準実験研究は、実際の実験と同様に、従属変数と独立変数の間の因果関係を実証しようとするものです。一方、準実験は、実際の実験とは異なり、ランダムな割り当てに依存しません。被験者は、ランダムではない変数に基づいてグループに分類されます。
準実験研究とは？
「疑似」という言葉の定義は「似ている」という意味です。回帰分析が変更されているにもかかわらず、個人は条件や条件の順序にランダムに割り当てられていません。その結果、準実験研究は実験のように見えるが、実際には実験ではない研究です。
重回帰分析が評価される前に回帰分析が変更されるため、準実験研究では方向性の問題は回避されます。しかし、個人がランダムにランダム化されないため、準実験研究では条件間の格差がさらに生じる可能性が高いです。
その結果、内部整合性の観点では、準実験は相関研究と実際の実験の中間的な位置づけとなります。
真の研究の重要な要素は、ランダムに割り当てられたグループです。つまり、各人は、操作されたか否かによって、実験グループまたは対照グループに割り当てられる確率が同等であるということです。
簡単に言えば、準実験は真の研究ではありません。真の研究の主な要素はランダムに割り当てられたグループであるため、準実験ではグループがランダムに割り当てられることはありません。準実験と真の研究を区別する唯一の要素がグループのランダムな割り当てであるにもかかわらず、なぜグループのランダムな割り当てがそれほど重要なのでしょうか？
例を挙げて説明しましょう。新しい心理療法がうつ病患者にどのような影響を与えるかを明らかにしたいと仮定します。本格的な臨床試験では、精神科病棟の半分を治療グループに分け、半数は新しい心理療法を受け、もう半数は標準的なうつ病治療を受けます。
そして、医師は、この治療の結果と標準的な治療の結果を比較し、この治療がより効果的であるかどうかを判断します。一方、医師たちは、一方のグループに治療を行い、もう一方のグループには治療を行わないのは倫理的に問題があると考えているため、この本格的な実験に同意することはまずないでしょう。
このような場合、準実験的研究が役立ちます。患者をランダムに割り当てるのではなく、病院にすでに存在する心理療法グループを明らかにします。明らかに、この試験を熱心に引き受けたいカウンセラーもいれば、従来のやり方を好むカウンセラーもいるでしょう。
これらの既存のグループは、ランダムに選択されたものではないとしても、新しい療法を受けた人と通常の治療を受けた人の症状の変化を比較するのに利用することができます。
両者の間に有意な差があり、それが十分に説明できるのであれば、その差異は治療によるものであり、他の外部変数によるものではないと確信することができます。
前述の通り、準実験的研究では、人々をランダムに条件や条件のシーケンスに割り当てることで、独立変数を操作する必要があります。非等価グループデザイン、プレテスト・ポストテストデザイン、回帰不連続デザインなどは、その一部です。
準実験的研究のデザインとは？
準実験的研究デザインとは、実験的デザインに類似した研究デザインの一種ですが、真の実験的デザインのように独立変数（単数または複数）を完全に制御することはできません。
準実験デザインでは、リサーチャーが独立変数を変更または観察しますが、参加者はランダムにグループ分けされるわけではありません。その代わり、年齢、性別、特定の刺激を何回見たかなど、すでに共通している要素に基づいてグループ分けされます。
割り当てがランダムではないため、実際の実験よりも因果関係についての結論を導き出すのが難しいです。しかし、ランダム化が不可能であったり倫理的に問題がある場合、準実験デザインは依然として有用です。
特にリソースが限られているリサーチャーにとっては、真の実験デザインを完成させるのは不可能であるか、あるいはあまりにも費用がかかりすぎる可能性があります。準実験デザインでは、すでに支払われた、または他者（多くの場合、政府）によって収集されたデータを利用することで、問題を研究することができます。
他の研究形式よりも交絡変数の制御が容易であるため、ほとんどの実験よりも高い外部妥当性があり、実験以外の研究よりも高い内部妥当性（真の研究よりも低い）があります。
準実験研究は定量か定性か？
準実験研究は定量研究の手法です。数値データの収集と統計分析を行います。準実験研究では、異なる状況や処置のグループを比較し、因果関係を見つけます。
定量データから統計的な結論を導き出します。 定性データは、参加者の経験や意見を明らかにすることで準実験的研究を強化することができますが、定量データがこの手法の基礎となります。
準実験的研究の種類
準実験的デザインにはさまざまな種類があります。 最も一般的な3つの種類は以下の通りです。 非等価グループのデザイン、回帰における不連続性、自然実験。
非等価グループのデザイン
リサーチャーは比較可能な既存のグループを選びますが、非同等グループデザインでは、そのうちの1つのグループのみが治療を受けます。
