野外実験

フィールド実験は、実験室環境外で行われる実験です。フィールド実験は、多くの場合目立たないように現実世界で行われ、ジョン・A・リストなどのリーダーが定義するように、被験者プールだけでなく選択と公開性も制御するという点で、他の実験とは異なります。これは、実験室の人工的で高度に制御された環境で仮説を検証することによって科学的制御を強化する実験室実験とは対照的です。フィールド実験は、自然発生実験や準実験とも文脈上の違いがあります。^{[ 1 ]}自然発生実験は、ランダム化治療割り当てと実施を制御する外部の力（政府、非営利団体など）に依存していますが、フィールド実験では、研究者がランダム化と実施の制御を維持する必要があります。準実験は、治療がランダムに実施されたかのように行われる場合に発生します（たとえば、候補者が僅差で勝利する米国の議会選挙区、^{[ 2 ]}気象パターン、自然災害など）。

野外実験では、研究者は被験者（またはその他の標本単位）を無作為に治療群または対照群に割り当て、因果関係の主張を検証します。無作為割り当ては、治療群と対照群の比較可能性を確立するのに役立ち、治療実施後に両群間に生じる差異が、治療実施前の差異ではなく、治療の影響を反映している可能性が高いことを示唆します。

フィールド実験は、それぞれ一般性の程度が異なる幅広い実験デザインを包含する。一般性の基準（例えば、処置、参加者、状況、結果指標の真正性）の中には、実験サンプルに含まれる被験者と残りの母集団との間の状況的類似性を指すものがある。フィールド実験は、健康、教育、犯罪、社会福祉、政治などの分野における政策関連介入の効果を研究するために、社会科学においてますます広く用いられている。

ランダム割り当ての下では、被験者は非決定論的な確率に基づいてグループに割り当てられるため、フィールド実験の結果は現実世界を反映します。^{[ 3 ]}研究者が偏りのない潜在的な結果を収集できる能力の根底には、排除可能性と非干渉という 2 つの重要な仮定があります。^{[ 4 ] [ 5 ]}排除可能性の仮定は、関連する唯一の原因因子は治療の受領によるものであることを示しています。治療群と対照群の割り当て、投与、または測定における非対称性は、この仮定に違反します。非干渉の仮定、または安定単位治療値仮定(SUTVA) は、結果の値は、被験者が治療に割り当てられるかどうかのみに依存し、他の被験者が治療に割り当てられるかどうかには依存しないことを示しています。これら 3 つの重要な仮定が満たされると、研究者はフィールド実験を通じて偏りのない推定値を提供する可能性が高くなります。

野外実験を設計し、データを収集した後、研究者は統計的推論検定を用いて、介入が被験者に及ぼす影響の大きさや強さを判断することができます。野外実験では、研究者は多様な量と種類のデータを収集できます。例えば、介入が被験者レベルの結果の変化に影響を与えるかどうかを確認するために、実験前後の情報を用いて適切な統計的推論手法を用いる実験を設計することができます。

フィールド実験は、現実世界の出来事をシミュレートするため、研究者にとって理論を検証し、より高い外的妥当性で疑問に答える方法を提供する。 ^{[ 6 ]}調査や実験室実験と比較して、フィールド実験の強みの1つは、被験者が研究に参加していることを意識せずにテストできることである。これは、被験者の反応に影響を与える可能性がある（「ホーソン効果」と呼ばれる）。たとえば、研究者は、さまざまなタイプの求人広告を掲載して、安定した仕事と刺激的な仕事に対する人々の好みをテストするフィールド実験を使用し、調査尺度に対する人々の反応の妥当性を確認した。^{[ 7 ]}

研究者の中には、フィールド実験は潜在的なバイアスやバイアスのある推定値に対するより良い防御策であると主張する者もいる。フィールド実験は、観察データと実験結果を比較するためのベンチマークとして機能する。フィールド実験をベンチマークとして使用することで、観察研究におけるバイアスのレベルを判断することができ、研究者はしばしば事前の判断から仮説を立てるため、ベンチマークは研究の信頼性を高めるのに役立つ。^{[ 8 ]}共変量調整やマッチング設計でもバイアスの排除には同様に有効であると主張する者もいるが、フィールド実験は、観察された要因と観察されていない要因をより適切に割り当てることで、省略された変数バイアスを排除し、確実性を高めることができる。^{[ 9 ] [ 10 ]}

研究者は、機械学習手法を利用して実験データをシミュレーション、重み付け、一般化することができます。^{[ 11 ]}これにより、実験結果の収集速度と効率が向上し、実験の実施コストが削減されます。フィールド実験におけるもう1つの最先端技術は、マルチアームバンディット設計の使用です。^{[ 12 ]}これには、時間とともに変化する結果と変化する処理を伴う実験における同様の適応設計が含まれます。^{[ 13 ]}

