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メタ分析

研究プロジェクトの予備段階としての文献レビューにおいて、研究結果を注意深く系統的に統合することも，新しい知識，つまり，エビデンスに基づいた実践を開発するうえで重要な役割を果たすであろう知識を生みだすための重要な学問的試みである。

メタ分析(meta-analysis ； メタアナリシス）という手法は，研究報告の結果に統計学的方法を適用したものである．

要するに，メタ分析は，１つの研究結果を１片のデータとみなす．

つまり，各研究は，それ自体が分析単位である．

同じトピックについての複数の研究結果を結合することで，個人対象から得たデータに対するのと同様の方法で分析できる，

１組のデータセットをつくりだせる．

従来のナラティブな文献のレビューは，いくつかの点で不利である．

まず，あるトピックに関する研究が数多くあり，それらの結果が一致していない場合，結論を導き出すのは困難である．

さらに，ナラティブなレビューは，偏りを生じることが多い．

研究者は，無意識に自分自身の考え方に合った結果を重視しやすい．

メタ分析の手法は，多くの研究結果を統合し，他のやり方では見つけられなかったであろうパターンや関係をよくみる客観的な方法である．

さらに，メタ分析では，差や関係の大きさについての情報が得られる．

このように，メタ分析は，理論開発や研究活用において重要な学問的手段となる．

メタ分析の技法を，統合的文献レビュー以外の文脈でもちいることもできる．

たとえば，臨床試験が15か所で実施された場合，それぞれの場での結果を１片のデータとしてあつかい，メタ分析を行うことができよう．

すべての場所の生のデータをひとまとめにできない場合（例：介入の方法が場所によって違う），この方法はとくに有用である．

メタ分析の例

エヴァンス〔Evans, 2002〕は，入院患者への介入としての音楽の効果について，メタ分析を行った．

メタ分析を行った19の研究は，すべて臨床試験であった．

ヘッドホンで聞いた音楽演奏によって，通常のケアを受けている患者の不安が軽減するという結果を得た．

デルファイ調査

デルファイ調査(Delphi survey)は，短期予測の手段として開発された．

その技法は，専門家にパネル調査を実施し，関心ある特定のトピックについて，専門家の意見，予測，判断などに関する一連の質問紙に回答するように求める．

デルファイ法は，いくつかの点で，他の調査とは異なっている．

デルファイ調査では，各専門家に，質問紙への回答を数回にわたって依頼し,やりとりする．

直接に対面で話しあう必要もなく，合意を得るまで何度もやりとりをする．

第２の特徴は，パネルのメンバーへのフィードバックを行うという点である．

質問紙への回答を回収するたびに分析し，要約し，新しい質問紙とともに専門家に返送する．

これにより専門家は，グループの視点を知ったうえで，自分の意見を再編成できる．

この，「回答一分析−フィードバッター回答」という過程は，全体の合意が得られるまで，ふつうは少なくとも３回繰り返す．

デルファイ法は，計画や予測目的のために，地理的に広範囲に拡散したグループの専門的意見をまとめるには，効率的な方法である．

専門家たちにとってみれば，公式に集まる必要がないので，かなりの時問と費用の節約になる．

また，直接に集まった場合に起こりうるような，説得力のある，または高名な１人の専門家が，ほかの人々の意見を過度に押さえ込んでしまうことがないことも利点である．

パネルのメンバーはみな，同じ立場に立っている．無記名なので，公式の会合の場よりも，おそらくずっと率直になれるだろう．

「フィードバック一回答」のループにより，メンバーが脇道にそれる危険もなく，多面的なコミュニケーションが可能になる．

しかしデルファイ法は，研究者にとって，時間を要する方法である．

専門家に依頼し，質問紙を作成して郵送し，回答を分析し，結果を要約し，新しい質問紙を作成するといったことが必要になる．

パネルのメンバーの回答率が，質問紙の郵送回数を重ねていくほど低くなることもある．

回答者の減少による偏りが，常に問題となる．

他の問題は，合意をどのように定義するか（つまり，何人の参加者が同意すれば，研究者は合意を得たと判断してよいか）である．

推奨される範囲は，寛大な51％から，より慎重な場合の70％までである．

全体としては，デルファイ法は，問題解決，計画立案，予測をするには重要な方法論的手段である．

デルファイ調査の例

シェフアーとルーベンフェルト〔Scheffer & Rubenfeld, 2000〕は，看護における批評的思考（クリティカル・シンキング）の定義づけを行うために，９か国にまたがる専門家の国際的パネルに，５回で１セットとなるデルファイ調査を行った．

