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信頼できない処理の施行

介入が，実際には「机上」で考えたほど強力でない場合，その介入の強さ（したがって統計学的検出力も）は損なわれる．介入が弱くなる要因は多々あるが，その大部分に，研究者がある程度かかわっている．

論点の１つは，それぞれの対象が受ける介入が類似している度合いである．

標準化（条件の一定性）が欠けているために，無関係な多様性が加わり，介入が十分に力を発揮できなくなる．

標準的なプロトコルを使わなかったり，それに従わなかったりする場合は，今述べたような概念を使うことで，介入による変動（つまり分子）が抑えられ，外生因子による変動（つまり分母）が増して，介入は効果がなかったという誤った結論を導く可能性がある．

念入りな標準化，スタッフの適切な訓練，介入が計画どおりに実行されているかを確認する慎重なモニタリングが必要であろう．

二重盲検法デザインをもちいて，地方に住む女性高齢者において，尿失禁症状を管理する介入を検証した，

研究者らは，包括解析の方法をもちいた．実験群の女性たちが研究プロトコルに従うことができなかった場合も，実験群としてあつかった．

コントロール群のメンバーが，部分的な介入の技法を知り，その技法を自らに実践した場合も，コントロール群としてあつかった．

内的妥当性

内的妥当性(internal validity ； 内部妥当性）とは,独立変数が真に従属変数を引き起こし，または従属変数に影響していて，この２者間の関係が,外生変数による見せかけの影響ではない，と推論しうる範囲をいう．

コントロールの手段は，いずれも内的妥当性を高めるためのものである．

研究者が外生変数を慎重に管理せず，また研究デザインを他の方法で慎重にコントロールしなかったら，測定された対象の従属変数の得点が独立変数によるものであるという結論は批判を受ける理由となるだろう．

内的妥当性を脅かすもの

真の実験は，高度の内的妥当性を有する．

なぜならば,操作や無作為化，コントロール群をもちいるため，通常，研究者は，研究結果に関する他のほとんどの説明を排除できるからである．

準実験デザイン，前実験デザイン，または相関デザインをもちいる研究者は,得られた結果に対するいくつかの競合する説明と常に戦わなければならない．

これらの競合的な説明〔内的妥当性への脅威(threat to internal validity)〕をいくつかここで検討しよう．

ヒストリー

独立変数と同時期に起こる外的事象が,従属変数に影響しうることをヒストリー(history)による脅威という．

たとえば，米国の郡のナース(county-wide nurse)が，農村在住の妊婦に，よりよい栄養摂取，禁煙，早期からの妊娠期ケアなど，出産前の健康に関する実践を促すために，公共福祉プログラムを実施し，その効果を研究するとしよう．

福祉プログラム開始前の12か月間に生まれた新生児の平均出生時体重と，プログラム開始後12か月間に生まれた新生児の平均出生時体重を比較して，時系列デザインをもちいて，プログラムを評価したとしよう．

しかし，新しいプログラム開始から１か月後に，貧困女性の不適切な妊娠期ケアに関する，誰もがみるようなドキュメンタリードラマが国営放送で放映されたとしよう．

新生児の出生時体重という従属変数は，介入とドキュメンタリードラマのメッセージの両者に影響され，２つの効果のもつれを解くことはできない．

真の実験では，ヒストリーは,通常,研究の内的妥当性を脅かすものとはならない．

なぜなら,外的事象は実験群にもコントロール群にも同じように影響すると仮定できることが多いからである．

この場合には,従属変数におけるグループの差は,外生因子による影響に加えての影響をあらわす．

しかし,例外もある．たとえば，クロスオーバー・デザインをもちいる場合，外的事象が実験前半（または実験後半）に起こるかもしれず，そうすると，処理は，その事象の影響によって汚染されるだろう．

つまり，外的事象と処理Ａを受けた人々と，外的事象ぬきで処理Ａを受けた人々がいて，同じことが処理Ｂについてもいえるだろう．

選択

グループ間に既存している差を起因とする偏り（バイアス）が選択(selection)には含まれる．

対象がグループに無作為に割り付けられていない場合，それらのグループが均等でない可能性が常にある．

それらは微妙で見分けにくいこともある．

グループが均等でないならば，アウトカムの差は，独立変数の影響よりも，むしろ最初から存在する差によって生じたのかもしれない．

たとえば，不妊問題を抱える女性が，母親になった女性よりも抑うつになりやすいことがわかったとしても，その違いを生殖上の状態の差によるものであると結論づけることは不可能であろう．

