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内的妥当性とデータ分析

内的妥当性を高めるための最良の方略は，コントロールの手段を採用した，強い研究デザインをもちいることである．

これが可能なときも（そして，もちろん，可能ではないときにも），生じた偏りの性質と程度を判断するために，データを分析することが大いに望ましい．

偏りを特定すれば，実質的な結果を解釈するために情報を利用でき，場合によっては，統計学的に偏りをコントロールできる．

研究者は，自己批判的であることが必要である．

選択したデザインのなかで生じた偏りのタイプを十分に，そして客観的に考え，それが存在する証拠を系統的に探索する必要がある（もちろん，そのような証拠がないことが望ましい）．

どのように進めるか，いくつか例をあげよう．

選択の偏りは，もっともよく起こる内的妥当性への脅威であり，可能なかぎり検証したほうがよい．

概して，これは，事前テストのデータを集めるとき，事前テストの測定で比較する対象にも該当する．

たとえば，出産後の女性の抑うつについて，帝王切開分娩と経腟分娩を比較して研究する場合,選択の偏りを評価する理想的な方法は,２群の女性の妊娠中または妊娠前の抑うつを比較することであろう．

分娩前に有意な差があれば，分娩後の差は，当初の差を念頭において解釈しなければならないだろう（または，コントロールされた差を念頭において解釈する）．従属変数の事前テスト測定がない，事後のみデザインや横断的相関研究では，研究者は，年齢，性別，人種，社会階層，健康状態などの重要な背景にある変数について両群を比較することによって，選択の偏りを探索したほうがよい．

選択の偏りは，グループ分けに無作為割り付けをもちいた場合でも，分析したほうがよい．

なぜならば，無作為化によって完全に等質なグループがっくれる確かな保証はないからである．

複数の時点でデータを収集する研究デザインでは，研究者は，自然減による偏りを分析したほうがよい．

概してこれは，従属変数のベースラインテスティング　事前テストによる事後テストの対象の得点への影響を，テスティング(testing)という．

とくに意見や態度をあつかうような，いくつかの研究では，人々からデータを収集するという行為そのものが，それらの人々を変化させるということが報告されている．
たとえば，看護学生を対象に，自殺補助に対する態度について，質問紙調査を行うとしよう．

続けて，質問紙調査ののちに，自殺補助に対してなされてきたさまざまな賛否両論，判例などを学生に説明し熟知してもらう．

最後に同じ態度測定を行って，学生の態度が変わったかどうかを観察する．

ここでの問題は，最初の質問紙が学生を意識させ,その結果,その後の説明にかかわらず，態度が変化するということである．

この研究で比較群をもちいない場合，説明の効果を，事前テストの影響と区別することが不可能になる．

真の実験では，テスティングは問題にならないだろう．なぜなら，その影響はすべてのグループにほぽ均等に及ぶと考えられるからである．

しかし，ソロモン４グループデザインは，研究者が介入の効果を事前テストの影響から分けたい場合に使うことができよう．

意識化，またはテスティングの問題は，事前テストのデータが自己報告（例：質問紙による）の場合，とりわけ，事前テストで論議のある，または新奇性のある題材に対象者をさらした場合に生じやすい．

