（一）概述
实验性研究是确定干预和效果之间因果关系的金标准。但有时无法对处理组进行随机分配，实施有严格控制的干预或进行对照组（Burns ＆Grove 2005）。在这种情况下，准实验设计可以用来研究有效性护理干预。这些设计有足够的实验描述，因为他们缺少的是实验研究的重要特点，他们具有无关变量不可控性和错误结论的可能。
准实验研究法（quasi-experimental design）或称类实验研究法，它与实验研究法相当近似，但缺少了研究法三个特点之中的一种或两种，不是未能随机分组，就是没有对照组，或者两种特点都没有。其目的也是为了推断事物的因果关系。
例如，比较病人在普通外科和其他科室的疼痛管理方法的研究。在此设计，参加的成员是类似的，完整的群体，并决定哪些成员获得干预措施，而不是随机分配。即使这两个群体似乎类似，令人担忧的是，他们可能是不同的，不明身份的途径或有不同的学习经验。任何差别可以作为一个外在变量影响干预作用的结果。研究人员可以采取步骤，以确定、控制或考虑到不相干的影响；这些步骤将包括：①比较两组之间的特点；②比较这两组之间的变量，如人员配备格局，多年的经验的工作人员，以及受教育程度；③考虑如何在不同患者或单位有可能受影响的结果；④具有良好的控制提供治疗这两种单位。这些行动措施利于建立研究结论的可信度和效度。
另一个例子准实验设计是一种这样的研究，第一批100名学员接受治疗A和后100名接受治疗B，这将是一个连续的一系列方法，指派个体作为治疗组。这一设计，也将关注两治疗组可能开始情况就不相等。一般而言，准实验研究设计被认为是比随机实验设计弱，是因为其缺乏确定性。这两个集团实际上相当于在基准，或者说他们收到的完全一样的待遇。对不等的或存在无关变量的群体应提高警觉，它们可能扭曲调查结果和研究结论。
（二）准实验设计的类型
1.不相等控制组设计模式
（1）设计步骤：①将受试者以非随机方式分派为实验组及控制组。②实验处理前两组均接受前测。③实验组接受实验处理，而控制组则否。④实验处理后，两组均接受后测。
（2）统计分析法：最佳的统计分析方法是以两组的前测分数作为共变量，而进行共变量分析。它的优点是实施前测可了解两组的条件是不是整齐。如果两组的前测分数一致，那么就可以说成熟，测验与工具等主要的影响力已受到控制，因此就可以肯定实验处理所造成的影响。缺点是受试者无法随机选取与分派，无关变项没有办法控制。
2.相等时间样本设计模式
（1）主要特征：为实验处理与控制处理在相等的时间内交替出现，每位受试者均重复接受这些处理。
（2）统计分析：分析此种设计的理想方式，是使用阶层实验的变异数分析。
3.对抗平衡设计模式 设计步骤为①选取四组受试者为4个实验组别。②四组受试者在第一个实验时间内分别接受4种不同实验处理。③测量各组实验处理后之应变量。④在2、3、4次实验中与②同。⑤同③。
对抗平衡设计旨在利用轮换方式将每种实验方式都呈现给每组对象，藉以制衡组间之实验误差。在此设计中，有实验处理、组别以及实验处理顺序等3个自变量，因此，要考验实验处理效果，最适当的统计分析法为采用拉丁方格实验的重复量数变异数分析法。例如要比较两种护理方法对某病的成效。可在第一个期间，第一组采用A方法护理第一个单元，第二组采用B方法护理第一个单元，结束后实施效果评价；接着第一组采用B方法护理第二个单元，第二组采用A方法护理第二个单元，然后进行效果评价。最后透过变异数分析决定出各种方法对成绩的影响情形。
4.时间系列设计模式
（1）设计步骤：①在呈现实验处理前，给予受试者一系列的定期性前测。②给予受试者实验处理。③实验处理后，给予受试者一系列的定期性后测。
（2）统计分析：比较理想的分析方法是使用趋向分析。借着重复的评量，可以了解实验影响的稳定性，因为前测跟后测的次数多，临时事件的影响就低，增加评量结果的可靠度。
