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真の実験の特性

コントロールされた実験は，多くの人によって，理想である，

つまり，原因と結果についての信頼性あるエビデンスを生む黄金のスタンダードであると考えられている．

純粋な記述研究を除いては，多くの研究の目的は，現象間の関係を理解することである．

たとえば，ある薬物は，ある疾患の治癒をもたらすだろうか．

ある看護介入は，患者の不安を減少させるだろうか．

真の実験の利点は，因果関係の真実性に，実験者がさらに大きな信頼をおくことができるという事実にある．

なぜなら，それらの欄係は，コントロールされた条件のもとで観察されるからである．

仮説は，科学的方法によって証明されるものでも反証されるものでも決してないが，真の実験は，１つの変数が他の変数に与える影響について，もっとも信頼できる証拠をもたらすものである

真の実験デザインは，以下の特性によって特徴づけられる．

・操作:実験者は，少なくともある対象に対し，なんらかの処理を施す.

・コントロール：実験者は，実験状況にコントロールを施す．コントロール群(対照群)も利用する.

・無作為化：実験者は，研究対象を，コントロール群と実験群に無作為に割り付ける．

これらの特性の各々について，以下で詳細に検討しよう．

操作

操作(manipulation)とは,研究参加者になんらかの処理を施すことである．

その｢なんらか｣の導入，つまり，実験処理(experimental treatment)または実験介入(experimental intervention)が，独立変数を構成する．

実験者は，それをある対象に適用し，他の対象には適用しない(または他の処理を施す)ことによって，その独立変数を操作する．

実験者は，意識的に独立変数を変え，従属変数への影響を観察する．

たとえば，高齢者ナーシングホーム居住者の痛みを緩和する方法として，優しいマッサージ(ジェントル・マッサージ)が効果的である，と仮定するとしよう．

この例での独立変数(推定される原因)は，優しいマッサージを受けることである．

ある患者にはマッサージ介入を施し，他の患者には施さないことで，これは操作できる．

次に，介入を受けるか受けないかという違いによって，平均的苦痛レベルに差が生じるかを検証するために,２つの集団における患者の苦痛レベル（従属変数）を比較する．

コントロール

実験研究では，コントロールは，操作，無作為化，慎重に準備された実験プロトコル，そしてコントロール群の使用などによって達成できる．

関係性について証拠を得るには，少なくとも１つの比較を行うことが必要である．

２週間にわたり，未熟児たちに特別な栄養補給を行ったとしよう．

２週問の終わりに，これらの未熟児の体重を測定しても，治療の有効性についての情報は何も得られないであろう．

少なくとも未熟児の体重が増加したか否かを判断するには，治療前の体重と治療後の体重を比較することが，最小限必要であろう．

しかし，さしあたり，平均１ポンドの体重増加がみられたと仮定しよう．

この結果は，栄養補給（独立変数）によって体重増加（従属変数）が生じる，という結論を支持するであろうか．否である．

赤ん坊は，成長するにつれて体重が増加するのが普通である．

栄養補給を行っていないコントロール群なくして，成長の影響と治療の影響とを分離することは不可能である．

実験群(experimental group)または処理群(treatment group介入を施される集団）の従属変数における変化を評価するためにもちいられる群をコントロール群(control group ； 対照群）という．

