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ネイサン・オユエン

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2026/05/26

準実験デザインの例：タイプと実際の活用事例

ネイサン・オユエン

EYのシニアアカウンタント

会計学の学士号を取得し、会計の大学院ディプロマを修了しました

リンクトイン

準実験デザイン（Quasi-experimental designs）は、ランダム割付（無作為化）が不可能な場合に、研究者が因果関係を調査するのに役立ちます。制御されたランダムなグループに頼る代わりに、これらの研究では学校、クリニック、近隣地域、または地域といった現実世界の環境を利用します。

そのため、教育、ヘルスケア、公共政策など、研究者が答えを必要としているものの、誰が介入を受けるかを完全に制御できない分野において特に有用です。

このガイドでは、最も重要な準実験の例を見ていき、それぞれのデザインが機能する理由を説明し、自身の研究において自信を持って明確に適切なアプローチを選択・適用する方法を示します。

準実験研究デザインとは？

準実験研究デザイン（quasi-experimental research design）とは、ランダム割付を行わずに因果関係を検証する手法です。

ランダムなグループを作成する代わりに、現実の環境にすでに存在する自然に形成されたグループを使用するため、応用研究においてより現実的なアプローチとなります。研究者は一般的に、既存の教室、病院、または地域社会を対象に調査を行います。

quasi experimental designで説明されているように、準実験は実現可能性と有意義な因果的洞察の間の実用的なバランスを提供するため、応用研究で広く使用されています。

真の実験とは異なり、参加者は条件にランダムに割り当てられません。そのため、介入が始まる前にグループ間で差異がある可能性があり、代替的な説明を排除することがより困難になる場合があります。

結果として、準実験デザインでは内的妥当性が課題となることがあります。こうした制限があるにもかかわらず、準実験の手法は社会学、心理学、経済学などの様々な分野で不可欠なままです。

独立変数： 介入または治療（処置）
従属変数： 測定されるアウトカム（結果）
対照群（コントロールグループ）： 処置を受けない比較対象グループ
実験群（トリートメントグループ）： 介入を受けるグループ

準実験デザインの主な種類の例

ここでは、実際に目にすることの多い主なタイプを紹介します。解説には、簡単な例とそれを実際にどこで使用すべきかを含めています。

非等価対照群デザイン（Nonequivalent control group design）

2つのグループを比較しますが、それらはランダムに割り当てられたものではありません。すでに存在していたグループです。

例：ある学校の1つのクラスに新しい数学プログラムを導入します。もう1つのクラスでは従来の指導法を使用します。学期の終わりに、両クラスのテストの点数を比較します。
使用される場面： これは教育研究のいたるところで見られます。グループが最初から同等に作成されたわけではないため、研究者は初期の差異を考慮するために統計（ANCOVAなど）を使用する必要があります。大きな課題は、考慮していなかった変数（交絡因子）への対処です。

1群事前事後テストデザイン（One-group pretest-posttest design）

単一のグループを測定し、何かを導入した後に、再度測定を行います。独立した対照群はありません。

例：ある工場が、6ヶ月間に発生した事故の数を記録します。その後、安全トレーニングプログラムを実施します。実施後、さらに6ヶ月間事故を追跡し、件数が減少したかどうかを確認します。
弱点： 事故の減少はトレーニングのおかげかもしれません。あるいは、生産の季節的な減速など、同時に発生した他の何かが原因だった可能性もあります。何が変化をもたらしたのかを確実にするのは困難です。
トレードオフ： 非常に簡単かつ低コストで実施できるため、ビジネスや職場での研究でよく使われます。しかし、因果関係の証拠としては最も弱いものになります。

非等価対照群を伴う事前事後テストデザイン

これは先ほどのデザインのより強力なバージョンです。既存の2つのグループがあり、一方のグループにのみ変化を導入する前と後の両方で、両方のグループを測定します。

例：あるクリニックが禁煙を支援する新しいプログラムを開始します。別の同様のクリニックでは実施しません。両方のクリニックの喫煙者に彼らの習慣についてアンケート調査を行います。最初のクリニックでプログラムを1年間実施した後、全員に再度アンケート調査を行います。
優れている理由： プログラムを実施したクリニックの方が、もう一方のクリニックよりも喫煙率が大幅に低下した場合、プログラムが実際に効果的であったとより自信を持って言えます。これは、外部の要因（新しい公衆衛生キャンペーンなど）が全員に同時に影響を与えた可能性を排除するのに役立ちます。

最初の3つのデザインを比較すると、以下のようになります：

デザインタイプ	対照群あり？	事前テストあり？	証拠の強さ
1群事前事後テスト	いいえ	はい	低い
非等価対照群	はい	任意	中程度
対照群を伴う事前事後テスト	はい	はい	高い

中断タイムシリーズデザイン（Interrupted time series design）

「前」と「後」の1回ずつの測定だけでなく、長期間にわたって多くの時点でデータを収集します。特定のイベントの後に、トレンドに変化が生じたかどうかを確認します。

例：ある国が砂糖入り飲料に課税する法律を可決しました。研究者は、増税の数年前から数年後にかけて、月ごとの全国の炭酸飲料売上データを分析します。彼らは、増税が始まったまさにその時点で、売上の長期的トレンドが明らかに低下しているか、または形を変えているかを確認しようとします。
有用な理由： 政策や法律を評価するのに非常に強力です。単一の2時点間の変化を見るよりも、長期的なパターンの変化を確認する方が説得力があります。詳しい応用についての議論は、時系列ベースのデザインが現実世界の医療研究でどのように使用されているかを示す interrupted time series design in real world studiesで見ることができます。

