準実験

準実験とは、ランダム割り当てを行わずに介入が対象集団に及ぼす因果的影響を推定するために使用される実証的介入研究である。準実験研究は、従来の実験設計やランダム化比較試験と類似点があるが、治療または対照へのランダム割り当ての要素が明確に欠けている。その代わりに、準実験設計では通常、研究者が治療条件への割り当てを制御できるが、ランダム割り当て以外の基準（適格性カットオフマークなど）を使用する。^[1]

準実験は、治療群と対照群がベースラインで比較できない可能性があるため、内部妥当性に関する懸念の対象となります。言い換えれば、治療条件と観察された結果との間の因果関係を説得力を持って実証することができない可能性があります。これは、制御または説明できない交絡変数がある場合に特に当てはまります。 ^[2]

ランダム割り当てでは、研究参加者は介入グループまたは比較グループに割り当てられる可能性が同じです。その結果、観察された特性と観察されなかった特性の両方におけるグループ間の差異は、治療に関連する体系的な要因 (病気の重症度など) ではなく、偶然によるものになります。ランダム化自体は、グループがベースラインで同等であることを保証するものではありません。介入後の特性の変化は、介入に起因する可能性が高いです。

準実験的デザインを作成する最初の部分は、変数を特定することです。準独立変数は、従属変数に影響を与えるために操作される変数です。これは通常、異なるレベルのグループ化変数です。グループ化とは、2 つ以上のグループ、たとえば代替治療を受ける 2 つのグループ、または治療グループと無治療グループ (プラセボが与えられる場合があります。プラセボは医療または生理学の実験でより頻繁に使用されます) を意味します。予測される結果は従属変数です。時系列分析では、従属変数は時間の経過とともに変化が​​ないか観察されます。分析には通常、1 つ以上の共変量(理想的には治療グループと結果の両方を予測する変数) が含まれます。これらは、統計的調整やマッチングなどを通じて交絡に対処するためによく使用される追加変数です。変数が特定され定義されたら、手順を実行してグループの違いを調べる必要があります。^[3]

ランダム割り当ての実験では、研究単位が特定の治療条件に割り当てられる可能性は同じです。そのため、ランダム割り当てにより、実験グループとコントロール グループの両方が同等であることが保証されます。準実験設計では、特定の治療条件への割り当てはランダム割り当て以外のものに基づきます。準実験設計の種類によっては、研究者が治療条件への割り当てを制御できるものの、ランダム割り当て以外の基準 (カットオフ スコアなど) を使用してどの参加者が治療を受けるかを決定する場合や、研究者が治療条件の割り当てを制御できず、割り当てに使用される基準が不明な場合があります。コスト、実現可能性、政治的懸念、利便性などの要因が、参加者が特定の治療条件に割り当てられる方法や割り当てられるかどうかに影響を与える可能性があるため、準実験は内部妥当性 (つまり、実験結果を使用して因果推論を行うことができるか) に関する懸念の対象となります。

準実験は「事前事後テスト」を使用するため、効果的でもあります。これは、データを収集する前に、人的交絡があるかどうか、または参加者に特定の傾向があるかどうかを確認するためのテストが行​​われることを意味します。その後、実際の実験が行われ、事後テストの結果が記録されます。このデータは、研究の一部として比較することも、事前テストデータを実際の実験データの説明に含めることもできます。準実験には、年齢、性別、目の色など、すでに存在する独立変数があります。これらの変数は、連続的（年齢）またはカテゴリ的（性別）のいずれかです。つまり、自然発生的な変数が準実験内で測定されます。^[4]

準実験デザインにはいくつかの種類があり、それぞれ長所、短所、用途が異なります。これらのデザインには以下が含まれます（ただし、これらに限定されるわけではありません）。^[5]

• 差異の差異（事前事後比較あり・なし比較）
• 非同等対照群設計
  • 治療なしの対照群設計
  • 非同等従属変数設計
  • 治療群設計を削除
  • 繰り返し治療デザイン
  • 逆転治療非同等対照群設計
  • コホート設計
  • 事後テストのみのデザイン
  • 回帰連続設計
• 回帰不連続設計
• 症例対照デザイン
  • 時系列デザイン
  • 複数の時系列設計
  • 中断された時系列設計
  • 傾向スコアマッチングまたは重み付け
  • 道具変数
• パネル分析

これらの設計のうち、回帰不連続設計は実験設計に最も近い。実験者が治療割り当てを制御し、「治療効果の偏りのない推定値をもたらす」ことが知られているためである。^{[5] ：242}ただし、従来の実験設計と同じ検出力を得るためには、多数の研究参加者と、割り当てと結果変数間の関数形式の正確なモデリングが必要である。

