研究の種類｜バウンドレス心理学

実験的研究

実験的研究では、制御された環境で独立変数と従属変数を使用して仮説を検証し、因果関係を確立します。

Learning Objectives

実験計画における独立変数と従属変数の役割を比較する

Key Takeaways

Key Points

実験は一般的に最も精密な研究であり、最も決定的な力を持っています。特に、原因と結果の関係についての仮説を裏付けるのに効果的です。
適切に設計された実験は、測定された効果が操作された独立変数によって引き起こされたものであることを確認するために、ランダムな変数を制御する機能を備えています。
実験者は、従属変数のみを測定しながら、独立変数を操作する方法を決定します。

Key Terms

従属変数。操作された側面によって影響を受ける実験の側面または対象であり、治療の効果を確認するために測定される結果。一連の実験で変更または操作される変数。
無作為割当。

心理学における実験的研究は、科学的手法を応用して、心理学の4つの目標である「行動と心的過程の記述」「説明」「予測」「制御」を達成します。心理学者は、変数を測定し操作することで、特定の仮説を検証するために実験的研究を行います。制御された環境を作ることで、研究者は独立変数が従属変数に与える影響を検証することができます。

例えば、ある心理学者が、ビデオゲームの暴力が子どもの攻撃性に与える影響に興味を持っているとします。この心理学者は、ある子どもには暴力的なビデオゲームを1時間、他の子どもには暴力的でないビデオゲームを1時間、無作為に割り当てます。そして、心理学者は、その後の子どもたちの社会生活を観察し、「暴力的なビデオゲーム」条件の子どもたちが、「非暴力的なビデオゲーム」条件の子どもたちよりも攻撃的な行動をとるかどうかを調べます。この例では、独立変数はビデオゲームグループです。独立変数には、「暴力的なビデオゲーム」と「非暴力的なビデオゲーム」の2つのレベルがあります。

独立変数と従属変数

実験的研究において、独立変数とは、実験者が制御し操作する要因のことです。この変数は、目的の特定の結果の原因であると仮定されます。一方、従属変数は独立変数に依存しており、独立変数によって変化する（あるいは変化しない）ものである。従属変数は、（操作するのではなく）測定したい変数です。簡単な実験では、研究者は、クッキーを食べるとタスクを素早く完了できるという仮説を立てます。ある条件では、参加者がタスクを完了したらクッキーを提供し、別の条件ではクッキーを提供しません。

ご褒美の効果。報酬としてクッキーを受け取ること（独立変数）が、タスク完了までの時間（従属変数）に与える影響。図に示すように、クッキーを受け取った参加者は、クッキーを受け取らなかった参加者よりも、タスクを完了するのにかかる時間がはるかに短くなりました。研究者は、タスクが最初から簡単である場合にのみ、クッキーが個人を一生懸命にさせるという仮説を検証することに決めるかもしれません。

実験計画

実験の目的は、仮説を検証するために2つの変数の関係を調べることです。心理学者は、科学的手法を用いて、研究課題に答える実験を計画・設計することができます。実験計画の基本的なステップは以下の通りです。

質問を特定し、すでに知られていることを決定するために予備的な調査を行う
仮説を作成する
独立変数と従属変数を特定し、定義する

独立変数をどのように操作し、従属変数をどのように測定するかを決定する

科学的方法のこと。科学的方法とは、新しい科学的知識が得られ、検証されるプロセスのことです。まず、疑問点を明らかにし、事前の調査を経て、その疑問点に答えるための仮説を立てる必要があります。仮説を検証するための実験を計画し、実験から得られたデータを収集した後、科学者は結論を出します。この結論は、仮説を支持するものか、反論するものかのどちらかです。その後、科学者は、仮説を再構築するか、元の仮説を基に構築します。科学的手法は、仮説を証明することはできませんが、支持または反論することはできます。重要な原則