生物生理学的データを含むような，いくつかの看護研究では，テスティングの影響は主な懸案事項ではない．

内的妥当性を高めるためには、コントロール手段を取り入れた強力な研究デザインを用いることが理想的です。内的妥当性とは、研究結果が研究デザインの内部要因によってどれだけ影響を受けないかを示す指標であり、これを高めるための工夫は、研究の信頼性を大きく左右します。例えば、実験的な介入によって生じる変化が介入そのものの効果であると確信するためには、内的妥当性が十分に確保されている必要があります。このため、実験を実施する際には、無作為化や対照群の設定、事前測定と事後測定の実施、統計的手法を用いたデータ分析などを駆使することで、できるだけバイアスを排除し、内的妥当性を向上させることが求められます。偏りが生じた場合には、データ分析を通じてその性質や程度を判断し、結果の解釈に役立てることが重要です。特に選択バイアスと呼ばれる偏りは、無作為化が適切に行われなかった場合や、対象者が特定の条件で選ばれた場合に発生しやすく、この偏りが実験結果に及ぼす影響を取り除くためには、事前にテストデータを収集し、それをもとに対象者の特性を把握する必要があります。例えば、出産後の抑うつ症状に関する研究では、帝王切開で出産した女性と経腟分娩で出産した女性を比較する場合、出産前から抑うつ症状がどの程度あったかを確認することで、偏りを評価し、出産後の抑うつ症状の結果が出産方法そのものによる影響なのか、あるいは出産前からの影響なのかを明らかにすることができます。このように、選択バイアスが実験結果にどのような影響を及ぼすのかを評価するために、事前にデータを収集し、分析することは極めて重要です。無作為割り付けが行われた場合であっても、ランダム化によって完全に等質なグループが形成される保証はありません。従って、年齢、性別、人種、社会的地位、健康状態などの基本的な背景変数を考慮し、無作為化によって生じるグループ間の差異が結果に及ぼす影響を除外するために、グループ間の比較が必要になります。また、複数の時点でデータを収集するような研究デザインにおいては、長期間にわたる観察によって参加者が自然に減少する場合があり、これが内的妥当性に影響を与える可能性があります。これは自然減バイアスと呼ばれ、長期間の研究では必ず考慮されるべき要素です。例えば、介入の前後で同一の被験者を追跡してデータを収集する場合、途中で一部の被験者が脱落することがあります。この場合、脱落した被験者と残った被験者の特性が異なる可能性があり、この偏りが結果の信頼性に影響することが考えられます。さらに、テスティング効果と呼ばれる問題も考慮すべきです。これは、同じ被験者に対して複数回の測定を行うことで、被験者がテストに慣れてしまう、あるいは意識してしまうことによって、測定結果に影響を与える現象です。特に意見や態度に関する研究では、初回のテストによって被験者が自己の態度を意識するようになり、次回のテスト結果に影響を与えることがあるため、この影響を除外することが難しい場合があります。例えば、看護学生を対象に自殺補助に関する態度を調査する際、初回の質問紙が彼らの態度を意識化させ、その後の態度測定に影響を与える可能性があります。続いて、質問紙調査の後に自殺補助についての賛否両論や判例を説明し、学生に深く理解してもらった上で再度態度測定を行うと、学生の態度が変わったかどうかを観察できます。しかしこの場合、最初の質問紙が学生に意識化を促し、説明の効果が正確に評価できなくなる可能性があります。これに対処する方法として、ソロモン4グループデザインが挙げられます。このデザインでは、事前テストの影響を分けて介入の効果を評価できるため、介入が本当に効果を持つのか、あるいは事前テストによる影響なのかを明らかにすることが可能です。特に事前テストが自己報告形式で行われる場合、例えば質問紙による測定では、被験者が自らの意見や態度を再確認する機会が増え、これが意識化のリスクを高めます。例えば、研究で取り扱うテーマが議論を呼ぶものであったり、新奇性のある題材である場合には、事前テストが被験者の態度や行動に影響を与えやすくなることが示唆されています。特に人間の意見や態度に関するデータは、自己報告形式が多く、これに対するテスティング効果の影響が避けられない場合もあります。一方で、生物学的や生理学的なデータに関する研究では、テスティング効果の懸案事項は少ないです。生物学的データは被験者の意識や態度に左右されないことが多いため、心理学的や社会的な要素の影響を排除しやすいという利点があります。看護研究においても、生理学的な指標が含まれる場合にはテスティング効果の影響は比較的少なく、測定回数や方法を工夫することで内的妥当性を高めることが可能です。このように、内的妥当性を確保するためには、研究デザインの段階から偏りを最小限にする工夫が求められます。