準実験は、実験純粋主義者を自認する人々から忌避されることがあるが（ドナルド・T・キャンベルは彼らを「不快な実験」と名付けた）、^[6]実験やランダム化比較試験を行うことが実現不可能または望ましくない分野では非常に有用である。そのような例としては、公共政策の変更、教育介入、大規模な健康介入の影響を評価することが挙げられる。準実験設計の主な欠点は、因果推論を導き出す能力を妨げる可能性のある交絡バイアスの可能性を排除できないことである。この欠点は、準実験結果を軽視する言い訳としてよく使われる。しかし、交絡変数を特定して測定できれば、そのようなバイアスは多重回帰などのさまざまな統計手法を使用して制御できる。そのような手法を使用して、交絡変数手法の効果をモデル化して部分的に除去することができ、それによって準実験から得られる結果の精度を向上させることができる。さらに、治療選択プロセスに重要な変数に基づいて参加者をマッチングする傾向スコアマッチングの利用が進み、準実験結果の精度も向上しています。実際、準実験分析から得られたデータは、異なる基準が使用された場合でも、特定のケースでは実験データと密接に一致することが示されています。 ^[7]まとめると、準実験は、特に応用研究者にとって貴重なツールです。準実験デザインだけでは、明確な因果推論を行うことはできませんが、実験方法だけでは得られない必要かつ貴重な情報を提供します。研究者、特に応用研究の課題を調査することに関心のある研究者は、従来の実験デザインを超えて、準実験デザインに固有の可能性を活用する必要があります。^[5]

真の実験では、たとえば、他のすべての変数を制御するために、子供たちを奨学金にランダムに割り当てます。準実験は、社会科学、公衆衛生、教育、政策分析の分野で、特に研究参加者を治療条件にランダムに割り当てることが現実的または合理的でない場合によく使用されます。

たとえば、家庭を 2 つのカテゴリに分けるとします。親が子供を叩く家庭と、親が子供を叩かない家庭です。線形回帰を実行すると、親の叩きと子供の攻撃的な行動の間に正の相関関係があるかどうかを判断できます。ただし、子供を叩くカテゴリと叩かないカテゴリに親をランダムに分けるだけでは、実用的でも倫理的でもない場合があります。子供を叩くのは道徳的に間違っていると考え、参加を拒否する親もいるからです。

一部の著者は、自然実験と「準実験」を区別しています。^[5]自然実験はランダム割り当てに近い場合もあれば、実験者や実験のために行われたものではない実際のランダム化を伴う場合もあります。準実験では、通常、実際のランダム化は伴いません。^[1]

準実験には結果尺度、処理、実験単位がありますが、ランダム割り当ては使用されません。準実験は、真の実験よりも多くの人が選択する設計であることがよくあります。準実験は、実験設計と非実験設計の両方の特徴を取り入れているため、真の実験とは対照的に簡単に実施できます。測定変数と操作変数の両方を取り入れることができます。通常、準実験は内部妥当性と外部妥当性を最大化するため、実験者によって選択されます。^[8]

準実験デザインはランダム化が非現実的および/または非倫理的である場合に使用されるため、 ^[9]被験者のランダム割り当てを必要とする真の実験デザインよりも設定が簡単です。さらに、準実験デザインを使用すると、よく管理された実験室環境と比較して、自然環境では人工的な問題が同じ問題に悩まされることがないため、生態学的妥当性への脅威が最小限に抑えられます。 ^[10]準実験は自然実験であるため、1つの実験で得られた知見を他の被験者や環境に適用でき、集団についてある程度の一般化が可能になります。また、この実験方法は、異なる環境で追跡できるより長い期間にわたる 縦断的研究に効果的です。

準実験のその他の利点としては、実験者が自由に操作できるという点が挙げられます。自然実験では、研究者は操作を自ら起こさせる必要があり、操作を一切制御できません。また、準実験で自ら選んだグループを使用することで、研究実施中に倫理的、条件付きなどの懸念が生じる可能性も排除されます。^[8]

