What is Generalizability in Research?

この記事では、「研究における一般化可能性とは何か」について説明します。 どのようにして、そしてなぜ一般化可能性が研究の重要な特性であるのかを議論します。 研究者はどのようにして特定のツールを使用して研究の一般化可能性を向上させることができるのか。 研究者は、研究を行う前に、研究を一般化する方法について理解しておく必要があります。

定義

一般化可能性とは、サンプルに基づいた研究結果を母集団全体に適用することと定義できます。 一般化可能性と研究の移転可能性は、研究の相互に関連する2つの特性です。

一般化可能性の次元

研究において一般化可能性を考える場合、2つの特徴または次元があります：研究が行われている特定の集団に関する一般化可能性と、その普遍的な適用です。

特定の母集団

具体的には、研究が行われた特定の母集団に対する一般化可能性に基づいて、研究が評価されます。 より一般化できる研究は、全体の人口に適用することができます。 多くの医学研究は、特定の集団で病気が蔓延した理由や、病気の蔓延を防ぐ方法を解明することを目的としています。 このような研究は、正確に行われれば非常に有用です。 その結果は集団全体に一般化され、非常に大きな意味を持ちます。 研究者は、適切なサンプリング技術、適切なサンプルサイズ、正確な手順を使用することで、このような研究がより一般化されることを理解する必要があります。

普遍的な適用

研究者は、研究とその結果の普遍的な魅力を知ることに非常に関心があります。 研究結果が有望であれば、ますます多くの研究者が、研究結果を検証するためにそのような研究を再現したいと考えます。 そうすると、研究結果は、世界中の似たような集団に対してより一般化できるようになります。 このようにして得られた知見は、理論の構築や仮説の確立に役立ちます。

なぜ一般化可能性が重要なのか

研究者が全人口を使って研究を行った場合、結果として得られた研究は全人口に対して行われたものであるため、一般化可能性が高くなります。 しかし、研究ではそうはいきません。 研究者はサンプルを使って研究を行うため、絶対的な一般化を達成することはできないのです。 絶対的な一般化可能性を達成するためには、全人口を使って研究問題を研究しなければなりません。 全人口を調査することは、時間がかかり、多くの資源を必要とするため、不可能です。 サンプルを調査する際には、調査の質と調査実施の可能性の間で何らかの合意と妥協をすることになります。 適切なサンプルサイズを選択し、そのサンプルが全人口を代表するものであることを確認するために使用できるツールや手段があります。 サンプルが完全に代表可能であることを絶対的に主張することはできませんが、統計的手法を使用することで、代表の確率を示すことができます。

一般化可能性を達成するには？

正しいサンプリング技術、正しいサンプルサイズ、そして統計的な手順の適用によって、一般化可能性を証明することは十分可能です。

選択したサンプルサイズは、母集団全体を代表できるものでなければなりません。そのためには、サンプルサイズを計算するためのサンプリング式を使用しなければなりません。 サンプルが小さすぎて、母集団全体を代表できないようなことがあってはなりません。 また、サンプルが大きすぎて管理が困難になることも避けなければなりません。 研究者の中には、大きなサンプルの方が代表性が高いと考える人もいますが、大きなサンプルは管理が難しく、それゆえに研究に誤りが生じる可能性があるため、そうではありません。

サンプリング方法やタイプも、研究の必要性に応じて選択する必要があります。 ランダムサンプリングと非ランダムサンプリングの手法があります。 無作為抽出の方が母集団を代表しているように見えますが、場合によっては無作為抽出ができないこともあります。

研究は、一般化できるように、厳密にコントロールされた環境で行われる必要があります。

また、研究の一般化を妨げるようなミスがないように、正確な研究手順と技術を使用する必要があります。 研究における正確さもまた、研究の非常に重要な特性であり、研究のすべての特性が何らかの形で相互に関連していることに留意する必要があります。

研究の一般化可能性を証明し、普遍的に適用できるようにするためには、同じ技術や研究デザインで研究を再現する必要があります。