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優れたデザインの特性

研究デザインを選ぶ際には，研究者は，そのデザインが，その研究設問に信憑性ある回答を提供する最良の働きをするかどうかという，何よりも重要な考えに従うほうがよい．

ふつう，どんな研究設問も数多くのさまざまなデザインであつかえるし，研究者は柔軟にそれを選択できる．

ただし，多くのデザインは，なんらかの研究問題に関してはまったく適さない．

たとえば，質的研究でもちいられるような，あまり構造化されていない研究デザインは，未熟児の吸啜反射を刺激する機会が早期経口哺乳を促すかどうかという疑問をあつかうには不適切であろう．

一方，しっかりとコントロールされた研究は，ナースが診断するプロセスを理解することに関心ある研究者を，不必要に制限するかもしれない．

研究コントロールの技法は，偏りをコントロールする手段であるが，過度なコントロールが偏りをつくりだす場合もある．

たとえば，主要な研究変数が現れる方法を強くコントロールすると，そうした変数の本当の特性があいまいになる可能性がある．

主要な概念が，あまりよく理解されていない現象であったり，まだ不明瞭な段階であれば，なんらかの柔軟性あるデザインが研究目的にはふさわしい．

クックとキャンベル〔Cook & Campbelい979〕は，研究デザインに関するその古典的な著作で，変数間の関係に焦点をあてる研究デザインを評価するうえで重要な４つの考慮点を説明している．

研究デザインに関して，研究者が取り組まなければならない（そして，研究の消費者が評価しなければならない）課題を，以下にあげる．

１．２つの変数間に関係が存在する，というエビテンスの強さはどうか.

2.関係が存在する場合，外生変数ではなく，関心ある独立変数(例：介入)が結果を引き起こしている，というエビデンスの強さはどうか.

3.因果関係がもっともらしい場合，どのような理論的構成概念が，関係する変数の根拠となるのか.

4.因果関係がもっともらしい場合，その関係が，人々，場の環境，時間を超えて一般化できる，というエビデンスの強さはどうか．

これらの課題は，それぞれに研究の妥当性についての４つの側面に対応している．�@統計学的結論妥当性，�A内的妥当性，�B構成概念妥当性，�C外的妥当性．

統計学的結論妥当性

因果関係を確立するための最初の基準は,実際に，独立変数と従属変数に経験的関係があると示すことである．

こうした関係が存在するかどうかを判断するために，統計学的方法を使う．

統計学的検定が，真の関係を実際に検出するかどうかは，どのようなデザインを選ぶかにかかっており，研究者は,誤った統計学的結論に陥らないように決定する必要がある．

統計学的結論妥当性(statistical conclusion validity)にはあらゆる側面がある。

低い統計学的検出力（パワー）

統計学的検出力(statistical power)とは，変数間の真の関係を検出する研究デザインの能力を指す．

適切な統計学的検出力を得るには，さまざまな方法がある．

なかでももっともわかりやすい方法は，十分な大きさの標本をもちいるものである．

小さな標本の場合は，統計学的検出力が低くなる傾向にあり，独立変数と従属変数が関係している場合でさえも，分析によってそれを示すことに失敗することがある．

検出力を備えたデザインのもう１つの側面は，独立変数の構築または定義づけ，そして反事実条件にかかわるものである．

統計学的にも実質的にも，比較するグループ間や処理間の差が大きいほど,結果はより明確になる．

通常,研究者は，独立変数の差を最大にして，これにより従属変数でのグループ間の差を最大にすることを企図したほうがよい．

いいかえると，グループ間の差が大きいほど,結果はより明確になる．

コン，ランツ，ウィッケーテヴィス，マース〔Conn, Rantz, Wipke-Tevis, &Maas. 2001〕は，検出力と看護介入の効果を強化するための優れた示唆を提示している．