このデザインを採用する際には、研究者は研究で調整を行うか、可能な限り比較可能なグループを選択することで、あらゆる交絡因子を考慮するように努めます。準実験的デザインで最も一般的なのはこのタイプです。例：非同等グループのデザイン
あなたは、放課後の新しい活動が学業成績の向上につながると考えている。あなたは、異なるクラスから2つの比較可能な学生グループを選び、一方には新しいプログラムを、もう一方には使用しない。
プログラムが成績に影響を与えるかどうかは、プログラムに参加する学生と参加しない学生を比較することで確認できる。
回帰における不連続性
リサーチャーが研究したいと考えている多くの治療法は、基本的な恣意的なカットオフに基づいており、その基準値を超える人は治療を受け、下回る人は受けないことになります。この時点では、グループ間の違いはほとんど存在しないほど些細なものであることがよくあります。
その結果、リサーチャーは基準値を下回る人を参照グループとして、また、基準値をわずかに上回る人を介入グループとして活用することができます。例：回帰における不連続性
米国では、特定の高校がテストで一定の成績を収めた生徒のために確保されています。この試験に合格する生徒と不合格になる生徒は、系統的な方法で異なる可能性が高いです。
しかし、正確なカットオフ値は恣意的なものであるため、ぎりぎりで試験に合格する限界付近の生徒と、僅差で不合格になる生徒は、極めて類似しており、彼らの結果の微細な差異は主に偶然によるものである。その結果、結果に差異がある場合は、その差異は教育経験によるものであると考えられます。
この2つのグループの子供たちが、選択制の学校に通うことでどのような影響を受けるのかを見るために、長期的な結果を観察することができます。
自然実験
通常、リサーチャーは、実験室でのテストと屋外でのテストの両方において、対象者をどちらのグループに割り当てるかを決定します。 患者をランダムまたは不規則にコントロール治療に割り当てるのは、外部要因やシナリオ（「自然」）による自然実験です。
自然実験は観察的なものであるため、一部にランダムな割り当てが採用されている場合でも、実際の実験ではありません。例：自然実験
最もよく知られている自然実験のひとつに、オレゴン健康研究（Oregon Health Study）があります。2008年、オレゴン州では、アメリカの低所得者向け公的医療制度であるメディケイド（Medicaid）の加入者数を増やすことを決定しました。
しかし、この制度の対象となる人全員に給付金を支給する余裕がなかったため、ランダムな抽選で枠を割り当てる必要がありました。
専門家は、登録者を治療グループ、条件を満たしているが大当たりを引けなかった人を実験グループとして、このプログラムの影響を研究することができました。
QuestionProは準実験的研究にどのように役立つのでしょうか？
QuestionProは、研究の設計や分析を支援する機能を備えているため、準実験的研究に役立つツールとなります。QuestionProが準実験的研究に役立つ方法をいくつかご紹介しましょう。
アンケートを設計する
QuestionProでは、研究対象者からデータを収集するためのアンケートを作成することができます。多岐選択、自由記述、リッカート尺度の質問が可能です。この方法で、定量および定性データを収集することができます。
研究対象者をランダムに選定
準実験的研究では、人々をグループにランダムに割り当てることはありませんが、研究のいくつかの要素をランダムに選定する必要がある場合があります。QuestionProでは、質問と回答をランダムに選定して、偏りを減らすことができます。
長期間にわたってデータを収集
準実験研究では、一般的に介入や治療を評価するために、時間をかけてデータを収集します。QuestionProでは、定期的にアンケートを送信してデータを収集することができます。また、リマインダー機能を使用して、より多くの回答を得ることもできます。
データの分析
クロス集計や統計分析は、QuestionProのデータ分析オプションの1つです。これにより、データのパターンを見つけ、介入や治療の効果を評価することができます。
チームとの共同作業
QuestionProは、貴社のチームがアンケートや統計にアクセスすることを可能にします。これにより、コラボレーションとデータ主導の意思決定が改善されます。
QuestionProを利用することで、最も成熟した市場調査プラットフォームとツールにアクセスでき、重要な洞察を収集し分析するお手伝いをします。InsightsHubを活用することで、データ管理の統合ハブとして、研究データ組織化し、探索し、検索し、発見することができます。これにより、研究データを一元化したデータリポジトリで効率的に管理することが可能です。
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