研究における内部妥当性：研究の内部妥当性とは何かとその例

内部妥当性とは、研究結果にどれだけ自信があるかということです。 科学研究において最も必要なものの一つであり、一般に事実を理解する上で重要な考え方です。 研究者として研究の正確性を判断できるのは、自分の発見と矛盾する要素がない場合のみです。 結果に対する信頼度の高さである。 この記事では、内部有効性について、それがなぜ重要なのか、その例などについて考察します。

内部妥当性とは何ですか？

研究の内部妥当性は、テスト状況と研究結果の因果関係を検証するものです。 また、ある結果に対して他の原因を排除する研究能力のことです。

交絡とは、様々な要因が研究結果に干渉している状態のことです。 研究において交絡の可能性が低いほど、その内部妥当性は高くなります。 そしてそこから、結果に対してより確信を持つことができるのです。

つまり、調査結果の原因として考えられる他のものを除外することができれば、その調査が内部的に有効であることを確信することができるのです。 以下の3つの要件を満たす研究であれば、因果関係を推定することができるのみです：

• 原因と結果が同時に変化する。
• 時間的には、原因は結果より先に来る。
• あなたが見つけた相関関係には、他にもっともな理由がありません。
  

さらに、内部妥当性は、標準的なデータを持つことで、研究者が調査から無関係な結果を除外するのに役立つことを明らかにする。 サンプルグループが正しく選択され、測定されていれば、データ間の関係は許容範囲内となります。

内的妥当性の重要性

研究者は、実験を行う際に、変数間の関係を明確にしようとすることが多い。 内部妥当性は、研究の因果関係の結論を信頼し、信じることを許可するものである。

実験の外部妥当性が低いと、対象となる変数間の因果関係を確信を持って証明することができない。 だからこそ、研究において重要なのです。 これは、正しく適用すれば、研究において最も強力なツールの1つになり得ます。

• 因果関係の確立

ある変数がどのように別の変数につながるかについて、研究者が正しい結論を出すことができるのです。 研究者は、内部妥当性の高い研究を設計すれば、独立変数の変化が従属変数の変化を引き起こすことを確信することができます。

• 交絡因子の低減

結果に影響を与える可能性のある外部要因である混同変数の影響を制御し、低減することができます。 慎重に実験を計画し、対照群を用い、ランダムに物事を割り当てることで、研究者は独立変数の効果を分離し、2つの間の関連性をより確実にすることができます。

• 測定精度を確保する

これは、研究で物事を測定するために使用されるツールが正確で信頼できるものであることを確認します。 有効で信頼性の高い測定法を用いることで、研究者は対象となる変数を正しく測定し、測定誤差を減らすことができ、研究の内部妥当性を高めることができます。

• 再現性の向上

再現性は、その結果が他の状況でも使える可能性が高くなるため、科学的な研究の重要な部分です。 研究者は、内的妥当性が高い研究を繰り返し行う傾向があります。 最優先事項であれば、他の研究者がその研究デザインや方法を用いて同様の結果を得ることができ、科学的な知識のベースが増えます。

• 実環境への一般化可能性

これは、外部妥当性の一部であり、研究結果が現実世界の設定や現実世界の集団で使用される能力である。 このような懸念に対処することで、研究者は、研究結果が実際の生活で起こることを適切に反映する可能性を高めることができます。 そのため、研究成果が実生活に生かされやすくなります。

• 意思決定や政策立案に影響を与える

内部妥当性の高い研究は、意思決定プロセスや政策立案に大きな影響を与える。 政策立案者は、情報に基づいた意思決定を行い、効果的な政策を実施するために、厳密で内部的に妥当な研究に依存しています。 強い内的妥当性は、研究成果の信頼性・信用性を高め、意思決定プロセスへの影響力を高めることにつながる。

内部有効性の脅威

研究プロジェクトにおいて、内部妥当性の脅威を特定する必要がある。 これは、研究者が研究において適切なコントロールを作成するのに役立ちます。 研究が内部的に妥当であることを保証するための手法は数多くあります。 それでも、調査設計中に考慮する必要がある、それに対する潜在的なリスクもリストアップされています。

次のような典型的な脅威を考えてみましょう：

1. 歴史的な出来事

歴史的な出来事は、ある時代に行われた研究の成果に影響を与える。 というのも、あるテーマに対して人々がどのように感じたり反応したりするかは、多くの出来事が影響しているかもしれないからです。 例えば、政治的リーダーシップの変化や自然災害は、調査対象者の考え方や行動に影響を与えることがあります。

2. マチュレーション

長い時間をかけて行われる実験は、熟成に最も弱いものです。 研究における変数としての時間の効果について、このように説明しています。 被験者が年をとったり、生物学的な変化があった場合、研究結果が時間の影響を受けていないことを証明するのは難しいかもしれません。

3. 実験者バイアス

これは、実験者があるグループと別のグループで異なる振る舞いをしたときに起こります。 これは、グループに対するものでも、反対するものでもよい。 研究者のバイアスが研究結果に影響を与える可能性がある。 実験者が研究グループごとに異なる行動をとると、結果に影響を及ぼし、研究の内的妥当性を低下させる可能性があります。

