준실험(準實驗, quasi-experiment)은 연구 대상에 대한 개입(intervention)의 인과적 영향을 추정하기 위해 사용되는 경험적 연구 설계의 한 유형이다. 준실험은 전통적인 실험 설계(무작위 대조 시험)와 유사점을 공유하지만, 가장 중요한 차이점은 연구 참가자를 처치 집단과 통제 집단에 배정할 때 무작위 배정(random assignment)을 사용하지 않는다는 점에 있다.
연구 방법론에서 엄밀한 의미의 실험은 실험자가 처치(treatment) 조건을 완전히 통제하고 참가자를 무작위로 배정함으로써 교란 변수를 통제할 수 있다. 그러나 현실에서는 윤리적 문제, 비용, 실행 가능성 등의 이유로 무작위 배정이 불가능한 경우가 많다. 준실험 설계는 이러한 상황에서 연구자가 완전한 무작위 배정 대신 특정 기준(예: 자격 기준 컷오프 점수, 자연발생적 집단 구분, 정책 변화 시점 등)을 활용하여 처치 집단과 비교 집단을 구성하는 방법이다.
준실험 설계의 주요 유형으로는 이중차분법(Difference-in-Differences, DiD), 비동질적 통제집단 설계(nonequivalent control groups design), 회귀 불연속 설계(regression discontinuity design), 시계열 설계(time-series design), 도구변수(instrumental variables) 설계 등이 있다. 이 중 회귀 불연속 설계는 무작위 실험에 가장 근접한 추정치를 제공하는 것으로 알려져 있다.
준실험의 가장 큰 장점은 무작위 배정이 현실적으로 불가능한 상황(예: 교육 정책의 효과 평가, 공중보건 개입 분석, 대규모 재해의 영향 연구 등)에서도 인과 관계를 추정할 수 있는 방법론을 제공한다는 점이다. 또한 자연 환경에서 이루어지므로 인공적인 실험실 환경에 비해 생태학적 타당성(ecological validity)이 높으며, 결과를 실제 모집단에 일반화하기 용이한 측면이 있다.
반면, 준실험의 주요 한계는 내적 타당도(internal validity)에 대한 위협이다. 무작위 배정이 이루어지지 않았기 때문에 관찰된 처치 효과가 실제로 처치에 의한 것인지, 아니면 측정되지 않은 교란 변수(confounding variable)에 의한 것인지를 확정적으로 판단하기 어렵다. 이러한 문제를 완화하기 위해 통계적 조정, 성향 점수 매칭(propensity score matching), 공변량 통제 등의 기법이 사용된다.
준실험은 사회과학, 공중보건, 교육학, 정책 분석, 경제학 등 다양한 분야에서 널리 활용되며, 무작위 실험과 관찰 연구의 중간적 성격을 지닌 방법론으로 자리잡고 있다. 일부 학자들은 자연 실험(natural experiment)을 준실험의 하위 유형으로 보기도 하지만, 자연 실험이 연구자가 아닌 외부 요인에 의해 자연적으로 할당이 이루어지는 반면, 준실험은 연구자가 할당 기준을 어느 정도 통제할 수 있다는 점에서 차이가 있다.