真の実験は、原因と結果の関係性を検証する上で、最も信頼性の高い方法とされています。多くの研究においては、ある現象が他の現象にどのように影響するか、その因果関係を明確にすることが主な目的となっています。たとえば、ある薬が特定の病気の治癒に寄与するかどうか、またはある看護介入が患者の不安を軽減するかどうかなど、医療や社会科学における多くの問いが因果関係の解明に基づいています。真の実験では、特にコントロール群と実験群を設定し、それぞれの集団に対して異なる処理を施すことで、変数の影響を確実に把握することが可能になります。このようなデザインの強みは、コントロールされた条件のもとで変数間の関係を観察できる点にあります。これにより、実験結果に対する信頼度が向上し、他の方法では得られない高いエビデンスが得られます。たとえば、高齢者施設において、痛みを和らげるためのマッサージが有効であるかどうかを調べる場合、マッサージを受ける集団と受けない集団に分け、それぞれの痛みの変化を比較することで、マッサージの効果を定量的に測定できます。この実験デザインの基礎には、操作、コントロール、無作為化の3つの特性があります。まず、操作（manipulation）とは、実験者がある集団に対して特定の処理を加え、それを独立変数として定義することです。独立変数は、従属変数に影響を及ぼす原因とされ、意図的に変化させられる要素です。マッサージの例では、マッサージの有無が独立変数であり、これが痛みの軽減という従属変数にどのような影響を与えるかを観察します。この操作により、実験者は特定の要因がどのように作用するかを詳細に解析できるのです。次に、コントロール（control）の重要性について考えます。コントロールとは、実験の環境をできるだけ統制し、実験群とコントロール群（対照群）に対して条件を揃えることで、独立変数以外の要因が結果に影響を及ぼさないようにすることです。例えば、未熟児に特別な栄養補給を施し、その後の体重変化を観察する場合、栄養補給以外の要因、例えば成長による自然な体重増加の影響を排除しなければ、栄養補給の真の効果を確認することはできません。栄養補給を受けていない未熟児のグループ（コントロール群）と比較することで、栄養補給が体重に与える影響を明確にすることが可能です。コントロールの設定には無作為化（randomization）が欠かせません。無作為化とは、研究参加者を実験群とコントロール群にランダムに振り分けることで、個別の違いが実験結果に影響しないようにする方法です。たとえば、無作為化により、参加者の性別や年齢、生活習慣などが偏らないようにグループ分けすることで、因果関係をより客観的に検証することができます。無作為化は、特にサンプル数が多い場合、個別の違いが平均化されるため、結果の信頼性が高まります。実験デザインの具体的な例として、先述の高齢者施設におけるマッサージの効果測定が挙げられます。この場合、まず高齢者を実験群とコントロール群に無作為に分け、実験群にはマッサージを施し、コントロール群には施さないようにします。その後、両グループの痛みのレベルを測定し、比較することで、マッサージの効果を客観的に確認します。また、特定の条件下での比較が可能になることで、実験結果の一般化がしやすくなり、他の施設や状況にも適用できるような知見を得ることができます。次に、操作の詳細に焦点を当てると、独立変数が従属変数に与える影響を観察するための要件が明確になります。たとえば、独立変数の変化が従属変数にどのような変化をもたらすかを検証するためには、実験者が独立変数を意図的に変えることが必要です。高齢者の痛みの例で言えば、マッサージの強度や頻度、マッサージの種類なども独立変数の一部とみなすことができ、それぞれが痛みの軽減にどのように影響するかを詳細に検討できます。このように、真の実験では操作を通じて変数間の関係を精密に観察することが可能です。また、コントロールの方法にはいくつかの種類がありますが、その中でも特に重要な要素は、実験環境の統制と対照群の利用です。実験環境の統制には、実験が行われる場所や時間、温度、光量など、実験条件に影響を及ぼす可能性のあるすべての要因が含まれます。これにより、結果が独立変数にのみ依存していると確信できる環境が確立されます。一方、対照群の設定は、特定の要因が他の要因にどのように作用するかを比較するために必要不可欠です。対照群には、独立変数の操作が行われず、そのままの状態で従属変数を測定します。これにより、操作された集団と操作されていない集団を比較することができ、独立変数の効果を確認する上での基準を提供します。このように、真の実験は原因と結果の関係性を科学的に検証する上で非常に有用であり、そのエビデンスは多くの分野で重要な知見を提供します。医療、心理学、社会学、教育学などの分野においては、真の実験によって得られるデータが、治療法や介入策の効果を確認し、実践的な応用につながることが期待されています。