発生率および罹患率の研究例

ウィッティントン,パトリック,ロバート〔Whittington,Patrick, & Roberts, 2000〕は，褥瘡の発生率と罹患率を判定するために，34州にまたがる116の救急施設を対象にした全国的な研究を行った，

内科・外科病棟および集中治療室における１万7650人の患者の褥瘡の罹患率を，それぞれの施設で24時間にわたって測定した．

発生率は，それぞれの施設の平均的入院期間にわたって測定した．

相関研究の長所と限界

研究の質は,必ずしもその方法には関係し似不備のある実験と同じくらいに，多くの優れた非実験研究がある．

しかし，非実験研究にはいくつかの欠点があり，ここでは，相関研究の短所に焦点をあてよう．

相関研究の限界

前述のように，実験研究や準実験研究に比べて，非実験研究の主な欠点は，因果関係を明らかにする能力が弱いことである．

相関研究は，誤った解釈に影響を受けやすい．

この状況が生じるのは，研究者が，無作為につくった集団ではなく，自己選択によって，既存の集団をもちいるからである．

カーリンガーとりー〔Kerlinger & Lec, 2000〕は，自己選択(self-selection)について次のように述べている．

研究対象の集団の構成員が．部分的にでも研究問題に外生的な特性または特徴を個別に有していたり，研究問題の変数に，場合によっては影響したり，さもなければ関係するような特徴をもっている場合に，自己選択が生じる.

相関研究を行う研究者は，実験研究とは違って，独立変数の生起以前に，比較する集団が類似していると仮定することはできない．

このため，既存の差が,従属変数における集団の差について，もっともらしい代替の説明となるかもしれない．

この問題をわかりやすく説明するために，研究者がある人が参加している看護教育プログラムの種類（独立変数）と，卒業１年後の仕事への満足度との関係を検討しようという，架空の研究を考えてみよう．

専門学校卒業生のほうが，大学卒業生よりも仕事に満足していることがわかった場合，専門学校プログラムのほうが仕事への満足度を増すという結論は，正しいかもしれないし，正しくないかもしれない．

