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基本的な実験デザイン

優しいマッサージが，高齢者ナーシングホーム居住者の痛みのレベルに及ぼす影響を検証する研究について述べた例では，簡単な研究デザインを示した．

無作為割り付けが終了し，実験処理を導入したのちに，１度だけ従属変数に関するデータを収集するので，事後のみデザイン(after-only design),または事後テストのみデザイン(posttest-only design)ということもある．

事後テストのみ実験デザインの例

ミルヌ〔Milne, 2000〕は，事後テストのみデザインをもちいて，尿失禁に関する教育的介入が，その後の高齢者の支援要請行動に与える効果について研究した．

個人向けの指示と書面による情報を受け取った群と，書面による情報のみを受け取った群に割り付けた．

２か月後，ミルヌは，尿失禁のために専門職の支援を求めた人数を各グループで測定した．

２番目の基本デザインは，ナース研究者によってもっとも広く使われる実験デザインである．

対流的空気循環毛布は導電性水流毛布よりも，高熱の重症患者の熱を冷ますのに効果的である，という仮説を立てたとしよう．

２つの異なるタイプの毛布（独立変数）に患者を割り付け，従属変数（体温）を介入の前後の２回にわたって測る，というデザインを使うことに決める．

この方式によって，どちらの毛布がより効果的に熱を冷ますのかを検証できる．

つまり，研究者は，このデザインをもった．ブロック変数をもちいて，在胎週数に基づく３群(27〜28週,29〜31週,32〜33週)に標本を分けた，未熟児は，６つのセル（マス目）の１つに無作為に割り付けられる．

実験研究におけるセル（ce11 ; マス目）は，処理条件を指す．処理条件は，箱（セル）のデザインで図式にあらわす．

要因デザインでは，２つの独立変数を因子(factor)という．

「刺激の種類」という変数は因子Ａであり，「1日の刺激量」という変数は因子Ｂである．

各因子は，２つ以上のレベル(level ; 水準）をもたなければならない（レベルが１つのみであれば，その因子は変数にはならない）．

因子Ａのレベル１は聴覚であり，レベル２は触覚である．

デザインの特徴を説明するには，レベルの数を示す．

視覚刺激のような第３の刺激が加えられ，さらに１日60分間の刺激量が加えられれば，そのデザインは３×４デザインとなろう．

要因実験は，３つ以上の独立変数（因子）をもちいて行うことができる．

しかし，４つ以上の因子をもちいたデザインは，ほとんど行われない．

デザインを拡張して，２つ以上のブロック変数を含むこともできる．

たとえば，先に述べた複数の刺激療法の研究に，新たなブロック変数として，出生時体重を加えることができよう．

複数の操作変数を含むことも可能であり，それによって，乱塊法と要因デザインの両方を備えたデザインをつくりだせる．

理論上は，ブロック変数と操作変数の数は無制限であるが，実際のところ，それぞれ比較的に数が少ないのがふつうである．

デザインを拡張する場合は，通常，さらに多くの対象者が必要になる．セル内を安定させるには，概算で，１つのセルにつき，最低20人の対象者が望ましい．

つまり，２×２のデザインでは最低80人の対象者が,２×２×２のデザインでは160人の対象者が必要となろう．

乱塊法と要因デザインを組み合わせた例

メツガー，ヤロツ，ヌルディン〔Metzger, Jarosz, &Noureddine, 2000〕は，ラットをもちいて，肥満症に関する２つの実験操作の因子（高脂肪の餌と低脂肪の餌との対比，および強制された運動状態と動きの少ない状態との対比）の影響について研究した．

この研究のブロック変数は，ラットの遺伝的肥満であった．つまり，遺伝的に肥満しているラットと痩せているラットを，４つの処理条件に無作為割り付けした．２×２×２のデザインであった．