フィールド実験を他の研究デザイン（例えば、実験室実験、調査実験、観察研究など）の代わりに用いることには限界があり、反対意見もある。フィールド実験は必然的に特定の地理的および政治的環境で行われるため、結果を外挿して対象集団に関する一般的な理論を構築することには懸念がある。しかし、研究者たちは、処置を受けた集団と外部集団の環境を比較し、より大きなサンプルサイズからの情報にアクセスし、サンプル内の処置効果の異質性を考慮してモデル化することにより、サンプル外に因果効果を効果的に一般化する戦略を見つけ始めている。^{[ 14 ]}また、共変量ブロック技術を用いて、フィールド実験の集団から外部集団に一般化している研究者もいる。^{[ 15 ]}

フィールド実験に影響を与える非遵守の問題（片側および両側の非遵守）^{[ 16 ] [ 17 ]}は、特定のグループに割り当てられた被験者が割り当てられた介入を受けない場合に発生する可能性があります。データ収集におけるその他の問題には、脱落（治療を受けた被験者が結果データを提供しない場合）があり、特定の条件下では、収集されたデータに偏りが生じます。これらの問題は不正確なデータ分析につながる可能性がありますが、フィールド実験を使用する研究者は、これらの困難が生じた場合でも、統計的手法を使用して有用な情報を計算できます。^{[ 17 ]}

野外実験を用いると、被験者間の干渉^{[ 18 ]}に関する懸念が生じることもある。治療を受けた被験者またはグループが、（移動、コミュニケーション、伝染などの条件を通じて）治療を受けていないグループの結果に影響を与える場合、治療を受けていないグループの結果は、真の未治療の結果とは一致しない可能性がある。干渉のサブセットとしてスピルオーバー効果があり、これは治療を受けたグループの処置が近隣の未治療グループに影響を与える場合に発生する。

フィールド実験は費用がかかり、実施に時間がかかり、再現が難しく、倫理的な落とし穴がつきものです。被験者や集団は、治療選択に不公平感があると認識した場合、実施プロセスを損なう可能性があります（例えば、「負の所得税」実験では、コミュニティが自分たちのコミュニティに現金給付を受けさせようと働きかけ、割り当てが完全にランダムではない場合があります）。すべての被験者から同意書を収集することには限界があります。介入を実施したりデータを収集したりする仲間が、ランダム化計画を汚染する可能性があります。したがって、結果として得られるデータはより多様になる可能性があります。標準偏差が大きく、精度と正確性が低くなるなどです。このため、フィールドテストではより大きなサンプルサイズが使用されます。しかし、再現性は難しいものの、実験結果が重要であれば、実験が再現される可能性が高くなると主張する人もいます。また、フィールド実験では、「ステップドウェッジ」デザインを採用することで、最終的にサンプル全体が異なるタイミングスケジュールで介入を受けられるようになります。^{[ 19 ]}研究者は操作の可能性を排除するために盲検フィールド実験を設計することもできます。

実験室や野外での実験の歴史は、物理学、自然科学、生命科学に長期にわたる影響を与えてきました。現代の野外実験の利用は、1700年代にジェームズ・リンドが壊血病の治療法を特定するために管理された野外実験を利用したことに端を発しています。^{[ 20 ]}

野外実験を用いる科学分野のその他の例としては、以下のようなものがある。

• 経済学者は、フィールド実験を用いて、差別（例えば、労働市場^{[ 21 ] [ 22 ]}、住宅^{[ 23 ]} 、シェアリングエコノミー^{[ 24 ]} 、信用市場^{[ 25 ]} 、統合^{[ 26 ]}）、医療プログラム^{[ 27 ]} 、慈善募金^{[ 28 ]} 、教育^{[ 29 ]}、市場における情報集約、マイクロファイナンスプログラム^{[ 30 ]}を分析してきた。
• エンジニアは、以前に行った実験室での試験結果を検証し、より幅広いフィードバックを得るために、試作品のフィールドテストを実施することがよくある。
• 社会心理学の研究者は、スタンレー・ミルグラムのスタンフォード監獄実験やロバート・チャルディーニのドア・イン・ザ・フェイス実験などのフィールド実験をよく用いる。 ^{[ 31 ]}
• 農業科学研究者のRAフィッシャーは、作物の実際の「圃場」実験データをランダムに分析した^{[ 32 ] 。}
• 政治学研究者のハロルド・ゴスネルは、1924年と1925年に有権者の参加に関する初期のフィールド実験を行った。^{[ 33 ]}
• 生態学ジョセフ・H・コネルの野外実験。^{[ 34 ]}

• 現地調査