２つの教育課程の学生は，パーソナリティ，キャリア目標，価値観などのような多くの重要な特性に関して，明らかにはじめから異なっている．

学生は，２つの教育プログラムの１つに入学するという選択をして,選択の特性が,仕事への期待や満足度の差を生んだのかもしれない．

相関研究の結果の解釈がむずかしいのは，現実世界において，行動,状態，態度および特性が,複雑に相互関係している（相関がある），という事実による．

相関研究の結果についての解釈の問題を明確にするために，もう１つ例をあげよう．

がん患者の抑うつレベルと彼らのソーシャル・サポート（ソーシャル・ネットワークを通じての支援と心の支え）との関係を検証する横断的研究を行うとしよう．

ソーシャル・サポート（独立変数）が，抑うつレベル（従属変数）に影響すると仮定する．

ソーシャル・サポートのない患者が，ソーシャル・サポートが十分な患者よりも，有意に抑うつの状態であることがわかったとしよう．

この結果は，人々の情緒的状態が十分なソーシャル・サポートによって影響されることを意味すると解釈できるだろう．

しかし，他の説明もある．

おそらく，患者の家族構成（たとえば，結婚しているか，子どもがいるか）のような，ソーシャル・サポートと抑うつの両者に影響する第３の変数があるだろう．

重要他者の利用可能性や数が，がん患者がどのくらいに抑うつを感じるかに，また，患者のソーシャル・サポートの質に，強く影響するかもしれない．

第３の可能性は，逆の因果関係である．

抑うつのがん患者は，より陽気で社交的な忠者に比べて，必要なソーシャル・サポートを他者から引き出すのがむずかしいかもしれない．

この解釈では，人の抑うつがソーシャル・サポートを受ける量の原因であり，他の何ものでもないということになる．

これ以外の解釈も考えつくだろう．

重要な点は，とくに研究が論理的基盤をもたない場合には，ほとんどの相関研究の結果の解釈は，暫定的なものと考えなければならないということである．

相関研究の長所

われわれは，いくつかの研究問題に対して，実験デザインの適用の可能性を制限するような制約について検討した．

看護学，医学，社会科学の研究では，相関研究が重要な役割を果たし続けるだろう．これらの分野で解明すべき問題の多くが，実験できないためである．

因果関係は重要であるが，記述研究のようないくつかの研究形態では，因果関係の理解に焦点をあてないことは，すでに指摘した．

さらに，確立した理論から演繹した因果の仮説を検証する研究であれば，とくに，強力なデザイン（例：前向きデザイン）をもちいている場合は，因果の推論が可能であろう．

相関研究は，ある問題について大量のデータを収集するのに効率的な方法であることが多い．

たとえば，多数の人々の健康歴と食習慣について広範な情報を収集することが，この方法なら可能であろう．

研究者は，どの健康問題がどの食事と関連があるかを調べることができるだろう．

これによって，比較的に短期間で多数の相互関係を発見できるだろう．

これとは対照的に，実験研究者は，１度に少数の変数だけしかあつかわない．

たとえば,ある実験は高コレステロール食を操作し,他の実験はタンパク質消費量を操作するかもしれない．

結局，相関研究は現実に強力であることが多く，したがって，実際的な問題を解決するには本質的に有力である．

多くの実験研究とは異なり，相関研究は，人為的な不自然さによって批判を受けることは，めったにない．

できるだけ多数の適切な比較ができるように研究をデザインすることは，通常，有利である．

前実験デザインは，得られる比較可能な情報が限られているので．部分的に弱い．

非実験研究では，とくに，競合する偏りを処理するために比較群を選ぶ場合，自己選択をあつかうには複数の比較群が効果的であろう．

たとえば，肺がん患者のケース・コントロール研究では1つの比較群を肺がんでない他の呼吸器疾患患者からつくり，２つ目の比較群をまったく呼吸器疾患でない人々から構成することができよう．

非実験研究の例

フォークナー，ハサウェイ，ミルステッド，バーゲン〔Faulkner, Hathaway, Milstead, & Burghen, 2001〕は，１型糖尿病の人々の心臓血管系の自律神経損傷の発症と経過に関するエビデンスが少ないことに着目した．

この空白を埋めるために，横断的非実験研究をもちいて，年齢（思春期青年と成人との比較）と糖尿病の状態が心拍数の変動測定値の差と関連するかどうかを調べた．

記述相関デザインには，４つの対象群が含まれた．

それは，１型糖尿病と腎不全の成人群，同年齢の健康な成人のコントロール群，１型糖尿病の思春期青年群，思春期青年のコントロール群である．

糖尿病の成人患者の大部分は，子ども時代または思春期に糖尿病の診断を受けていた．

研究者は，室温コントロールと騒音コントロールをした実験環境で，深呼吸とヴァルサルヴア法を使って，対象の短期の心拍Ｒ-Ｒ問隔変動を測定する反射テストを行った．

加えて，パワースベクトラル解析を使って，24時問携帯型心拍モニタリングを行った．

次に研究者は，心拍変動の誘発，頻度，時間領域測定における，４群の対象間の差を調べた．

その結果，１型糖尿病の成人患者は，他の３群の対象よりも，有意に心拍変動測定値が少ないことがわかった．

成人コントロール群は，２つの思春期青年群のどちらよりも，有意に低い平均値を示した．

糖尿病の思春期青年では，ほぽ長期の心拍Ｒ-Ｒ間隔変動の測定値が,疾患のない思春期青年よりも低かったが，有意に低かったのは１つの測定値のみである．

しかし，自律神経障害が糖尿病の過程での比較的早い時期に始まるというエビデンスがあるため，この傾向は重要であると研究者は指摘した．

この例で，研究者は，年齢および糖尿病の状態という２つの独立変数との関係で，心拍変動の差を説明できた．

両変数ともに実験的に操作できないので，非実験研究が必要であった．