看護における批評的思考の定義が合意され，また批評的思考に役立つ７つの技術と10の心的傾向も特定された。

メタ分析は、多数の研究結果を統計的に統合し、新しい知見やエビデンスに基づいた実践を生み出すための手法として重要な役割を果たす。メタ分析の目的は、個別の研究結果にとらわれず、複数の研究から総合的な結論を導くことにある。特に、個々の研究結果が異なる場合や、テーマに関する研究が多岐にわたる場合、メタ分析は非常に有用である。メタ分析では、各研究を「データ片」として扱い、統計的手法を用いることで、データを一つのデータセットとして集約し、全体の傾向を見出すことが可能となる。例えば、個別の臨床研究においてバラつきが見られたとしても、メタ分析を通じて、全体的な傾向やパターンが浮かび上がるため、信頼性の高い結論が得られる。また、メタ分析は、研究結果がバラつく原因や効果の大きさを明らかにするためにも有効である。これにより、個々の研究が見落としていた関係性や、重要なパターンが明確になり、科学的知見の深化や実践への応用が可能となる。この手法は、看護学、心理学、教育学、医学など多くの分野で広く用いられており、それぞれの分野で蓄積された知見を体系化するために貢献している。従来のナラティブレビューでは、研究者の主観や偏りが入りやすく、特定の結果に基づいて偏った結論が導かれる可能性がある。ナラティブレビューでは、同じテーマについて異なる研究結果が存在する場合、どれを重視すべきかの判断が難しい。一方、メタ分析は統計的な方法を用いることで、より客観的かつ包括的にデータを解釈できる。メタ分析の有用性は、単にデータを統合するだけでなく、差や関係性の大きさ（効果量）を定量的に示すことができる点にある。例えば、音楽の不安軽減効果を調査したエヴァンスのメタ分析では、19の臨床試験データを統合し、ヘッドホンを使った音楽療法が患者の不安を軽減することが確認された。メタ分析は、単独の研究では発見できない総合的な知見を提供するため、理論構築や実践への応用において重要なツールとなっている。さらに、メタ分析は、臨床試験の結果が異なる研究場所で得られた場合にも有効である。例えば、異なる地域で実施された15の臨床試験を対象とする場合、各地の結果を個別のデータとして扱い、統合して分析することが可能である。全ての試験データを統合することが困難な場合（例えば介入方法が異なる場合など）、この方法は特に有用である。メタ分析を通じて、地域や条件が異なるにもかかわらず得られた共通の効果を把握し、全体の傾向を導き出すことが可能である。このようにして、異なる条件下でも再現性がある効果や知見を確立することができる。一方で、メタ分析には限界もある。分析に使用される研究がバイアスを含んでいる場合、その影響が分析結果にも反映される可能性がある。また、対象となる研究が少ない場合や、データの質にバラつきがある場合、統計的な有意性を確保することが難しくなることがある。したがって、メタ分析の実施においては、データの質と信頼性を慎重に評価する必要がある。また、メタ分析とは異なり、デルファイ調査は、専門家の意見を収集し、合意を形成するための手法であり、短期予測や計画の立案に広く用いられている。デルファイ調査は、特定のトピックに関して、専門家の意見や予測を収集するためのアンケートを複数回行い、各回の結果をフィードバックする特徴を持つ。これは、地理的に広範囲にわたる専門家の意見を効率的に集約する方法であり、直接会議を行う場合のような影響力のある専門家による意見の偏りを避けることができる点で有用である。例えば、特定の分野に関する課題解決や計画立案のために、国際的なパネルに対してデルファイ調査を行うことで、幅広い視点から合意が得られる可能性が高まる。デルファイ調査のプロセスは、「質問→回答→フィードバック→再回答」というループを繰り返し行うものであり、専門家が自らの意見を再考する機会を持ちながら、最終的な合意を形成することができる。このようなプロセスにより、特定の意見に偏らず、多角的な視点からの知見が得られる。また、デルファイ法は、匿名性が確保されているため、専門家は公式の会合よりも率直な意見を述べやすく、他者に影響されにくい環境が提供される。一方で、デルファイ調査は、専門家への依頼や質問紙の作成・配布・回収など、多くのステップを必要とするため、時間と労力がかかる方法である。また、ラウンドごとに回答率が低下しやすく、最終的な合意の代表性や偏りに注意が必要である。さらに、合意の基準をどのように設定するかも重要な課題である。例えば、合意を得たと判断する基準は、参加者の51％から70％までとされるが、どの割合を採用するかによって、結論の信頼性が変わる。デルファイ法は、実際に看護分野でも活用されており、例えばシェフアーとルーベンフェルトによる国際的なデルファイ調査では、批評的思考の定義とそれに関連する技術が特定された。デルファイ調査とメタ分析のいずれも、複数のデータや意見を統合するための重要な方法であり、それぞれの特性を理解した上で、適切な場面で活用することが求められる。メタ分析が統計的な知見の統合に向いているのに対し、デルファイ法は合意形成や意見の集約に適しているため、これらを組み合わせて活用することにより、より包括的で信頼性の高い結論や知見が得られると考えられる。