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自然減

縦断的研究では，対象の数は，通常，時間とともに減っていく．

これは，データ収集をする時点間の時間差が大きくなると起こりやすい．

母集団が移動したり，居場所を特定しにくいとき，または，母集団が死や不能状態に陥りやすいときである．

対象を追跡するために資源を使える場合，または研究者が対象と現在も関係をもっている場合(臨床研究ではそういうこともある)，自然減率は低くなるだろう．

しかし，研究標本全体を維持するのは，縦断的研究ではまれである．

したがって，必要な標本の大きさを推定するときに，研究者は，時間とともに対象の減少が予期されることを考慮したほうがよい．

自然減の問題は，縦断的研究に限られるわけではない．

研究に協力することにはじめは同意した人々が，のちになって，死,健康の悪化，早期退院や，介入の必要性がなくなったり，単なる心の変化などのいろいろな理由で，対象として参加できなくなったり，したくなくなるかもしれない．

研究者は，ある量の対象の喪失を予期し，それに応じて対象を集めたほうがよい．

サブグループ分析

研究者は，ときに，母集団全体にとっての仮説だけでなく，サブグループ(subgroup ; 下位集団)にとっての仮説も検証することに関心がある．

たとえば，ある構造化された運動プログラムが乳児の運動技能を改善するのに効果があるかどうかを判断したいとしよう．

この一般仮説を乳児の標本で検証したあとで，その介入が，ある種の乳児に対してより効果的かどうかを検証したいと思うかもしれない(例：低出生体重児と正常出生体重児の比較)．

サブグループ効果(subgroup effect)を検証するために標本を分けるとき，標本は，これらの分配を支持できるだけの十分な大きさが必要である．

測定の感受性

主要な概念を正確に測定する能力は，測定用具によって異なる．

生物生理学的測定は，通常，とても感度が高く，適確に現象を測定し，値をうまく識別できる．

心理社会的な測定は，かなり誤差が多く，正確さに欠ける．

測定用具が正確でなく誤差を生じやすいとき，仮説を適切に検証するには，より大きい標本が必要である．

縦断的研究において、対象数の自然減少は避けがたい現象であり、これは特にデータ収集のタイミングが長期間にわたる場合に顕著に見られます。時間が経つにつれて、母集団のメンバーが移動して追跡が困難になる場合や、何らかの理由で連絡が取れなくなったりする状況が発生します。また、研究対象者が高齢者や病気を抱える人々など、死や身体的な不能状態に陥りやすい場合も自然減少の原因となります。対象の追跡が可能なリソースを確保できたり、研究者と対象者との関係が維持されている場合、例えば臨床研究での長期的なフォローアップなどが可能な場合には自然減少率が低く抑えられることもあります。しかしながら、縦断的研究において、研究標本全体を完全に維持するのは非常に難しく、むしろ自然減少が発生することを前提に計画を立てることが現実的です。研究者は、標本の大きさを見積もる際に、一定数の対象が追跡できなくなる、または脱落することを考慮しておくことが重要です。特に、標本が小さい場合や長期にわたる研究の場合、対象の減少が研究結果の信頼性に影響を及ぼす可能性があるため、研究の初期段階で適切な標本数を確保し、必要に応じてサンプルの補充を行うことが推奨されます。自然減少の問題は縦断的研究に限らず、横断的研究や短期間の研究においても見られることがあります。研究参加への同意を得た対象者であっても、時間の経過とともに参加意欲が低下し、死、健康の悪化、早期退院、介入の必要性の消失、さらには単なる興味喪失など、様々な理由から研究対象としての参加を継続することが困難になる場合があります。これに対処するため、研究者は一定の対象喪失がある程度避けられないものであると認識し、そのことを考慮して初期の段階で計画を立てるべきです。このような対象者の自然減少を見越した上で研究を進めることで、最終的に得られるデータが偏りなく母集団を反映し、信頼性の高い結果を導き出せる可能性が高まります。また、縦断的研究ではサブグループ分析もよく行われます。サブグループ分析とは、母集団全体の仮説検証に加えて、特定のサブグループ、すなわち下位集団に対しても同様の仮説検証を行う手法です。例えば、乳児を対象とした運動プログラムの効果を検証する場合、まずは全体としての仮説、すなわち「このプログラムが乳児の運動技能向上に寄与するか」を検証し、その後にさらに「低出生体重児と正常出生体重児において効果の違いがあるか」など、特定のサブグループに対する効果も併せて検証することが考えられます。このようにサブグループ効果を検証する際には、分析の精度を保つために、サブグループごとに十分な標本数が確保されていることが重要です。サブグループに分けた際に標本が小さすぎると、結果が偶然によるものか実際の効果によるものかを区別することが難しくなり、統計的な信頼性が損なわれてしまうからです。そのため、サブグループ分析を実施する場合、研究者は事前に各グループに適切な標本数を配分できるように計画する必要があります。次に、測定の感受性についても重要な要素です。研究における主要な概念をどれだけ正確に測定できるかは、使用する測定用具の精度に依存します。特に生物生理学的な測定の場合、測定機器の感度が高く、例えば血圧や血糖値のように数値的に正確に測定できるものが多いため、現象の正確な捉え方が可能です。これに対して、心理社会的な測定においては測定の誤差が大きくなる傾向があり、例えば質問票による回答が個人の感情や状況によって変動する可能性が高いため、正確さに欠けることがあります。このような誤差が生じやすい測定では、結果に含まれるばらつきを抑えるためにより大規模な標本が必要となる場合が多いです。測定用具が誤差を含むと、得られるデータにノイズが増加し、仮説検証の妥当性に影響を与えることから、研究者は標本の大きさを慎重に設定する必要があります。例えば、測定が正確でないと仮説検証が困難になるため、信頼性のある測定用具の選択や、標本サイズの増加によって誤差を統計的に補う工夫が求められます。特に、心理的な測定など主観的なデータを扱う場合、測定の信頼性向上のために、標本数を増やし多角的な分析を行うことが重要です。