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ナーシング・ホーム入所による変動

外生変数による変動

分母を，たとえば４から２にというように小さくできれば，ナーシング・ホーム入所による抑うつへの影響を，より純粋に，またより正確に推定できる．

コントロールの手段すべてが，外生変数による変動を減らす助けとなり，研究をデザインする際に考慮したほうがよい．抑うつレベルにおける全体の変動は，次の３つの要素をもつと考えられる．

抑うつにおける全体の変動＝ナーシング・ホーム入所による変動＋年齢による変動＋他の外生変数による変動

この等式は,次のことを意味していると考えてよい．

すなわち,高齢者が抑うつになるかならないかという差が生じる理由の一部は，ナーシング･ホームに入所したかしなかったか,高齢者か若者か,そして，痛みのレベルや医学的予後，ソーシャル・サポートの入手可能性のような他の因子である．

この研究で精度を高める１つの方法は，年齢をコントロールすることであろうし，そうすると，年齢の差による結果としての抑うつにおける変動は除外される．

たとえば,等質性によって（つまり，かなり狭い年齢範囲内の高齢者のみを標本とするということで），また，年齢をブロック変数としてもちいたり，統計学的にコントロールすることによって，こういうことができるであろう．

こうした方法のいずれかを使って，年齢による抑うつにおける変動は，減ったり除外されたりする．

結果として，ナーシング・ホーム入所による抑うつへの影響は，残っている外生変数の変動に比例して，より大きくなる．

このように，これらのデザインによって，ナーシング・ホーム入所による抑うつレベルへの影響について，より正確に推定できる．

研究下にある影響を統計学的用具で検出できる感受性は，研究デザインによってかなり異なる．

リプスィ〔Lipscy, 1990〕は，研究デザインの感受性を高めようとする研究者の助けとなる，優れたガイドをつくった．

参加のモニタリング例

コウワン，バイク，バジンスキー〔Cowan, Pike, &Budzynski, 2001〕は，急性心不全になった患者の死亡率を減少させるうえでの，心理社会的な看護セラピーの効果について，厳密な実験研究を行った．介入群（11の個々のセラピーの場）とコントロール群に，無作為に対象を割り付けた．

介入プロトコルを管理する人々を，長期にわたって訓練した，対象が介入を遵守しているかを，注意深くモニターし（例：セラピストがそれぞれの対象についてチェックリストに記入していった），優れていると判断した．

対象が研究参加をやめた場合，統計学的結論妥当性も内的妥当性（次に論じる）も，ともに妥協しなければならないだろう．

こうした研究のデータを分析する場合，研究者は，ある条件に「入る」者として誰を「数えて」よいのか，ジレンマに陥る．

ときどきもちいる方法がオン･プロトコル分析(on-protocol analysis)であり，処理群のメンバーは,実際に処理を受けた人だけである．

しかし，このような分析には難点がある．標本が，関心あるグループ全体を代表しておらず，介入なしという条件を自己選択することが,グループの比較可能性を無効にするためである．

この種の分析は，処理の効果を積極的に評価する方向に偏ることが多い．

より慎重な方法は，包括解析(intention to treat:ＩＴＴ）という原理をもちいることであり，これは，各対象が，割り付けられた処理を受けたということを前提とする分析である．

しかし，多くの対象が，割り付けられた処理を実際に受けなかった場合，処理の効果が過小評価されるかもしれない．

データを両者の方法で分析し，アウトカムが同じだった場合，研究者は，研究結果にさらに自信をもつことができる．

もう１つの方法は，受けた処理の「量」の測定値を分析に投入するものである.

ナーシング・ホーム入所が高齢者の抑うつに与える影響についての研究において、その影響を純粋に、かつ正確に推定するためには、様々な要因や外生変数による影響を考慮し、変動をできるだけ減らすことが求められます。抑うつレベルの変動には、主にナーシング・ホームへの入所の有無、年齢といった個人的な要因、さらに痛みの程度や医学的予後、社会的支援の可用性といったその他の外生変数が複合的に影響を与えていると考えられます。こうした影響要因をどのように制御し、純粋に入所の影響だけを取り出すかが研究の正確さに直結するため、研究デザインの段階で慎重に計画することが重要です。例えば、外生変数の一部である年齢は、抑うつに対して大きな影響を持ちますが、年齢差があると結果に年齢によるバイアスがかかる可能性があるため、年齢を一定範囲に限定する、あるいはブロック変数として用いるなどの方法でコントロールすることが推奨されます。このような方法によって、年齢差によって生じる抑うつの変動を低減または除外することで、ナーシング・ホーム入所が純粋に抑うつに及ぼす影響を評価することが可能になります。さらに、研究デザインにおける統制手段として統計的なツールを用いることで、外生変数の影響を低減し、研究結果の精度と信頼性を向上させることができます。また、研究下にある影響を統計学的用具で検出できる感受性、つまり影響が検出される精度は、研究デザインの質によって大きく異なります。Lipscy（1990年）の指摘にあるように、研究デザインの感受性を高めるための優れたガイドラインを参考にすることが、研究の精度向上に役立つとされています。さらに、介入研究においては、実験デザインとともに、参加者のモニタリングも重要な要素です。Cowan、Pike、Budzynski（2001年）による研究では、心理社会的な看護セラピーが急性心不全患者の死亡率に及ぼす影響を厳密に評価するために、対象者を介入群とコントロール群に無作為に割り当てました。介入プロトコルを管理する人員を長期にわたって訓練し、セラピーが適切に実行されているか、また対象が介入を遵守しているかを慎重にモニタリングすることによって、信頼性のあるデータが得られました。セラピストが対象者ごとにチェックリストを用いて進捗状況を記録し、介入プロトコルが適切に実施されているかを評価する方法は、特に心理社会的な要素が重要な影響を持つ研究において有効です。こうしたモニタリングがなされることで、研究における統計学的結論妥当性や内的妥当性が強化されるため、研究結果に対する信頼性が向上します。一方、研究参加者が途中で研究から離脱する場合、これが統計学的結論妥当性や内的妥当性に与える影響も考慮しなければなりません。研究参加者が途中で研究を離脱することは、特に長期間の介入研究では避けられない問題ですが、その影響を最小限に抑えるためには適切な分析手法が必要です。オン・プロトコル分析（on-protocol analysis）という方法は、処理群のメンバーの中で実際に処理を受けた者のみを分析対象にするもので、介入が確実に受けられた場合の効果を評価する上で有効です。しかし、この手法は、特定の条件下で実際に処理を受けた者に限定するため、一般の関心対象となるグループ全体を代表するものではなく、比較可能性が低下するリスクがあります。具体的には、自己選択による条件の違いがグループ間の比較可能性を損なうため、処理の効果が評価される際に偏りが生じることが多いのです。対照的に、包括解析（intention to treat: ITT）という手法は、割り当てられた処理をすべての対象者が受けたという前提に基づいて分析を行う方法であり、研究が意図した条件下での全体的な効果を評価するために適しています。ただし、この方法も割り当てられた処理を実際に受けなかった対象者が多い場合に処理効果が過小評価される可能性があり、研究結果に影響を及ぼす可能性があるため注意が必要です。オン・プロトコル分析と包括解析の両方の方法でデータを分析し、それぞれの結果が一致する場合、研究者は研究結果の信頼性をさらに高めることができ、研究に対する自信を持つことが可能です。また、介入の効果をより精密に評価するために、受けた処理の「量」を測定し、それを分析に投入する方法もあります。この方法によって、処理効果をより定量的に把握することができ、対象者ごとの反応の違いや介入の効果の強度を詳細に評価することが可能です。