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我们经常会遇到无法进行严格随机对照试验的情况，通常是因为实际条件的限制或者出于伦理考量，准实验设计是一种在现实研究环境中常用的研究方法。
在准实验设计中，可以采取以下这些策略，帮助减少混杂变量的影响。
1、配对设计
通过将实验组和控制组中的个体按关键特征进行配对，减少这些特征对结果的影响。
适用于样本量较小的研究，但难以控制所有混杂变量。
2、协变量分析
结合方差分析和回归分析，控制一个或多个协变量对因变量的影响。
适用于较大样本量，但要求协变量与因变量之间存在线性关系。
3、倾向评分匹配
通过计算每个个体接受处理的概率（倾向评分）进行匹配，以控制选择效应。
可以控制多个协变量，保留较大样本量，但需要假设倾向评分模型正确。
4、中断时间序列设计
通过在干预前后多次测量因变量，分析干预效果
能有效控制时间相关的外部因素，但需要长时间的数据收集。
当实验设计比较复杂时，包阅AI也可以在这方面帮到大家，我将用一个具体案例来展示包阅AI如何辅助准实验设计，来探讨睡眠对于高中生成绩的影响
一、过程框架设计
提示词：我的研究假设是“睡眠时间过短会导致中学生成绩下降”。 我需要设计一个干预研究来验证这个假设。 干预设计中包含一个高三学生干预组和一个高三学生控制组， 然后采用倾向评分匹配的方式来控制混杂变量，帮我设计该干预研究的具体细节。
二、背景变量
可以通过提问包阅AI大致了解需要关注的背景变量。
提示词如下：在实施干预之前，需要收集所有参与者的背景信息来计算每个参与者的倾向评分，请问需要搜集参与者的哪些背景信息?
三、细节补充
提示词：请以上述干预措施为框架，补充干预措施的细节。
