个在不控制或操纵研究的变量。为了开展这项研究，作者观察了自然环境中待研究的现象，直接获取数据以供以后分析。
非实验研究与实验研究之间的区别在于，后者在实验中控制变量，并且在受控的环境中进行实验。因此，例如，通过有意地从各种高度掉落石头来经历重力。
另一方面，在非实验性研究中，必要时，研究人员会去研究现象发生的地方。例如，为了了解年轻人的饮酒习惯，进行了调查或直接观察了他们的饮酒习惯，但没有为他们提供饮料。
这种类型的研究在心理学，失业率测量，消费者研究或民意测验等领域非常普遍。通常，这些事件是预先存在的事件，是根据其内部法律或规则制定的。
非实验研究设计
与实验研究相比，在非实验研究中，并非故意操纵变量。进行的方法是观察在自然环境中出现的待分析现象。
以这种方式，对于所研究的对象没有刺激或条件。它们处于其自然环境中，没有转移到任何实验室或受控环境中。
现有变量有两种不同的类型。前者是独立调用，而所谓的从属调用是先前调用的直接结果。
在这种类型的研究中，对因果关系进行研究以得出有效的结论。
由于没有明确创建情境来进行调查，因此可以说，非实验性设计会研究根据其内部规则开发的现有情境。
实际上，另一个名称是事后调查。也就是说，基于已完成的事实。
与实验设计的差异
两种类型的研究之间的主要区别在于，在实验设计中，研究人员对变量进行了操纵。一旦创建了所需的条件，研究就会评估其效果。
另一方面，在非实验性研究中不存在这种操作，但是直接在发生事件的环境中收集数据。
不能说一种方法比另一种更好。每个人都同样有效，具体取决于要研究的内容和/或研究人员希望对其工作给予的看法。
由于其自身的特征，如果研究是实验性的，则重复进行以确保结果的过程会容易得多。
但是，对环境的控制使一些自发出现的变量难以测量。这与非实验性设计恰好相反。
特点
如上所述，这类研究的第一个特征是没有操纵所研究的变量。
通常这些是已经发生的现象，然后进行分析。除了此特性外，还可以指出这些设计中存在的其他特性：
-当出于道德原因（例如向年轻人喝酒）而没有选择进行受控实验的情况时，非实验性研究得到了广泛的应用。
-并不是为了研究它们而成立的团体，但是这些团体已经在其自然环境中预先存在。
-直接收集数据，然后进行分析和解释。没有对该现象的直接干预。
-非实验设计在应用研究中非常普遍，因为它们会研究自然发生的事件。
-考虑到所呈现的特征，这种类型的研究对于建立明确的因果关系无效。
种类
横断面或横断面设计
这种非实验性研究设计用于在特定时间观察和记录数据，并且就其本质而言是独一无二的。这样，进行的分析集中于在特定时刻发生的现象的影响。
例如，我们可以提及对地震对城市房屋造成的后果或给定年份的失学率的研究。您还可以采用多个变量，从而使研究更加复杂。
横截面设计可覆盖不同组的个人，物体或现象。在开发它们时，它们可以分为两个不同的组：
描述性
目的是调查其中出现一个或多个变量的那些事件及其价值。一旦获得数据，它只是对其的描述。
因果关系
这些设计试图建立在给定时间发生的几个变量之间的关系。这些变量没有一个一个地描述，而是试图解释它们之间的关系。
纵向设计
与以前的设计相反，在纵向设计中，研究人员打算分析某些变量随时间的变化。还可以研究在此期间这些变量之间的关系如何演变。
为了达到这个目的，有必要在不同的时间点收集数据。此设计包含三种类型：
趋向
他们研究了一些普通人群中发生的变化。
群体进化
研究的对象是较小的组或子组。
面板
与以前的类似，但始终测量特定的组。这些调查对于分析单个更改和组更改非常有用，从而可以了解哪个元素导致了所讨论的更改。
例子
通常，这些设计是为研究已经发生的事件而设计的，因此，不可能控制变量。它们在各种统计领域都很常见，既可以测量某些因素的发生率，也可以用于观点研究。
酒精的影响
非实验研究的经典例子是酒精对人体影响的研究。因为让研究对象喝酒是不道德的，所以使用这些设计来获得结果。
实现这一目标的方法是去经常喝酒的地方。在那里测量了该物质到达血液的程度（或可以从警察或某家医院获取数据）。利用这些信息，将比较不同的个人反应，并得出结论。
民意调查
任何试图衡量某个群体对某个主题的看法的调查都是使用非实验性设计进行的。例如，选举民意调查在大多数国家非常普遍。
学校表现
仅需要收集学校自己提供的学童成绩的统计数据。此外，如果您想完成学习，则可以搜索有关学生的社会经济水平的信息。
通过分析每个数据并将它们相互关联，可以获得有关家庭的社会经济水平如何影响学童表现的研究。
参考文献
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