この記事では、多くの利点とアプリケーションを持つ方法論である因果比較研究について知る必要があるすべてのことを取り上げます。
因果関係比較研究とは？
因果比較研究とは、独立変数と従属変数の間の因果関係を明らかにするために用いられる手法である。
研究者は、原因と結果を振り返って研究することができます。 これは、異なる集団の間、または集団の間にすでに存在する違いの結果や原因を特定するのに役立ちます。
カジュアルな比較研究というと、ほとんどの場合、次のような構成になるのではないでしょうか。
- 原因・結果の関係を特定するための方法または一連の方法
- 無作為に選ばれたのではない個人（または団体）の集合 – 彼らはこの特定の研究に参加することを意図していた。
- 変数が2つ以上のグループに分かれている（2つ以下は不可、そうでない場合は区別がつかない）。
- 操作されない独立変数 – *典型的には示唆された関係（独立変数を完全に制御できないので）。
カジュアル・コンパラティブ・リサーチの種類
カジュアル・コンパラティブ・リサーチは、2つのタイプに分けられます。
- レトロスペクティブな比較研究
- プロスペクティブな比較研究
レトロスペクティブな比較研究。特定の問題を調査するものである。 が発生した後。 特定の変数が他の変数に影響を与えるかどうかを確認するための試みとして。
プロスペクティブ比較研究。このタイプのカジュアル比較研究は、研究者によって開始され、原因から始まり、与えられた条件の影響を分析するために決定されることを特徴とします。 このタイプの調査は、レトロスペクティブタイプに比べ、はるかに少ない。
因果比較研究 vs 相関研究
統計学の普遍的なルール…相関は因果関係ではない!
カジュアル・コンパラティブ・リサーチは、人間関係に依存するものではありません。 その代わりに、独立変数が従属変数の結果に影響を与えたかどうかを調べるために、2つのグループを比較しているのです。
因果比較研究を行う場合、どの変数も影響を受けることができず、説得力のある論理的な議論によって因果関係が確立されなければなりませんが、そうでなければ相関関係となります。
もう一つ、両者の大きな違いは、収集したデータの分析方法である。 因果比較研究の場合、通常、クロスブレイク表を用いて、得られた平均値を比較し、結果を分析する。 一方、因果比較研究において、相関分析では散布図と相関係数を用いるのが一般的である。
原因比較研究のメリットとデメリット
他の研究手法と同様に、因果関係比較研究にも特定の用途と限界があり、次のプロジェクトで検討する際に考慮する必要があります。 以下、主なメリットとデメリットを列挙する。
メリット
- 人的・経済的資源を節約でき、比較的短時間で行えるため、効率的です。
- 特定の事象の発生（または不発生）の原因の特定
- 独立変数が既に発生している異なる変数間の関係を精査する
- したがって、実験的ではなく、記述的な
デメリット
- ランダム化の欠如と同様に、独立変数の操作/制御が完全にできていない
- 他の方法論と同様に、何らかの研究バイアスがかかりやすい傾向があり、その代表的なものが被験者選択バイアスであるため、この種の研究の妥当性を損なわないよう、避けるための特別な注意が必要である。
- 被験者の紛失/場所の影響/被験者の態度不良/テストの脅威…常に可能性があります。
最後に、このような結果が出るのは 原因究明 よくある間違いは、分析した2つの変数の間に関係があっても、その変数が2番目の変数に影響を与える、または影響を与える主な要因であることを必ずしも保証するものではない、と考えることなので、注意して解釈する必要があります。
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著者ジョン・オッペンハイマー