設計が不十分な研究では、信頼できるデータは得られません。すべての実験には、比較群 (「対照群」と呼ばれる) の組み込み、無作為割り当ての使用、およびバイアスを排除するための努力など、重要な要素があります。

対照群

対照群は、独立変数が従属変数に実際に影響を与えるかどうかを判断するために使用されます。対照群は、独立変数が適用されない場合に何が起こるかを示します。対照群は、研究者が実験に参加することによる影響と独立変数の影響のバランスをとるのに役立ちます。これは、行動に影響を与えるランダムな変数がないことを確認するのに役立ちます。例えば、生産性をモニターする実験では、照明を追加すると工場労働者の生産性が向上するという仮説が立てられました。照明を追加した状態で労働者を観察したところ、生産性が向上しましたが、それは彼らが監視されていたからに過ぎません。

無作為の割り当て

意図しない変数が結果に影響を与える可能性を最小限に抑えるために、被験者を異なる治療群に無作為に割り当てる必要があります。無作為な割り当ては、被験者間の既存の差異が実験に影響を与えないようにするために使用されます。条件間の差異を無作為に配分することで、年齢、社会経済的地位、性格診断などの個人変数が独立変数に対するグループ全体の反応に影響を与える可能性を低くすることができます。理論的には、実験群と対照群のベースラインは、実験開始前に同じになります。したがって、実験終了時に2つのグループの行動に違いがあるとすれば、その理由は実験グループに与えられた治療にあると考えられます。

盲検化と実験者バイアス

対照群の完全性を維持するために、研究者と被験者の両方が「盲検化」されることがあります。研究者が実験の結果を期待して、知らず知らずのうちに被験者の回答に影響を与えてしまうことをデマンド・バイアスといいます。また、他の解釈が可能であるにもかかわらず、実験者が誤って仮説を支持するように情報を解釈してしまうことを期待効果という。実験者バイアスに対抗するために、被験者に実験の意図を知らせないようにすることができるが、これを単一盲検化という。情報を収集する人と被験者に知らされていない場合は、二重盲検実験と呼ばれます。

カウンターバランス

実験を行う際、研究者は、条件のバランスを適切に取らないことによるエラーを避けるために、デザインに細心の注意を払いたいと思います。次のような例を考えてみましょう。あなたは、被験者が緑の光を見たら左手でボタンAを押し、赤の光を見たら右手でボタンBを押すというタスクを遂行する研究を行っています。あなたは、赤の刺激は緑の刺激よりも早く処理されるという仮説を支持する結果を得ました。しかし、別の説明として、多くの人が右利きであるために、右手で反応する方が速いということも考えられます。この問題を解決するには、デザインを「カウンターバランス」にします。被験者の50%に右手で赤い刺激に反応する（左手で緑の刺激に反応する）ように、残りの50%に左手で赤い刺激に反応する（右手で緑の刺激に反応する）ように、ランダムに割り当てます。

実験研究の長所と短所

実験研究の主な長所の1つは、2つの変数間の原因と結果の関係を決定できることです。独立変数を体系的に操作して分離することで、研究者は独立変数が従属変数に与える因果関係を確信を持って判断することができます。実験研究のもう一つの強みは、無作為に参加者を異なる条件に割り当てることができることです。

相関研究では不明瞭だった因果関係の問題も、実験的な研究で解決できることが多いのですが、必ずしもそうとは限りません。実験が不可能な場合や倫理的に不可能な場合もあります。例えば、暴力的なビデオゲームをプレイすることと攻撃的な行動との相関関係を調査する例を考えてみましょう。暴力的なビデオゲームを長期間にわたって子どもたちにたくさんプレイさせ、それが攻撃性に影響を与えるかどうかを調べるのは倫理的に問題があります。さらに、実験的研究は管理された人工的な環境に依存するため、実験のデザインやサンプルサイズによっては、現実世界の状況に一般化することが難しい場合があります。このような場合、その実験は外的妥当性に乏しいと言われ、被験者がさらされた状況が現実の状況とはほとんど似ていないことを意味します。