科学とは、真実に迫ることです。 しかし、人間の真実は、おそらく科学の他のどの領域よりもとらえどころがありません。
適切かつ厳密に設計された実験セットアップがなければ、さまざまな方法でエラーが発生する可能性があります。 中でも特に、研究中の偏りは広範囲に影響を及ぼす可能性があり、準備なしでは止めることが困難です。
研究には、こうした誤ったバイアスを生み出し、参加者や研究者を迷わせ、テストした思考や行動を本当に反映していないデータを扱う可能性がある、いくつかの側面や落とし穴があります。
研究における偏りは広く存在しますが、優れた方法論的コントロールと、正しい答えを得るために最も適した機器を選択することにより、克服できることがよくあります。 以下では、研究を苦しめる最も一般的な偏りをいくつか取り上げ、それを回避する方法を紹介します。
目次:
参加者バイアス
選択バイアス
研究者バイアス
- 研究に影響を与える 3 つのバイアス
- 1. 参加者バイアス
- さて、研究の偏りを修正するには、粘着テープだけでは不十分です（ポストイット ノートも不十分です）。
- 理想の参加者とは、熱心な参加者のことです。 とても熱心です。 (少し怖いかもしれませんが)。
- 2. 選択バイアス
- 詳しくはこちら。 選択バイアスとは何ですか？ (そして、それを打ち破る方法）
- データ内の異常値はおそらくそれほど簡単に見つけられませんが、測定基準を組み合わせれば、それに近いものが得られます。 研究者のバイアス
- 二重盲検設定の一例です。 研究者 1 がグループを分け、研究者 2 はどちらがどちらかわからないように、グループを使って実験を行います。
- まとめ
研究に影響を与える 3 つのバイアス
1. 参加者バイアス
研究を妨げ、悪影響を与える中心的なバイアスの 1 つに、参加者バイアスが挙げられます。
社会的望ましさのバイアスは、この一例です。 参加者は、受け入れられる回答や行動について先入観を持っている場合があり、意識的または非意識的に、それに一致するように回答を調整するのです。
この反応は、敏感なトピック (たとえば、個人の収入や宗教など) を扱う実験で特に起こりやすく、最終的に調査結果を事実とは異なるものに歪めてしまいます。
参加者は、すべてを受け入れる、あるいは質問に否定的に答える (「yeah-saying」「nay-saying」として知られています) こともできます。
以上が参加者の偏りによって起こりうる問題の一部ですが、解決策はあるのでしょうか。
さて、研究の偏りを修正するには、粘着テープだけでは不十分です（ポストイット ノートも不十分です）。
社会的望ましさのバイアスの場合、参加者に匿名性について知らせることが重要です (そして、それも確実にすること)。 賛成/反対を表明する」場合、参加者に適切に動機付けることが重要です – 報酬を与えるか、疲労しないように十分な休憩を取るかです。
最終チェックとして、データの異常値をチェックすることも有効です。 参加者バイアスとは何か？ (そして、それを打ち破る方法)
さらに、心理生理学的測定により、誤解を招く可能性のある回答や行動を見抜き、実際に何が起こっているかをより明確に把握することが可能です。
また、バイオセンサーは、参加者の実際の努力なしにデータを提供することも可能です。 例えば、参加者の注意を測定することは、アイトラッキングで簡単に完了し、参加者に余分なエネルギーを必要としません。
また、自動的な顔の表情分析によって参加者の感情状態 (価値) を記録し、実験中に (ガルバニック皮膚反応の記録などによる) 生理的覚醒の記録と組み合わせることが可能です。
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理想の参加者とは、熱心な参加者のことです。 とても熱心です。 (少し怖いかもしれませんが)。
2. 選択バイアス
参加者が実験を完了する前に、まず参加者を選択する必要がありますが、ここで選択バイアスが発生します。
これは、参加者プールまたはその後のデータがターゲット集団を代表していない場合に起こる実験エラーと定義することができます。
十分な参加者がいなかったり、誤った方法で結果のデータを選択したりすることも、最終的に誤った参加者集団を調査してしまう方法論の一例です
詳しくはこちら。 選択バイアスとは何ですか？ (そして、それを打ち破る方法）
これらの偏りの要因は、複数の方法で修正することが可能です。 自己選択的な参加者グループのバイアスを防ぐには、参加者が研究にアクセスするための複数のチャンネルまたはルートを用意することで対処できます。
これ以外にも、大規模な参加者プールを持つことも（常に可能とは限りませんが）役立ちますし、データソースについて透明であることも、研究の信頼性を高めます。
心理生理学的測定は、複数の記録として簡単に組み合わせることができ、データソースの交差検証を行うことができるため、参加者から得られた知見の信頼性を高めることもできます。 幅広い測定基準を組み合わせることで、外れ値も発見しやすくなります。
データ内の異常値はおそらくそれほど簡単に見つけられませんが、測定基準を組み合わせれば、それに近いものが得られます。 研究者のバイアス
研究者のバイアスは、科学者自身が、しばしば無意識に、ときには意図的に、実施する研究を誤解させるという、見落とされがちで、残念ながらあまりにも頻繁な影響もあります。
研究者は、暗黙のうちに特定の結果を好むように偏っていることがあり、面倒なデータ収集は、たとえ誤りであってもその方向につながる可能性もあります。 他人を見下ろすことは、かなり劇的な効果をもたらし (ホーソン効果として知られています)、代表的ではない方法で行動を変化させることがあります。 研究者バイアスとは何ですか？ (そして、それを打ち破る方法)
これを回避するには、研究を二重盲検試験として完了させる必要があります。
二重盲検設定の一例です。 研究者 1 がグループを分け、研究者 2 はどちらがどちらかわからないように、グループを使って実験を行います。
定義済みのプラットフォームを使用して実験計画を作成し、その中で条件を強制することにより、他の方法では構築することが困難な一貫性と信頼性を保証します。
iMotions などのソフトウェアをこのように使用すると、研究者が研究を通じて参加者に指示する時間を短縮することもできます。
また、データをクールに見せることにもっと時間を使うことができます。
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まとめ
Psychophysiological Measurement は、最終的に研究者に参加者の心やその基礎となる生理状態をさらに覗かせ、フィルターなしの反応や感情へのアクセスを提供することが可能です。
Biosensor を組み合わせて使用すると、相互検証や調査結果の深化が可能になり、調査結果の妥当性が高まるので、実験の強度が高まります。
これを念頭に置いて、研究にデータ ソースを追加するのも、時間をより効果的に使うのも簡単になっています。 人間行動の研究。
Bias is all too prevalent in research, and I hope this article help you to guide to more objective, reliable, and reproducible results. バイアスについてもっと知りたい方は、参加者バイアス、選択バイアス、研究者バイアスについて詳しく説明した過去の記事もご覧ください。 また、研究についてのアドバイスやヒントをお探しの方は、実験計画法の包括的なガイドをお読みください。
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