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非実験研究

実験デザインや凖実験デザインでは取り組むことができない，多くの研究問題がある．

たとえば，寡婦暮しが健康状態に与える影響の研究に関心があるとしよう．

独立変数は，寡婦と非寡婦である．明らかに，われわれは寡婦状態を操作できない．

人々が配偶者を失ったのは，無作為でもなく，研究コントロールに従ったのでもない．

このように，われわれは，自然に生起することとして２つのグループ(寡婦と非寡婦)をとりあげ,健康状態という点から両者を比較しなければならないだろう．

非実験研究を行う理由

看護研究を含む，人間を対象とする研究の多くは，非実験的(nonexperimental)である．

非実験デザインをもちいる理由の１つは，膨大な数の人間の特性は，本質的に実験操作に従属しない(例：血液型，パーソナリティ，健康信念，医学的診断)．これらの特性が，他の現象に与える影響は，実験的に研究できない．

第２に，他領域と同様に，看護研究には，技術的には操作できようが，倫理的には操作すべきでない多くの変数がある．

独立変数を操作することが対象に身体的ないし精神的な害をもたらすような場合，その変数を実験的にコントロールすべきではない．

たとえば，出生前ケアが乳児死亡率に与える影響を研究していたとしたら，一方の妊婦群にはそのようなケアを提供し，他方の妊婦群には故意にケアを提供しないということは，倫理的ではなかっただろう．

われわれは，出生前ケアを受けていない自然派生的な妊婦群を探しあてる必要があっただろう．

これらの女性たちの出産結果を，適切なケアを受けた女性たちの結果と比べることができただろう．

しかし，問題は，これらの女性たちの２群では，年齢，教育，栄養，健康など，多くの特性が異なっているだろう．

これらの特性のどれもが，出生前ケアを受けたかどうかに関係なく，単独で，または組み合わされて，乳児死亡率に影響していたかもしれない．

まさにこの点が，実験デザインが因果関係を説明するのにとても強力である理由である．

第３に,真の実験を行うには,単に実際的でないという研究状況が多い．

それらの制約として，不十分な時間，管理者による認可の欠如，患者やスタッフへの接触が極端に不便，十分な資金の欠如などが含まれるだろう．

第４に，実験デザインが適当でない研究設問がいくつかある．これは，現象の特性，頻度，強度，または性質全体を記録しようとする記述研究に関して，とくに真実である．

質的研究は非実験的である．操作を行わないのはもちろんのこと，望ましくない．大切なのは，人間の日常の体験である．

最後に，通常，非実験研究は，実験研究を計画する前に必要とされる．

実験介入は，非実験研究が，問題の範囲を記録し，関連する変数問の重要な関係を記述したものを基礎に開発される．

遡及的４日間研究

非実験研究は,大きく２つに分けられる．その最初のものは，遡及的研究といわれてきた.

