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内的妥当性と研究デザイン

準実験研究,前実験研究,相関研究は，とくに内的妥当性への脅威に影響されやすい．

こうした脅威は，従属変数の原因である独立変数と競合するような別の説明（対立仮説）を示すものである．

強い研究デザインは，こうした競合する説明を排除することを目的とする．

よい実験デザインは，ふつう，対立仮説を排除するが，真の実験においてでさえも，研究者はそれらに注意をはらう必要があるだろう．

たとえば，実験群とコントロール群とで条件の一定性を維持できなければ，いかなるグループの差も，ヒストリーによるものだという対立的な説明になるかもしれない．

死亡率も，真の実験においては大きな脅威となるかもしれない．

実験者が，実験群とコントロール群に対し，異なる処理を加えたとすると，各群の対象が研究から脱落するのも異なるだろう．

これは，とくに実験処理が痛みをともなったり，不便であったり，時間がかかったり，またはコントロールの条件が退屈だったり面倒な場合に生じやすい．

このようなことが起きた場合，研究に残っている対象と去った対象とは，重要な点で異なる。

測定用具

測定に関するもう１つの脅威は，測定用具(instrumentation)によるものである．

この偏りは，データ収集の２つの時点での涓則定用具や測定の方法における変化による．

たとえば，研究者があるストレス測定用具を基準値（ベースライン）で使い，フォローアップでその修正版の測定用具をもちいたら，いかなる差も，独立変数の影響というよりは，測定用具の変化を反映するすべての依存症患者を代表してはいないだろう．