本内容は、実験デザインの基本的な概念とその応用についての詳しい解説を提供します。まず、痛みに対する優しいマッサージが高齢者ナーシングホームの居住者に与える影響を検証するために使用された「事後テストのみデザイン」について紹介します。これは、無作為に被験者をグループに割り付け、実験処理を導入した後、従属変数に関するデータを一度だけ収集する手法で、事後のみデザイン（after-only design）とも呼ばれます。このデザインは、基準データの収集が難しい場合や、前もってデータを取得することで結果に影響が出る可能性がある場合に有効です。Milne（2000）はこのデザインを用い、尿失禁に関する教育的介入が高齢者の支援要請行動に及ぼす効果を研究しました。この実験では、介入群と対照群に被験者を無作為に割り当て、一方のグループには個人向け指示と書面による情報、もう一方のグループには書面による情報のみを提供しました。その後、2か月後に尿失禁のために専門職の支援を求めた人数を各グループで測定し、介入の有効性を確認しました。このような事後テストのみデザインは、時間やリソースの制約がある研究において、実施が比較的容易であるため多用されます。また、もう一つの基本的な実験デザインである「対流的空気循環毛布」と「導電性水流毛布」の比較を通じて、発熱が高い重症患者の体温低下効果を測るデザインの例も挙げられます。この場合、2つの異なるタイプの毛布という独立変数に対し、体温という従属変数の変化を前後で測定します。この手法により、どちらの毛布がより効果的に体温を下げるのかが明らかになります。さらに、ブロック変数を使用して標本を分ける方法についても説明されており、未熟児を在胎週数によって27〜28週、29〜31週、32〜33週の3つのグループに分け、それぞれを6つのセルに無作為に割り付けることで、より詳細な分析が可能となります。ここで、実験研究における「セル」は処理条件を示し、各セル内の処理条件が異なることで多角的な比較が可能となります。さらに、要因デザインについても説明し、2つ以上の独立変数（因子）をもつデザインにおいて、因子Aと因子Bがそれぞれ異なるレベルをもつことが必須とされ、変数が因子となるためには少なくとも2つのレベルが必要です。例えば、「刺激の種類」を因子Aとし、「1日の刺激量」を因子Bとする場合、因子Aには聴覚や触覚といった異なるレベルが設定され、因子Bには異なる時間の刺激量が設定されます。さらに、第3の刺激が加わり、刺激量も60分間という水準が設定されると、そのデザインは3×4デザインとなります。要因実験では、3つ以上の因子を設けることも可能で、例えば3×3×3デザインで複雑な条件下でのデータ収集を行うことも考えられますが、一般的に4つ以上の因子を持つデザインは管理や実施が難しいため、あまり行われません。また、デザインを拡張する際には追加のブロック変数を含むことも可能で、これによりデータの解釈の幅が広がります。例えば、複数の刺激療法を調査する場合、出生時体重を新たなブロック変数として加えることで、異なる体重条件下での刺激療法の効果を検証することができます。さらに、複数の操作変数を含めることもでき、それにより要因デザインと乱塊法を組み合わせたデザインが生まれ、異なる操作条件を比較するための強力な手法が提供されます。理論上、ブロック変数と操作変数の数には制限はありませんが、実際にはそれぞれ少数にとどめるのが一般的です。これは、あまりに多くの変数を追加するとサンプルサイズが膨大になり、分析が困難になるためです。特にセル内の安定性を確保するには、各セルに最低20人の被験者が必要とされ、例えば2×2デザインでは最低80人、2×2×2デザインでは160人の対象者が必要になります。次に、乱塊法と要因デザインの組み合わせについても触れ、Metzger、Jarosz、Noureddine（2000）による肥満症に関する実験が例として挙げられます。この実験では、ラットを用いて高脂肪と低脂肪の餌、および強制運動と非運動という2つの因子を用いたデザインが採用され、遺伝的肥満というブロック変数を使用してラットを肥満と非肥満の群に分け、4つの処理条件に無作為に割り付けることで2×2×2デザインが構築されました。これにより、異なる餌の種類と運動状態がラットの体重にどのような影響を与えるかを検証できるようになっています。このデザインの特徴は、要因デザインとブロック変数の組み合わせにより多角的な分析が可能であり、異なる要因が組み合わさることで多様な結果が得られる点にあります。また、この手法は一貫して多因子設計の特性を強化し、異なる条件下での効果を厳密に比較するのに役立ちます。