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データから洞察へ: なぜ横断的研究では因果関係を証明できないのか?
医学研究、疫学、社会科学、生物学において、横断研究は、特定の時点における集団またはその代表的なサブセットからのデータを分析することによって実施される観察研究の一種です。横断的研究の最大の特徴は、さまざまな変数間の関係を瞬時に提示できることですが、この種の研究では因果関係を確認することができず、これは科学研究者や政策立案者にとって熟考に値する問題です。
横断的研究の基本概念
定義 簡単に言えば、横断研究は、特定の時点におけるグループの包括的な説明を提供します。このような研究は、急性または慢性疾患の有病率を評価するためによく使用されますが、疾患の原因や介入の結果を調査するのには適していません。過去の経験から、時系列が欠如しているため、横断データからは因果関係を推測できないことがわかっています。
横断研究では、相対的および絶対的リスクを説明できるだけでなく、集団における病気の有病率に関する情報も提供できます。
メリットとデメリット
利点
横断的研究の主な利点は、定期的に収集されたデータを使用できるため、大規模な研究が比較的安価に行えることです。これには、他の種類の疫学研究に比べて明らかな利点があります。研究者は、横断調査で特定の人々のグループを選択し、活動 (アルコール摂取など) と健康への影響 (肝硬変など) との関連を調べることができます。
アルコール使用と肝硬変との間に関連性がある場合、これはアルコール使用と肝硬変との間に関係があるという仮説を裏付ける可能性があります。
欠点
ただし、横断研究には重大な欠点もあります。日常的なデータは特定の質問に答えるのに適していない可能性があり、そのような研究では因果変数と結果変数を明確に区別できないことがよくあります。この関係が曖昧であるため、研究者は、過去のアルコール摂取が現在の健康状態に及ぼす影響など、より潜在的な交絡因子を探索することができません。
横断的研究では、過去の出来事の想起にバイアスがかかる可能性があるため、データ収集の際にも課題に直面しています。
個人レベルのデータの問題
現代の疫学では、研究者が対象集団全体を調査できない場合、通常、以前に収集されたデータに頼ることになり、多くの場合、研究者は集計データしか入手できず、個人レベルの詳細データは入手できないという問題が生じます。これは、集合データに基づいた誤った推論である生態学的誤謬につながる可能性があります。それだけでなく、個々のデータに基づく集計を想定すると、無関係なデータが誤解を招く可能性もあります。
たとえば、都市レベルでは乳児死亡率と世帯収入の間に相関関係がない可能性がありますが、個人レベルでは強い正の相関関係がある可能性があります。
経済学における断面分析
経済学におけるクロスセクション分析の利点は、残差の系列相関など、複数の時点でのデータの使用に伴うさまざまな複雑さを回避できることです。このタイプの分析により、研究者は特定の時点での個人の現金保有が収入、総資産、その他の人口動態要因に与える影響を区別することができます。ただし、一時性が欠如しているため、金利と資金ニーズの関係を追跡することもできません。間。
特定の時点ですべてのユニットが同じ金利に直面しているため、横断研究では資金需要に対する金利の影響を検出できません。
結論
要約すると、横断研究はその利便性と低コストにより、依然として複数の分野で重要な研究ツールです。ただし、研究者や政策立案者は、特に因果関係の証明において、この種の研究の限界を認識しておく必要があります。複雑な社会問題や健康問題に直面したとき、真の因果関係を明らかにするための研究をより効果的にデザインするにはどうすればよいでしょうか?
