▼▼▼▼▼▼▼▼
チャンネル登録はこちら

２次分析

２次分析

２次分析(secondary analysis)は，既存の研究で集められたデータをもちいて，新しい仮説を検定したり，新しい関係を探究する方法である．

通常の研究では，研究者は，実際に分析する以上のデータを収集している．

データの収集は，研究プロジェクトのなかで通常はもっとも時間を費やし費用がかかるので,既存データの２次的分析は効率的かつ経済的である．

看護研究者は，大規模な全米データセットと，より小規模な地域データセットの双方をもちいて２次分析を行ってきた．

既存の量的データセットを利用して，以下のようないくつかの方法を実施できる．

1.以前には分析されていない変数のなかで，その変数や関係を検討できる（たとえば，もとの研究での従属変数を，２次分析では独立変数にできる）.

2.収集されたデータのうち研究目的に該当しないものを，研究設問に答えるために利用できる.

3.2次分析では，もとの研究の全標本ではなく，特定のサブグループに焦点をあてることができる（たとえば，全国標本の健康習慣についての調査データを，都市に住む10代の若者の喫煙を研究するために分析できるだろう）.

4.分析単位を変更できる．分析単位(unit of analysis)は，分析のためのデータを生みだす基本単位であり，看護研究では，通常は各個人が分析単位である．しかし，より大きな単位についての情報を得るために，データをまとめることがある（たとえば,25の病院の各ナースたちについてのある研究を，病院というまとまりのデータに変換できよう）．

２次分析を行うことに関心がある研究者は，いくつかの予備活動をする必要がある．

研究設問を決め,必要なデータを特定したのち，研究者は，適切なデータベースを特定し，探しだし，アクセスしなくてはならない．

そして，研究設問に対する適切性，データの質の適性，データの技術的な使いやすさなどの点から，特定したデータセットを十分に査定するとよい．

２次分析にもちいる重要なデータ源としては,管理や政策目的で利用できる，

種々の臨床看護データベースがある．ナイルとラング〔Nail & Lange,1996〕は，こうしたデータベースは，看護ケアの過程とアウトカムに関する研究に大いに役立つ，と述べている．

大学や国家機関などの多くのグループで，研究者が調査データを２次分析に利用できるようにしようという試みがなされている．

データの公的利用を規制する方針は，各機関によって異なるが，データファイルや文書の複写代を支払えば，おおよそのデータセットを入手できるのがふつうである．

したがって，もとのデータ収集に数十万ドルかかったような場合でも，複写資料を使えば1％に満たない費用で済むかもしれない．

大学や大学内の研究施設には，大規模な全米調査のデータセットのライブラリーをもっているものもある．

米国のNational Center for Health Statistics(NCHS;国立健康統計センター)や他の政府機関によって助成を受けた調査は，２次分析の重要な情報源である．

たとえば, NCHSは定期的に，国民健康聞き取り調査(National Health Interview Survey)やヘルス・プロモーションと疾病予防調査(Health Promotion and Disease Prevention Survey),全米併存疾患調査(National Comorbidity Survey)のような全米調査を実施している．

これらは，米国全体で数千人から健康関連情報を集めている．

入手可能なデータを利用することは，研究過程での時問や費用の節約につながるが，既存のデータで研究することには注意を要する短所もある．

とくに，研究者がデータ収集において何の役割も果たしていない場合，データセットになんらかの不足や問題，たとえばもちいられた標本，測定された変数などに問題があるといった可能性はきわめて高い．

研究者は「もし〜でさえあれば」という問題に絶えず直面するかもしれない．

たとえば，もしあるトピックについて質問さえしてあればとか，もしある変数を別に測定してあれば，というようにである．

しかし，２次分析の機会を探す価値はある．

２次分析の例

クラーク，フラシュアースミス，レスベランス，ボウラッサ〔Clarke, Frasure-Smith, Lesp6rance, & Bourassa,2000〕は. U.S. National Heart, Lung, and Blood Institute (NHLBI ;米国国立心肺血液研究所）による助成を受けた臨床試験（左心室不全の予防と治療についての研究）の既存データをもちいた．

