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なぜ一部の研究者は実験変数を制御できないのか？観察研究の秘密を解明！
疫学、社会科学、心理学、統計学などの多くの研究分野において、観察研究はサンプルから集団についての推論を行う方法です。しかし、このような研究では、主に倫理的な配慮やその他のロジスティックス上の制約により、独立変数は研究者によって制御されないことがよくあります。この記事では、観察研究の特徴と、研究者が実験変数を制御できないケースがある理由について説明します。
観察研究の特徴は、ランダム割り当てメカニズムが欠如していることであり、当然推論分析は困難になります。
独立変数の制御の難しさ
独立変数を制御することの難しさは、さまざまな理由から生じます。まず、ランダム化実験を実施すると、多くの場合倫理基準に違反することになります。たとえば、研究者が中絶と乳がんの仮説上の関連性を調査したい場合、理論的な制御された実験では、研究者は妊娠中の女性を中絶を受ける「実験」グループと中絶を受けない「制御グループ」にランダムに割り当てることがあります。 「対照群」という用語が使われるが、これは多くの社会的倫理原則に違反することになる。 さらに、このような実験ではさまざまな交絡問題を克服することが困難です。
これまでに発表された研究の多くは、中絶を受けた女性グループを対象に実施されたもので、研究者らはそのグループを制御できなかった。
もう一つの例は、科学者が公共の屋内エリアでの喫煙を禁止する地域の公衆衛生への影響を研究したい場合、制御された実験では、実験グループに含めるいくつかのコミュニティをランダムに選択する必要がありますが、通常、そのような法的規制の推進力は、行動はコミュニティとその立法府の責任であり、研究者には法律を推進する政治的力が欠けていることが多い。
観察研究の種類
観察研究にはいくつかの異なる種類があります。
- 症例対照研究: 異なる結果を持つ 2 つのグループを比較し、想定される因果関係に基づいて対比を行うように設計された研究。
- 横断研究: 特定の時点で、全人口または代表的なサブセットからデータが収集されます。
- 縦断的研究: 長期間にわたって同じ変数を複数回観察する相関研究。
観察研究の有用性と信頼性
観察研究は、ある実践の安全性、有効性、効能について決定的な発言をするために使用することはできませんが、それでも多くの有用な情報を提供することができます。これらの研究は、実際にシグナルを識別し、仮説を形成し、その後の実験の基礎データを提供するのに役立ちます。これらの研究の利用は、医学および社会科学において特に重要です。
観察研究は、「現実世界」での使用と実践に関する情報を提供することができます。
偏差と補償方法
観察研究の主な課題は、明白な偏見の影響を避け、受け入れ可能な結論を導き出しながら潜在的な隠れた偏見の影響を評価することです。研究者は、マッチング手法などのさまざまな統計手法を使用して、これらのバイアスが結果に与える影響を最小限に抑えることができます。
マッチング技術偏差
研究者は、マッチング法を通じて実験制御にアプローチするために、多変量統計手法を採用する場合があります。これらの方法は観察要因の影響を考慮に入れることができますが、いわゆる交絡問題をさらに悪化させる可能性があるとして批判も受けています。
選択バイアス
観察研究のもう一つの難しさは、研究者の観察スキルに偏りがある可能性があることです。研究者は、研究の結論と一致するデータをうっかり探してしまい、選択バイアスが生じたり、研究のどの段階でも特定の変数が体系的に誤って測定されたりするおそれがあります。
全体的な品質最近の研究によると、観察研究の結果はランダム化比較試験の結果と似ており、同様の効果が示されています。これは、観察研究には限界があるものの、将来の研究設計や臨床実践に信頼できるデータを提供できることを示しています。
要約すると、独立変数を制御することの難しさは観察研究にとって課題となりますが、適切な方法と技術を使用すれば、これらの研究は依然として貴重なリソースを提供することができます。不確実性に満ちた現代の科学研究において、こうした観察研究によって培われた知識をより重視すべきなのでしょうか。