２群の女性は,最初から心理的な適応という点で異なっていたかもしれない．

独立変数が生じる前に，対測定値，またはデータを収集する最初の時点で測定した他の特性に関して，研究を実施した人としない大を比較する場合に生じる．

信頼性の低い介入の影響について、介入が研究者の計画や予測通りに実施されない場合、その効果は著しく低下する可能性があり、統計学的検出力も弱まります。特に、介入の標準化が欠如し、実験の対象者が異なる環境で介入を受けたり、プロトコルに一貫性がない場合、無関係な多様性が介入の効果を弱めてしまうことが多いです。介入が計画通りに強力に実行されないことで、統計的に有意な結果が得られにくくなり、結果的に介入の効果を正確に判断することが難しくなるのです。例えば、ある介入が地域や施設に依存し、標準化されていない場合、異なる参加者が同じ介入を受けていても、その体験は多様であり、全体の結果に偏りが生じる可能性があります。これは、標準的なプロトコルが使用されない、あるいはそれに従わない場合に特に顕著であり、介入の効果が発揮されるべきタイミングや内容が異なることで、介入の効果が過小評価されることにつながります。さらに、介入の実施状況や方法にばらつきがある場合、研究の効果を正しく測定することができず、結果として介入が効果的でないと誤解される可能性が高まります。このようなリスクを防ぐためには、念入りな標準化とプロトコルに基づく介入の施行が必要です。プロトコルに厳密に従った介入が行われることによって、介入の効果を真に評価できるため、スタッフの適切な訓練や介入が計画通りに実行されているかを確認する慎重なモニタリングが重要です。特に、信頼性の高い研究結果を得るためには、介入が一貫して標準化された形で実施されることが不可欠であり、これにより介入の強さやその効果が適切に測定できるようになります。内的妥当性は、独立変数が従属変数に真に影響を及ぼしているかを判断するための重要な要素であり、これは介入効果の確実性や介入の影響の正確な評価に直結します。内的妥当性を高めるためには、外生変数の管理が必要であり、研究のデザインにおいて慎重にコントロールする必要があります。もし外生変数が適切に管理されていないと、介入の効果が外生因子の影響によって変動してしまい、独立変数によるものであると結論づけられない場合が発生します。特に実験群とコントロール群の管理が不適切であると、介入効果の信頼性が低下し、介入がもたらした効果と他の要因による影響が分離できないため、誤解を招く結果となる可能性が高まります。これを防ぐためには、信頼性の高い実験デザインが必要であり、実験群とコントロール群の設定が厳密であることが求められます。内的妥当性の脅威となる要素には、例えばヒストリーと呼ばれる、独立変数の施行と同時期に発生する外的事象が含まれます。このような事象は従属変数に影響を与え、介入効果を正確に評価することを困難にします。例えば、ある介入が健康に関する行動を促す目的で行われた際、その同時期に健康問題に関する広く知られたイベントやメディアの報道が影響を与えると、介入自体の効果とメディアの影響とが混同される可能性が高まります。このように、従属変数が介入と無関係な事象によっても変動する場合、介入の効果を正確に測定することが難しくなるのです。特に実験群とコントロール群の両方に同様の影響が及ぶような場合であれば、内的妥当性が高く保たれる傾向にありますが、実験のデザインにより、影響の偏りが発生することがあります。また、選択バイアスも内的妥当性にとって重要な脅威の一つです。これは、対象が実験群やコントロール群に無作為に割り付けられていない場合、もともとグループ間で存在する差異が介入の結果に影響を与える可能性があることを指します。例えば、ある研究においてグループに割り当てられる際、参加者が自発的に選択することで生じるバイアスや、事前の特性によってグループが均等でない場合、介入の結果は外的因子の影響を受けやすくなります。こうした状況を防ぐためにも、無作為化は重要であり、特に健康や心理的な適応に関する研究においてはグループ間の差異を最小限に抑えることが求められます。真の実験では、ヒストリーの影響が実験群とコントロール群の両方に等しく及ぶことが多いため、介入の影響がより正確に評価されやすいです。しかし、例外的な状況も存在し、クロスオーバー・デザインを用いる場合、特定の時期に発生する外的事象が実験における介入の効果に偏りを与える可能性があり、従って、従属変数への影響は慎重に評価されるべきです。外的事象の影響を最小限に抑えるためには、介入のタイミングや対象者の特性を考慮した設計が必要です。