準実験的影響推定値は、交絡変数による汚染を受けやすい。^[1] 上記の例では、子供のスパンキングに対する反応の変動は、子供の生来の乱暴さや親のいらだちなど、簡単に測定および制御できない要因によって影響されている可能性が高い。準実験設計法では無作為割り当てが行われないため、研究はより実行可能になるかもしれないが、内部妥当性の点で研究者に多くの課題をもたらす。この無作為化の欠如により、交絡変数を排除することがより困難になり、内部妥当性に対する新たな脅威が生じる。^[11]無作為化が行われていないため、データに関するある程度の知識を推定することはできるが、社会環境に存在するさまざまな無関係な交絡変数のために、因果関係の結論を決定することは困難である。さらに、たとえこれらの内部妥当性への脅威が評価されたとしても、実験者は外部変数を完全に制御できないため、因果関係を完全に確立することはできない。^[12]

欠点としては、ランダム性が欠如しているため、研究グループが弱い証拠を提供する可能性があることも挙げられます。ランダム性は結果の幅を広げ、全体としての母集団をより適切に表すため、研究に多くの有用な情報をもたらします。不平等なグループを使用することは、内部妥当性に対する脅威にもなり得ます。グループが平等でない場合（準実験では時々そうなります）、実験者は結果の原因を特定することに積極的ではない可能性があります。^[4]

内部妥当性は、因果関係または因果関係に関する推論に関するおおよその真実です。準実験では因果関係がすべてであるため、妥当性が重要であるのはそのためです。これは、実験者が実験結果に影響を与える可能性のあるすべての変数を制御しようとするときに発生します。統計的回帰、履歴、参加者はすべて、内部妥当性に対する脅威となる可能性があります。内部妥当性を高く保とうとするときに尋ねたい質問は、「結果には、私が望む理由以外に考えられる理由がありますか?」です。もしそうであれば、内部妥当性はそれほど強くない可能性があります。^[8]

外部妥当性とは、研究サンプルから得られた結果が、よく特定された関心対象集団に、また、人々、時間、状況、研究方法のサブ集団に「一般化」できる程度である。^[13]リンチは、私たちが予測したい集団は将来の行動の尺度であり、定義上サンプル化できないため、集団に「一般化」することはほとんど不可能であると主張した。^[14]したがって、より適切な質問は、治療効果が、研究者にとって顕著ではない可能性のある背景要因によって変化するサブ集団に「一般化」するかどうかである。外部妥当性は、治療研究が、人々、時間、状況、研究方法の異なるサブセットに均一な効果をもたらすかどうか、または、治療効果の符号と大きさが、研究者が認識または理解できない方法でサブセット間で変化するかどうかによって決まる。^[15] アセイとインベンス、およびアセイとウェイガーは、異質な治療効果を帰納的に理解するための機械学習技術の先駆者である。^{[16] [17]}

「人対治療」デザインは、最も一般的なタイプの準実験デザインです。このデザインでは、実験者は少なくとも 1 つの独立変数を測定します。1 つの変数を測定するとともに、実験者は別の独立変数も操作します。さまざまな独立変数を操作および測定するため、研究は主に実験室で行われます。人対治療デザインを扱う際の重要な要素は、実験者が研究に対して行われる操作を完全に制御できるようにするために、ランダム割り当てを使用する必要があることです。^[18]

この種の研究の例は、ノートルダム大学で実施されました。この研究は、仕事でメンターが付くと仕事の満足度が高まるかどうかを調べるために実施されました。結果によると、メンターの付いた人の多くは仕事に非常に高い満足度を示しました。しかし、この研究では、メンターが付かなかった人にも満足している従業員が多いことがわかりました。セイバートは、メンターの付いた従業員は幸せだったものの、メンターが付かなかった従業員の多くが満足していると答えたため、その理由がメンター自身にあるとは考えられない、と結論付けました。そのため、事前スクリーニングが非常に重要であり、研究の欠陥が明らかになる前にそれを最小限にすることができます。^[19]

「自然実験」は、研究者が使用する別のタイプの準実験設計です。これは、実験者によって操作される変数がない点で、人対治療設計とは異なります。人対治療設計のように少なくとも 1 つの変数を制御する代わりに、実験者はランダム割り当てを使用せず、実験制御を偶然に任せます。これが「自然」実験という名前が由来するところです。操作は自然に行われ、これは不正確な手法のように思えるかもしれませんが、実際には多くの場合有用であることが証明されています。これらは、突然何かが起こった人々に対して行われる研究です。これは、良いことや悪いこと、トラウマ的または陶酔的であることを意味する場合があります。この例としては、自動車事故に遭った人とそうでない人を対象に行われる研究が挙げられます。自動車事故は自然に発生するため、研究対象者にトラウマを与える実験を行うのは倫理的ではありません。これらの自然に発生するイベントは、心的外傷後ストレス障害の症例の研究に有用であることが証明されています。^[18]

• 研究方法知識ベースにおける準実験デザイン