事象のあとから，遡及的に(from after the fact)」という意味である．

これは，独立変数の変動が生じたあとで，研究が実施されていることを意味している．

遡及的研究は，介入なしで，自然に生じる現象間の関係を理解しようとするものである．

遡及的研究を，相関研究(correlational research)ということのほうが多い．

基本的には，相関(correlation)とは，２変数間の相互関係，または関連であり，ある変数の変動に関係している他の変数での変動の傾向性のことである．

たとえば，人間の大人では，身長と体重は相関している．

というのは，大きな人は小さな人より重い傾向にあるからである．

相関研究は，いくつかの構造的特性が，実験研究,凖実験研究,および前実験研究と共通していることが多い．

相関研究が,不等価コントロール群事後テストのみデザイン（前実験デザイン）とかなりよく似ていることがわかる．

前実験デザインが相関研究と異なるのは，介入の導入，Ｘがあるという点のみである．

相関研究の目的は，実験研究と同じく，変数間の関係を理解することである．

しかし，独立変数に対するコントロールがないため，相関研究における因果関係の推論にはリスクがある．

実験では，調査研究者は，独立変数Ｘにおける意図的な変化により，結果として従属変数ｙの変化を引き起こすという予測を立てる．

たとえば，新薬を投与すれば，それによって患者の回復がもたらされると予測したとしよう．

実験者は，Ｘを直接にコントロールする．

つまり，ある対象には実験処理を施し，ある対象には実験処理を施さず，２群は無作為化によって，独立変数を除く他のすべての点で均等化できよう．

一方，相関研究では，調査研究者は，すでに起きてしまっている独立変数をコントロールできない．

独立変数，つまり推理された原因となる因子の検証を，事象の生起後に行う．

結果として，因果関係についての結論を導き出す試みは，問題が多い．

たとえば，喫煙本数と肺がんのあいだに相関があると仮定しよう．

経験的なデータは，喫煙者は非喫煙者より肺がんにかかりやすい，という予測をほぼ確証するだろう．

われわれが行いたい推論は，喫煙ががんの原因であるということである．

しかし，この種の推論は虚偽の論法であって，事後に，ゆえにこれによって起きたというものである．

その誤りは，単に時間的にそれが他方より前に生起したという理由で，ある事柄が他方の原因であると仮定した点にある．

なぜ因果関係の結論が保証されないかを説明するために，都市部には圧倒的多数の喫煙者がいて，一方，田舎の人々の大多数は非喫煙者であると仮定しよう（くれぐれも，例としてである）．

さらに，肺がんは，都市部での劣悪な環境条件が，実際には原因であると仮定しよう．

そうすると，喫煙と肺がんという２変数間に強い関係性が示されたにもかかわらず，喫煙が肺がんの原因であると結論するのは不正確になるだろう．

喫煙と汚染された環境に住むという「本当」の原因とのあいだにも，強い関係があるからである．

もちろん，現実に喫煙と肺がんの研究は，とても多くのさまざまな集団に，とても多くのさまざまな場所で，これまで繰り返し行われ，両者の因果の推論は証明された．
この架空の例は，「相掲は，因果関係を証明しない」という，有名な研究の格言を説明する．