非実験研究より実験研究のほうが，グループ間の差を大きくすることが容易である．

実験研究では，研究調査者は，時間，費用，倫理，実用性が許すかぎり，明確かつ強力な介入条件を工夫できる．

しかし，非実験研究でも，差を検出する力を強化するような方法で独立変数を操作する機会は多い．

研究デザインを選ぶ際、研究者が最も重要視すべきことは、そのデザインが研究設問に対して信憑性のある回答を提供するかどうかです。研究デザインが設問に適合することで、得られる知見の質が高まるため、研究設計の段階で最良のデザインを選択することが求められます。実際、どのような研究設問でも複数のデザインからアプローチすることが可能であり、研究者はその選択において柔軟性を持ちますが、すべてのデザインが同様に適しているわけではありません。例えば、質的研究において使用されるような、構造化の少ないデザインは、未熟児の吸啜反射が早期の経口哺乳を促すかを検証するには不適切です。このような場合、ある程度の構造を持つ定量的デザインが求められるため、デザインの選択を誤ると研究目的に到達できないリスクが生じます。また、逆にしっかりとコントロールされた実験デザインが、ナースが診断するプロセスの理解を目的とする場合には、過度な制約が課され、調査結果に偏りが生まれる可能性があります。研究コントロールの技法は、偏りを除去するために用いられますが、過度に制約をかけると逆に偏りが生じることがあるため、どの程度のコントロールが適切かを見極めることも重要です。たとえば、主要な研究変数が出現する方法を過度にコントロールすると、それらの変数の本来の特性が不明瞭になる恐れがあり、変数に対する理解が歪められる危険性が出てきます。特に、主要な概念がまだ十分に解明されていない現象である場合や、不明瞭な段階にある場合には、ある程度の柔軟性を持ったデザインが適していると言えます。このようにして、研究デザインを選ぶ際には、設問とその特性、研究目的に適合するかを見極め、適切なデザインを採用することが大切です。クックとキャンベルは、その古典的著作において、研究デザインを評価する際に重要な4つの要素について述べています。これらの要素は、変数間の関係性に焦点をあてたものであり、�@統計学的結論妥当性、�A内的妥当性、�B構成概念妥当性、�C外的妥当性の4つに分類されます。統計学的結論妥当性とは、因果関係を確立するための第一の基準であり、独立変数と従属変数の間に経験的関係が存在することを統計学的に示すことです。例えば、独立変数である介入が結果に対して直接的な影響を与えるかどうかを証明するために、統計的な分析が用いられます。統計的な検定が真の関係を捉えるためには、研究デザインの選択が非常に重要です。もしも誤った統計学的手法や不適切なデザインを採用すると、真の関係を見逃す可能性があり、その結果として誤った結論が導かれてしまう恐れがあります。また、統計学的結論妥当性には、さまざまな側面があります。その一つに、検出力（パワー）と呼ばれる指標があります。検出力とは、変数間の真の関係を見つけ出すデザインの能力を指し、研究の成功率に影響を及ぼす要因となります。統計学的検出力を高める方法としては、十分なサンプルサイズを確保することが挙げられます。サンプルサイズが小さい場合には、たとえ独立変数と従属変数の間に関係が存在しても、その関係を示すのが難しくなり、結果として誤った判断に繋がる可能性があります。また、独立変数の定義の仕方や反事実条件を設けることも、検出力を高める方法の一つです。独立変数と従属変数の差異が大きいほど、結果は明確となり、グループ間の差が増すことで結論の信頼性も高まります。さらに、実験研究は非実験研究と比べて、グループ間の差異を確保しやすいため、研究の信憑性を高めることができます。実験研究においては、研究者は可能な限り明確で強力な介入条件を設定し、その影響を検証することが求められます。例えば、ある介入が特定の症状に対して有効であるかどうかを検証する場合、明確な比較条件を設定することで、介入の効果をより正確に測定することができます。非実験研究においても、設計によっては介入条件や変数の操作方法を工夫することで、検出力を強化することが可能です。また、内的妥当性は、独立変数が従属変数に対して直接的な影響を与えているかどうかを評価する指標です。これは、因果関係を確立する上での根拠となり、研究結果が他の要因に影響されずに得られたものであるかを確認する重要な要素です。たとえば、治療効果を検証する際には、他の外部要因が介入結果に影響を与えないようにするためのコントロールが必要です。内的妥当性を確保するためには、無作為割り当てや盲検法などの手法が用いられ、これによってバイアスの影響を最小限に抑えることができます。構成概念妥当性は、研究で使用する変数や介入が、理論的な構成概念を反映しているかどうかを評価する指標です。構成概念妥当性が高いほど、理論的な背景に基づいた測定が行われていると言え、結果の信頼性が高まります。たとえば、心理学的な介入がある特定の症状に対して効果があるかを検証する際、その介入が理論的に適切な方法で行われているかどうかが重要となります。最後に、外的妥当性は、研究結果が異なる環境や集団に対しても同様に適用可能であるかを示す指標です。研究の一般化可能性を高めるためには、研究対象の選定や環境条件の設定が適切である必要があります。たとえば、ある薬剤の効果が特定の病院でのみ確認された場合、それが他の病院や地域で同じ効果を示すかどうかを検証する必要があります。こうした妥当性の概念を理解し、適切な研究デザインを選択することが、質の高い研究を実現するための鍵となります。また、Connら（2001）は、看護介入の効果を向上させるための方法として、検出力を高めるための工夫を推奨しています。非実験研究においても、適切な介入条件の設定や、変数間の関係を検出する力を強化することが可能であり、これによりより信頼性のある結論が得られるでしょう。