彼らは，もとの実験群とコントロール群のメンバーをあわせて分析し，１年間の機能状態の指標となる心理社会的因子や他の因子に焦点をあてた．

2次分析（secondary analysis）は、既存のデータを利用して新たな仮説を検証したり、別の視点からデータを分析する手法であり、研究の効率と経済性を向上させる手段として広く活用されている。特に医療・看護分野では、データ収集の費用と時間の削減が重要視され、2次分析は多くの研究者にとって有益な方法となっている。通常、研究において収集されるデータは膨大で、実際に分析に使用されるデータ量はその一部であることが多いため、未使用のデータを再利用することで新たな発見が期待できる。また、2次分析では、もとの研究で使用された従属変数を独立変数としたり、特定のサブグループに焦点をあてるなど、多様な分析アプローチを取ることが可能である。例えば、全国規模の健康調査データを都市部に住む10代の若者の喫煙習慣に絞って分析することで、特定の課題に対する知見を深めることができる。看護研究においても、従来のデータを活用することで、心理社会的因子や他の因子の関係性について新たな視点からの考察が可能である。データ収集の費用がかさむ中、2次分析は数十万ドルのコストを要するデータ収集プロセスを避けることができ、必要な情報を迅速かつ低コストで手に入れる方法として注目されている。米国のNational Center for Health Statistics（NCHS）や他の政府機関が実施する国民健康聞き取り調査、疾病予防調査なども、2次分析の情報源として多くの研究者に利用されている。NCHSは、毎年数千人から健康関連情報を収集しており、研究者はこのような豊富なデータセットにアクセスすることで、手間とコストを削減しつつ信頼性の高い分析結果を得ることができる。さらに、大学や研究機関には、全国規模のデータセットを収蔵しているデータライブラリーが存在し、多くの研究者がこれらのデータを活用して2次分析を行っている。2次分析のメリットとしては、費用と時間の削減が挙げられるが、それに伴う課題も存在する。データ収集のプロセスに関与していないため、データの不足や測定の不備に直面するリスクがある。例えば、特定の質問が含まれていない、あるいは必要な変数が異なる方法で測定されているといった制約が生じることがある。そのため、研究者は、2次分析に適したデータセットを選定する際に、研究質問との適合性、データの質、技術的な使いやすさなどを十分に評価する必要がある。2次分析に関心を持つ研究者は、まず研究質問を明確に定義し、必要なデータを特定した上で、適切なデータベースを探索し、アクセスするプロセスを踏む。管理・政策目的で収集された臨床データベースや、その他の公共データベースは、看護ケアのプロセスやアウトカムに関する研究に役立つとされており、特に多くの臨床研究や政策研究において利用されている。NailとLange（1996年）は、臨床看護データベースが看護ケアの質の向上や患者アウトカムの評価に大いに役立つと述べており、多くの研究者がこうしたデータベースを活用している。さらに、米国国立心肺血液研究所（NHLBI）による臨床試験の既存データを用いた2次分析の例では、もとの実験群とコントロール群を統合して、心理社会的因子や他の要因が1年間の機能状態に与える影響についての新たな発見が得られた。このように、2次分析は新たな視点でデータを再評価する機会を提供し、従来の研究で見落とされた要因や関係性を探ることができる。特に医療・看護分野においては、患者ケアの質の改善や疾患予防の観点から、2次分析による知見の蓄積が期待されている。また、データの公的利用を規制する方針は各機関によって異なるが、通常、データファイルの複製費用を負担すれば利用可能なデータセットを入手でき、従来のデータ収集に比べて圧倒的に低コストで研究が可能となる。例えば、大学内の研究施設や政府系のデータベースから、健康関連データを入手し、2次分析に活用するケースも増えている。こうした2次データの活用は、データの利活用によるエビデンスベースドプラクティスの推進にも貢献するとされている。しかし、既存のデータで研究を行う際には、特有の課題が存在することも事実である。データがもともとの研究目的に沿って収集されたものであるため、すべての変数が適切に含まれているわけではなく、「もしこの変数が別の方法で測定されていれば」「もしこの質問が含まれていれば」といった制約に直面することがある。これにより、データの再分析時における解釈に注意が求められ、結果の一般化においても慎重であるべきとされる。また、データのサブグループ分析や異なる分析単位への変更など、2次分析に特有の柔軟な手法がある一方で、これにより得られた結果がもとのサンプルの特性に依存する点にも注意が必要である。看護研究では、通常、個々の患者や看護師が分析の単位とされるが、データをまとめて分析することで病院単位の分析も可能となり、より包括的な視点でのケアの効果や病院間比較が可能になるといえる。2次分析の機会は豊富であり、特に大規模な全国データや医療データベースを活用することで、医療や看護ケアにおける新たな知見の獲得が期待されている。例えば、全国規模の健康調査データを用いた研究では、都市部と農村部での健康状態の比較や、年齢層別の健康習慣の差異を明らかにすることができる。このように、既存データの活用により、研究の多様性が広がり、コスト削減と効率化が実現されている。さらに、2次分析のデータソースは、個人データの保護に関する規制も進展しているため、データの匿名化やプライバシー保護措置が行われたデータセットを活用することができる。研究者はこれらのデータを使用して、特定の集団や地域、あるいは疾患に関する詳細な分析を行い、介入や政策に関する重要な知見を得ることができる。特に、政策決定の支援や地域の医療ニーズの把握において、2次分析は重要な役割を果たしている。