准实验是相对于真实验提出来的，比真实验的内部效度要低，但是通过程序上的合理设计和尽可能控制无关变量的影响，可以做出一定程度上的因果推论。真实验研究一般就是实验室实验。实验室实验是一种“纯净”的研究，所谓的纯净就是受无关变量的影响少，实验内部效度高，因果推论有力，不会受过多的“污染”，这是实验室实验的最大优势。但是我们也不能忽视实验室实验的局限性，实验室实验如同象牙塔里的研究，在小小的实验室里，我们能够对照理论的要求，按照标准的实验程序，控制一切可能的无关变量，但是要从象牙塔里走出去却并非一件易事，因为实验室情境并不能反映组织的真实情境，外部效度有很大的限制，将实验室研究结果推广到实际情况中去不那么容易，要小心翼翼，多方求证。而准实验研究的出现可以有效弥补这个不足。现场实验就是典型的准实验的例子，走出实验室，还原真实场景，在提高外部效度的基础上，仍然尽可能按照实验室实验的要求保证内部效度，这样可以得出最自然、最真实的研究结果。除此之外，一些自然形成的变量无法人为操控，只能选择，比如被试的一些主体变量——性别、身高、年龄、教育背景、教养方式等，文化形态——集体主义或者个体主义，涉及这些自变量的研究也属于准实验研究的范畴，因为被试无法随机地分配到各个实验组，只能根据实际情况选择进入相应的组别。

准实验和真实验最主要的区别就是被试不能够随机地分配到各个实验组。比如我们想要研究安装监控对员工工作绩效的影响，倘若在实验室中，我们可以安排两个一模一样的挨着的房间，一个有监控，一个无监控，然后随机分配被试到两个房间；但是在企业现场，员工都是按照部门进行划分的，不会因为实验而被打散到不同部门，我们只能选择在其中几个办公室安装监控，而员工不做随机调整。(www.daowen.com)

随机分配能较好地平衡无关变量，保证除所要研究的变量外，实验组和控制组在其他无关变量上的水平是一致的，这对于做出强有力的因果推论至关重要。然而准实验受制于具体情境的影响，难以做到随机分配，这就导致很多无关的变量无法进行平衡，从而产生系统误差，混淆自变量对因变量的影响。所以在准实验中必须去思考所有可能的影响因素，通过各种办法去控制，即使不能控制，也要通过一定的设计来降低无关变量对因变量的解释力。接下来具体介绍准实验的一些设计方法，通过这些设计可以提高对无关变量的控制能力。