変数間に単に関係が存在し，それが強い関係であっても，一方の変数が他方の変数の原因であるという結論を保証するには十分ではない．

相関研究は，実験研究よりも，因果関係を明らかにすることにおいては本質的に弱いが，さまざまなデザインによって，さまざまな段階での支持的なエビデンスが与えられる．

非実験研究とは、操作が不可能であったり、倫理的に操作が適切でない要因を含む状況において、研究を行うための手法である。非実験的な手法は実験研究に比べて因果関係の推論においては限界があるものの、幅広い研究分野で重要な役割を果たしている。実験デザインや準実験デザインを用いることができない研究課題が多く存在し、非実験研究の方法はそのような課題に対して有効である。例えば、寡婦生活が健康状態に与える影響を調べたいと考えた場合を考えてみよう。寡婦であるかどうかは明確な独立変数となり、寡婦と非寡婦のグループに分けて比較を行いたくなるが、寡婦状態そのものを操作することは明らかにできないことである。人々が配偶者を失ったことは無作為に生じた出来事ではなく、研究者がコントロールしたものでもないため、このような状況では、自然に発生したグループとして寡婦と非寡婦の2つのグループを取り上げ、健康状態を比較する形で研究を進めることになる。このような場合、研究者は実験的な介入なしで、自然発生的な状況から観察データを収集し、グループ間の差異を分析することが求められる。非実験研究が特に重要となる理由は、人間を対象とする多くの研究、特に看護研究において、実験的な操作が難しい場面が多いためである。人間の特性には、本質的に操作が不可能であったり、倫理的に操作が許されないものが多数存在する。例えば、血液型や性格、健康信念、または医学的診断などは、自然な状態で発生する特性であり、実験的にその発生条件を制御することはできない。これらの特性が他の現象に与える影響を調べるためには、非実験的なデザインが適していると言える。また、看護研究をはじめとする人間を対象とした研究では、独立変数の操作が倫理的に不適切な場合も多い。たとえば、出生前ケアが乳児死亡率に与える影響を調べる研究を行うと仮定しよう。もし実験デザインを用いて一部の妊婦には出生前ケアを提供し、他の妊婦には提供しないという操作を行えば、その結果、胎児や母親に身体的あるいは精神的な害を及ぼす可能性があるため、倫理的に適切とは言えない。このような状況では、自然発生的に出生前ケアを受けていない妊婦群を探し出し、その群と適切なケアを受けた妊婦群とを比較することで、出生前ケアの効果を観察することが望ましい。さらに、この種の非実験研究には、技術的には操作可能であるが倫理的には操作すべきでない他の変数も多く含まれている。こうした場面では、操作なしで観察によるデータ収集を行い、データをもとに因果関係を考察することが求められる。非実験研究が用いられるもう一つの理由として、真の実験デザインを用いることが実際的でない研究状況があることも挙げられる。研究資金や時間が不足している場合や、対象者や医療スタッフへのアクセスが困難である場合、さらには研究に必要な管理者の承認が得られない場合など、実験研究を実施するための現実的な制約が存在する。これらの制約のため、実験的アプローチを取ることが難しい場合には、非実験デザインによる研究が選択されることが多い。さらに、記述研究に関しても非実験研究が適していることが多い。記述研究は現象の特性や頻度、強度、あるいは性質全体を記録することが目的であり、その観点から実験デザインを用いることが適切でない場合がある。質的研究もまた非実験的であり、特に人間の体験を扱う場合には操作を行わないことが求められる。質的研究では、日常生活での体験や人間の感じ方に焦点が置かれ、あくまで自然発生的なデータを収集し、そこから仮説を構築する形が取られることが多い。さらに、非実験研究はしばしば実験研究の前段階として重要な役割を果たす。実験的な介入を設計するためには、まず非実験的な方法で問題の範囲を記録し、関連する変数間の重要な関係を明らかにすることが不可欠である。例えば、ある薬の効果を検証する際、実験的な介入を行う前に、その薬が効果を発揮する可能性がある対象群の特性を非実験研究によって確認することが望ましい。また、非実験研究には遡及的研究と前向き研究の2つの主要なタイプがある。遡及的研究は「事象のあとから」を意味し、独立変数の変動が発生した後に研究が行われることを意味する。例えば、喫煙が肺がんに与える影響を調べる場合、すでに喫煙している人々と喫煙していない人々を比較し、肺がん発症率との関係を調べることになる。この方法は相関研究と呼ばれることが多く、相関とは2つの変数間の相互関係または関連性を示すものである。相関研究は、2つの変数間にどの程度の関係があるかを示すことができるが、その関係が因果関係であるかどうかを証明することはできない。例えば、身長と体重には相関があるが、身長が体重を引き起こす原因であるとは限らない。同様に、喫煙と肺がんの間に相関が認められたとしても、それが因果関係であるとは限らない。因果関係の推論にはリスクが伴い、「相関は因果関係を証明しない」という有名な格言がこれを表している。実際、喫煙と肺がんの関係性を調べる際には、都市部と田舎の住民での違いや年齢、健康状態など多くの共変量が存在する可能性があり、これらの影響を無視することはできない。例えば、都市部の住民が喫煙率が高く肺がん発症率も高い場合、単純に喫煙が肺がんの原因であると結論するのは誤りであり、都市部の環境要因が真の原因である可能性も考慮する必要がある。こうした問題を克服するためには、多変量解析を用いて他の変数の影響をコントロールする方法があるが、それでも因果関係の推論には限界が残る。一方で、前向き研究は、特定の独立変数に注目し、その変数が将来の結果にどのような影響を与えるかを観察するものである。非実験研究は実験研究に比べて因果関係を証明する力が弱いとされているが、複数の非実験研究や異なる方法論によって得られた結果を重ね合わせることで、一定の支持的な証拠を提供することが可能である。実際、多くの分野で非実験研究が実施され、それによって得られた知見が実験的研究のデザインや仮説形成に役立っている。例えば、疫学研究において、ある特定の病因と疾病の関係性を探る場合、非実験的な相関研究を積み重ねることで、因果関係を支持するための間接的な証拠が蓄積される。