たとえば，ある特定の民族的，社会経済的，または年齢の集団からの薬物使用者が，その施設を利用しているのかもしれない．

おそらく，新しい治療法は，このような集団の個人だけに効果的であろう．

ケンプソーン〔Kempt home, 1961〕は，対象母集団と標的母集団の違いについて述べている．

対象母集団(accessible population)は，特定の研究に利用できる母集団である．

上の例でいえば，デトロイトのその治療センターに入所しているヘロイン依存症患者が，これにあたるだろう．

対象母集団からの標本抽出に無作為の手順をもちいた場合，研究結果をこの集団に一般化することには何の問題もない．

標的母集団(target population;目標母集団）は，研究者が関心をもち，研究結果を妥当に一般化できる対象集団全体をいう．

この２つ目のタイプの一般化は，さらにリスクをともない，対象母集団への一般化の場合と比べて，それほど信頼できない．

こうした推論が適切かどうかは，２つの母集団における特性の類似性に依存する．

したがって，研究者は，対象母集団の特性をよく承知して，そのうえで，対象母集団に似た標的母集団を設定する必要がある．

先の薬物治療法の例で，対象母集団は，自由意思で参加したデトロイト在住の20歳代の白人男性で，圧倒的に構成されていたとしよう．

すべての薬物依存症患者に研究結果を一般化するのが理想的だろうが，都市在住の若い白人男性で自ら治療を求める人々を標的母集団に設定するほうが，ずっと安全だろう．

準実験研究、前実験研究、相関研究は、実験デザインにおいて特に内的妥当性への脅威を受けやすいとされています。内的妥当性とは、実験結果が独立変数の操作によって生じたものであり、他の外的な要因による影響を受けていないかどうかを指す概念です。内的妥当性が高ければ高いほど、得られた結果が独立変数の効果によるものであることを信頼でき、他の要因に影響されにくいことが保証されます。しかし、準実験研究や前実験研究、相関研究などのデザインでは、真の実験と比べて統制が難しく、内的妥当性が低下しやすいという特徴があります。これらのデザインは、実際に厳密なコントロールが難しい現実のフィールドや倫理的な問題がある場合に用いられることが多いため、研究者が統制可能な変数とそうでない変数が混在しやすく、結果の解釈において慎重さが求められます。特に、内的妥当性に影響を与える脅威として、「競合する別の説明」、つまり従属変数の変動が独立変数によるものであるとする仮説に対する対立仮説が挙げられます。対立仮説は、研究結果を解釈する上で重要な要素であり、独立変数以外の要因が結果に影響を及ぼした可能性を示すための視点を提供します。強力な研究デザインでは、このような対立仮説を排除し、独立変数の影響を確実に検証することを目指します。例えば、よく設計された実験では、対立仮説が成立する余地を極力排除することができ、従属変数の変化が独立変数のみによるものであることを示すことが可能になります。しかし、真の実験においてさえも、完全に競合する説明を排除することは困難であり、研究者は対立仮説に対して常に注意を払う必要があります。実験の例として、実験群とコントロール群に異なる処置を行う場合、両群の条件が一定でなければ、観察される変化がヒストリー効果、すなわち外部からの影響によるものである可能性が示唆されます。このようなヒストリー効果が生じると、実際に独立変数が従属変数に影響を与えたのか、あるいは外的要因が影響したのかを判別することが難しくなります。また、内的妥当性に対するもう一つの脅威として、死亡率（モータリティ）が挙げられます。例えば、実験群に特定の処置を行い、コントロール群には行わない場合、それぞれのグループでの脱落者数が異なる可能性があります。これは特に、実験処置が身体的または心理的な苦痛を伴う場合や、実験に参加することが被験者にとって不便である場合、あるいは実験の所要時間が長い場合に起こりやすく、またコントロール群に置かれた被験者が退屈であると感じた場合にも生じることがあります。こうした状況下で、研究の途中で脱落する被験者と最後まで残る被験者とでは、特定の特性において異なる可能性があり、実験結果に偏りをもたらすリスクが増加します。たとえば、実験が痛みを伴うものである場合、耐性がある被験者のみが残る可能性が高くなり、耐性の低い被験者が脱落することで、残ったサンプルに偏りが生じることになります。このような状況が発生すると、実験の結果が特定の特性を持つ集団にのみ適用可能であるというリスクが増え、外的妥当性が損なわれる可能性も高まります。さらに、内的妥当性を脅かす要因として、測定用具の変化や測定方法の違いも挙げられます。測定用具に関する脅威は、特にデータ収集の時点で使用する測定器具や測定方法に変化が生じた場合に発生します。たとえば、ストレス測定の際、基準値（ベースライン）を測定する際に使用した測定器具と、フォローアップ時に使用する測定器具が異なる場合、測定結果の変化が実際の独立変数の影響ではなく、測定用具の違いによるものである可能性が出てきます。このように、測定用具の変化による影響は、実験結果の妥当性に大きな影響を及ぼす可能性があるため、データ収集においては一貫性が求められます。また、母集団に関する問題も内的妥当性に影響を及ぼします。研究者が設定する対象母集団（accessible population）は、特定の研究においてアクセス可能な集団であり、研究のサンプルがこの集団から抽出される場合、その結果を一般化することに問題が生じにくいとされています。一方で、研究者が期待する研究結果を一般化したいと考える標的母集団（target population）は、理想的には研究結果を適用可能な集団ですが、対象母集団と標的母集団が異なる場合、その一般化にはリスクが伴います。この違いを理解するために、ケンプソーン〔Kempt home, 1961〕が示したように、対象母集団と標的母集団が異なる場合には慎重な推論が求められます。標的母集団は、対象母集団と異なる特性を持つ場合があり、特に標本抽出が無作為でない場合、結果を一般化する際にはその特性の違いに注意が必要です。たとえば、ある薬物治療施設に入所する患者を対象母集団とした場合、特定の年齢層や社会経済的背景、民族的特性を持つ集団が多く含まれる可能性があり、その結果、標的母集団に一般化する際には限定的な解釈が必要となることがあります。薬物治療法の例でいうと、デトロイトの治療センターに入所する20代の白人男性が対象母集団の場合、得られた研究結果をすべての薬物依存症患者に適用するのはリスクを伴います。このように、対象母集団が特定の集団に偏っている場合、標的母集団に直接一般化するのではなく、より類似性の高い標的母集団に適用することが望まれます。