▼▼▼▼▼▼▼▼
チャンネル登録はこちら

不十分な精度

量的研究者は,ふつう，できるだけ高い精度(precision)を達成するように研究をデザインしようとする．

その精度は，外生変数をコントロールする正確な測定用具によって，また検出力の高い統計学的方法によって達成される．

具体例を見ることが精度の理解にはもっとも容易であろう．

ナーシング･ホームに入った高齢者と入らなかった高齢者を比較して,ホームに入ることによる抑うつへの影響を研究したとしよう．

抑うつは，さまざまな理由で,１人ひとりの高齢者によって異なっている．

この研究では，ナーシング・ホームの入所による抑うつにおける変動の一部を，できるだけ正確に分離することに関心があるとしよう．

外生因子による変動を減らすような研究コントロールの手段を,研究デザインに組み込み,それによって精度を高めることができる．

量的研究において，以下の比率は，研究者が査定したいと望んでいることをあらわしている．

この比率はかなり簡略化したものであるが，多くの統計学的検定の本質をとらえている．

分子(式の上半分)の変動を，分母(式の下半分)の変動に対してできるだけ大きくすることによって,ナーシング・ホームの入所と抑うつレベルとの関係を明確に評価しようとしている．

外生変数(例：年齢，予後)による抑うつの変動が小さいほど,ナーシング・ホームに入った高齢者と入らなかった高齢者の抑うつにおける差を容易に検出できる．

外生変数に起因する変動を減らすようなデザインは，研究の精度を高める．その理由をこれまでの例で示すために，上記の比率に数値1を代人してみよう：

ナーシング・ホーム入所による抑うつの変動、その他の因子による抑うつの変動、他の因子の例：年齢，痛み，医学的予後，ソーシャル・サポートなどをもちいない場合は,処理を管理する（または中止する）スタッフが，不注意に不適切な合図を送ったり，処理条件をあいまいにするかもしれないので，訓練とモニタリングはとくに重要である．

もちろん，臨床環境では，研究者に，コントロール群に処理を施すべきだという，研究デザインを脅かすような圧力がかかるかもしれない．

標準化に関する問題の例

ウィンターバーンとブレイザー〔Winterburn & Fraser,2000〕は，北イングランドのある大学付属病院で，産後入院日数による母乳育児の割合への影響を調べた．妊娠第３期の女性たちを，産後短期入院(6〜48時間)と産後長期入院(48時間より長期)に無作為に割り付けた．

長期入院群であっても入院を好まない女性がいるという事実によって，研究デザインを譲歩して変更したので，入院日数における２群の差は比較的に小さくなった．

たとえば,実験群の人々が,処理に完全には参加しないことを選んだ場合（例：処理の活動に行くのをやめる）や，コントロール群の人々が処理を望んで，利用できるようになった場合は，対象は，計画されたものとは異なる条件にさらされるかもしれない．

研究者は，とくに実験群の人々には参加を促すような手段を講じ，処理条件の一貫性を高めるように研究をデザインしたほうがよい．

たとえば，実験デザインをもちいる場合，無作為割り付けのタイミングが，研究への参加に影響することもあろう．

処理条件の説明をする前に，対象を無作為に割り付けた場合，対象は，その条件がどのようなことを引き起こすのかを知った途端に参加を取りやめるかもしれない．

一方，説明後の無作為割り付けでは，割り付けられた人々が減ることは，もっと少ないかもしれない．

介入への不参加は，ほとんど無作為ではない．

したがって研究者は，どの対象がどのくらいの量の処理を受けたかを記録したほうがよい．

それによって，結果を分析または解釈する際に，受けた「量(dose)」の個人差を考慮に入れることができよう．

量的研究において、精度の向上は研究デザインの核心的な目標の一つです。研究者は、できるだけ高い精度（precision）を確保するために様々な工夫を凝らします。この精度の確保は、外生変数の影響を抑えること、正確な測定方法の採用、統計的検出力の高い分析方法の利用などによって実現されます。具体的な例を用いると、精度の概念がより理解しやすくなります。例えば、ナーシング・ホームに入所した高齢者と自宅で生活している高齢者の抑うつレベルを比較することで、入所が抑うつに及ぼす影響を検討することが考えられます。高齢者の抑うつレベルは個人によってさまざまであり、その変動には年齢や予後、社会的サポートの有無など、さまざまな外生要因が関与します。研究者は、こうした外生因子の影響を減らすためのコントロール手段を研究デザインに組み込むことで、より正確に抑うつ変動の一部を分離し、ナーシング・ホーム入所が抑うつに与える純粋な影響を見極めようと試みます。このように外生変数を抑えるデザインにより、結果の精度が向上し、研究成果の信頼性も増します。量的研究の核となる考え方として、分子（式の上半分）に示される変動を分母（式の下半分）に対する変動と比較することで、特定の介入効果を測定しようとします。ここで、外生因子による変動が小さいほど、対象となる介入の影響をより明確に検出できることがわかります。たとえば、ナーシング・ホームに入った高齢者の抑うつに、年齢や健康状態といった外生変数がほとんど影響しない場合、ホーム入所による純粋な抑うつへの影響を捉えやすくなります。この外生変数の変動を減らすために、研究者は年齢や健康状態が同じくらいの集団を対象にするといった方法でコントロールし、結果の精度を高めます。さらに、実験デザインにおける標準化の重要性も指摘されます。ウィンターバーンとブレイザー（Winterburn & Fraser, 2000）の研究では、北イングランドの大学付属病院において、産後入院日数が母乳育児の割合にどのような影響を与えるかを調査しました。この研究では妊娠第３期にある女性を短期入院群（6?48時間）と長期入院群（48時間以上）に無作為に割り付けて観察しましたが、長期入院群であっても入院を好まない女性がいたため、研究デザインを譲歩して調整する必要が生じました。この結果、２群間の入院日数の差は小さくなり、研究の精度にも影響が出ました。この例は、実験参加者の個人的な選択や条件への適応が研究結果にどのような影響を与えるかを示しています。量的研究においては、参加者が介入条件に忠実に従わない場合や、無作為に割り当てられた群であっても自発的に介入を希望したり拒否したりすることがあり、そのために研究者は結果の精度を確保するための追加的な対応が求められます。実験条件の設定や無作為割り付けのタイミングも重要です。たとえば、無作為割り付けが介入の説明をする前に行われた場合、対象者はどの条件が割り当てられたのか理解する前に割り付けられた条件に対して参加をやめる可能性があります。しかし、介入の詳細を説明した後で無作為割り付けを行えば、割り当てられた後の参加者数が減る可能性は低くなります。実験デザインにおけるこうしたタイミングの調整は、研究精度に大きな影響を及ぼす要因の一つです。また、量的研究では、特定の介入量（dose）や対象者が受けた介入内容を詳細に記録することが求められます。介入への参加の程度や、受けた介入の量に個人差がある場合、研究者はそのデータをもとに分析や解釈を行う際、受けた「量」の違いを考慮することで、結果に対する解釈の幅を広げ、精度を保つことが可能です。特に臨床研究では、外部からの圧力が研究デザインに影響を与える場合があり、コントロール群に対しても介入を施すべきだという要請が生じることがあります。研究者はこうした圧力に対応するために、適切な訓練やモニタリング体制を整え、処理条件を曖昧にしないように努めなければなりません。また、実験中に不適切な合図やサポートが介入効果に影響を与えることを避けるため、研究者が処理条件の一貫性を確保することも重要です。