4. ディフュージョン

これは、実験参加者が互いに交流し、観察することで起こる現象で、研究結果の信頼性が損なわれる。 憤懣やるかたない脱力感は、その結果生じるかもしれない問題です。 コントロールグループのメンバーは、自分たちのグループに憤りを感じるため、あまり複雑な仕事をしません。

5. テスト

実験では、より正確な情報を収集するために、同じ被験者を何度もテストする必要がある場合があります。 定期的に同じ測定で被験者をテストすることは、結果に影響を与える。 参加者は、テストを学んだり、テストプロセスに慣れたりすることで、より良い結果を得られる可能性が高い。したがって、テストを繰り返すことで、結果に大きな影響を与える可能性がある。

内部有効性の例

内部妥当性は、次のような例で見ることができます：

例1

所得水準と喫煙リスクの関連性を検証する調査の中では下位に位置する。 ある研究によると、喫煙と低所得者であることの間には相関関係があるそうです。

職業、文化、教育、社会的地位などの変数が、さまざまな種類の要因の例として挙げられます。 そのような要因を研究対象から排除することはできません。 自分の発見が結果に大きく影響することを示す証拠があることを立証するのに役立つ概念である。

例2

調査員は、特別に設計された教育用コンピュータ・アプリケーションが従来の授業手法に与える影響を調査するための研究を行う。 研究結果によると、コンピューターソフトウェアを使って教わった子どもは、学習スピードが速いそうです。

また、コンピューターによる授業が子どもたちの成績を大きく向上させたという研究結果もあります。 他の研究者の研究によると、コンピューターソフトウェアを使って教えられた若者は、自分は注意されていないと思い込んでいるそうです。

研究操作にはインパクトがあるため、実験にはやはり優れた内的妥当性がある。 原因が明確に定義されていないため、研究報告研究の構成要件妥当性は低い。 研究者は、コンピューター・プログラムの利点よりも注意を優先する。

例3

それには、2つの事象が重なることで発生する相関関係が必要です。 例えば、卵は鶏の生物学的能力から直接生じるものでなければなりません。 また、天使が地球上のすべての鶏を連続的に孕ませるなど、他に信じられる可能性がないことを示す、偽りのない研究でなければなりません。

例4

また、時間的な優先順位や、原因が結果より先に発生したことを証明することも、その一例です。 治療した人のほとんどが喫煙歴があることを証明することで、タバコを吸うと肺がんになると主張することもできる。

内部妥当性 vs 外部妥当性とは？

内部妥当性も外部妥当性も、それぞれ異なる意味を持っています。 内的妥当性とは、結果がどの程度信頼できるかということであり、外的妥当性とは、結果がどの程度異なる状況に適用できるかということであるのに対し、内的妥当性は、結果がどの程度信頼できるかということである。 また、自分の研究を構築し分析する上で、その重要性を考慮することは極めて重要です。

これは、変更する変数が測定結果に実際に影響を与えることを保証するためです。 測定される変化がより普遍的なものであるため、外部検証は重要です。

比較	内部有効性	外部妥当性
意味	内部妥当性とは、実験にどれだけ誤りがなく、測定の不一致が独立変数にのみ起因しているかということである。	外部妥当性とは、研究結果をどの程度外挿できるかということです。
懸念事項	制御された	自然さ
どうなんでしょう？	実験がどの程度うまくいったかを把握するためのものです。	実験で見つけた因果関係が、他の場面でも使えるかどうかを見るのです。
を識別する。	研究方法がどれだけ有効か。	研究成果は実社会で活用できるのか？
を説明する。	結論はどれだけ証拠に支えられているか？	研究成果を他の文脈に一般化することがどの程度正当化されるか。
に使用されています。	結果の他の可能な理由に対処する、または取り除く。	その結果を一般化する。

結論

実験は、強い内的妥当性がなければ、2つの変数の間の因果関係を証明することはできない。 研究者が選択した実験デザインが、原因と結果の概念に適合していることを保証するものです。 因果関係のある結論に信憑性と信頼性を持たせる。

リサーチデザインにおいて非常に重要な役割を担っています。 ある研究が変数間の因果関係をどの程度示しているかということです。 これは、見られる効果が独立変数に関連付けられ、混乱させる可能性のある他の要因に関連付けられないことを確認するものです。

高いレベルを維持することで、研究結果の信憑性が高まりますし、信頼性も高まります。 これにより、研究者は正確な結論を得ることができ、この分野に重要な貢献をすることができるのです。 研究者は、それを改善し、選択バイアス、交絡因子、測定誤差などの脅威を減らすために、厳密な方法と管理手段を使用することができます。

内的妥当性だけでは外的妥当性、つまり結果が実社会で使えるかどうかは保証されないということを忘れてはいけませんね。 研究の質を総合的に判断するために、他の妥当性の尺度も併せて使用する必要があります。

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