回帰不連続デザイン（Regression discontinuity design）

特定のスケールにおける特定のカットオフ値（基準点）の上または下に位置するかどうかに基づいて、人々が治療（介入）グループに割り当てられます。

例：ある大学が、世帯収入が50,000ドル未満の学生に個別指導の奨学金を支給します。研究者は、ギリギリで受給資格を得た学生（例：収入49,500ドル）と、ギリギリで対象外となった学生（例：収入50,500ドル）の卒業率を比較します。
ロジック： これら2つの学生グループは、そのわずかな収入の差と奨学金を受け取ったかどうかを除けば、あらゆる面で実質的に同一であるという考え方に基づいています。彼らの結果に生じた大きな違いは、奨学金に起因するものと安全に結びつけることができます。経済学者や政策アナリストは、その巧みな論理からこのデザインを非常に好みます。

マッチングおよび傾向スコアデザイン

ランダム化ができないため、統計を用いてそれを模倣しようとします。治療グループの個人を見つけ、非治療グループからほぼ同一の特徴を持つ個人を「マッチング」します。

例：オンライン講義と対面講義の大学授業を比較する研究を行います。オンライン講義の受講生一人ひとりに対して、高校の評定平均値、年齢、専攻が同じである対面講義の受講生を見つけます。そして、これらマッチングされたペアの成績を比較します。
落とし穴： 測定可能でデータが存在する項目に基づいてしかマッチングできません。学生のモチベーションの高さや、静かに勉強できる環境の有無といった、目に見えない潜在的な違い（隠れた変数）を考慮することはできません。バイアスは軽減されますが、排除することはできません。

ドメイン別の現実世界における準実験デザインの例

これらの手法はあらゆる場所で目にすることができます。いくつかの主要な分野で実際にどのように機能しているかをご紹介します。

教育

学校では、実験のために子供たちをランダムにシャッフルすることは通常できません。そのため、すでに存在するグループを対象に調査を行います。

具体例： ある学区が、新しいオンライン学習支援プログラムを試すことに決めました。このプログラムをリンカーン高校の全生徒に提供します。一方で、ジェファーソン高校の生徒は従来の自習室システムを使い続けます。学期の終わりに、研究者は両校の期末試験のスコアを比較します。
使用される理由： 真のランダム化が選択肢にない場合に、新しい教育ツールやプログラムをテストするための標準的かつ実用的な方法です。

ヘルスケア

病院やクリニックでは、新しい手順やシステムを研究するために、既存の患者グループを利用します。

具体例： ある病院が、看護師が患者のバイタルサインを記録するための新しいデジタルシステムを導入しました。システムが稼働する前の6ヶ月間に病棟に入院した患者の平均回復時間を調べ、稼働後の6ヶ月間の患者の回復時間と比較します。
使用される理由： 一部の患者に対して、あえて質の劣るケアを提供するようにランダムに割り当てることはできません。このアプローチにより、ヘルスケアの研究者は現実世界の改善を管理された方法で研究することができます。

公共政策

新しい法律や税金が導入されると、それは全員に影響を与えます。研究者は長期的データを調べることで、その効果を調査します。

具体例： ある州がタバコを購入できる法定年齢を18歳から21歳に引き上げました。公衆衛生の担当者は、法改正の前後数年間にわたる州全体のティーンエイジャーの喫煙率を追跡し、トレンドラインの低下を調べます。
使用される理由： これは多くの場合、中断タイムシリーズデザインになります。大規模な政策が、実際に誰もが望んでいた変化をもたらしたかどうかを明らかにするための主要な方法です。

ビジネスとマーケティング

企業は、真のA/Bテストが不可能な場合など、本格的なローンチの前に一部の顧客層を対象に新しいアイデアをテストします。

具体例： あるSNSアプリが新しい動画機能を開発しました。まず、カナダのすべてのユーザーを対象にこの機能をリリースします。3ヶ月間、カナダのユーザーが動画を視聴する頻度を、その機能がまだ提供されていないイギリスやオーストラリアなどの類似市場のユーザーと比較追跡します。
使用される理由： Redditなどのフォーラムでも、アナリストはこれを「段階的展開（staggered rollout）」と呼んでいます。企業は比較データを収集しつつ、グローバルローンチの前に現実世界での使用状況を確認し、問題を特定することができます。

このタイプの研究は、定性的な洞察と定量的な測定の中間に位置することがよくあります。これらのアプローチの違いについて確信が持てない場合は、 qualitative vs quantitative researchで、それぞれの方法がどのように研究デザインの決定に寄与するかを説明しています。

準実験デザインのメリットとデメリット

これらの方法が何に優れていて、何が不足しているかを理解することは、それらを用いた研究を正しく評価するための鍵となります。

メリット

最大の強みは、真の実験を行うことが不可能であったり、倫理的ではなかったりする場合でも研究を行える点です。

現実世界での活用： 学校、病院、都市などで実際に発生しているプログラム、政策、治療をそのまま研究できます。人工的な実験室の環境を作る必要はありません。
倫理的な実用性： 有益である可能性のある治療を、誰かに対してランダムに拒否することは倫理的にできません。アメリカ国立衛生研究所（NIH）も、多くの臨床研究がまさにこの理由から非ランダム化デザインを使用せざるを得ないことを指摘しています。
効率性： 学校の成績表や病院の入院記録など、既存のデータを頻繁に利用できます。これにより、研究をより迅速かつ低コストで実施することができます。
規模： これらのデザインは、大規模なグループや集団全体に適用できるため、新しい法律や公衆衛生キャンペーンなどの評価に不可欠です。

デメリット

大きなトレードオフは、因果関係に関する主張が弱くなる点です。調査している介入が、変化の真の原因であると確信を持つのは難しくなります。

根本的な問題： ランダム割付を行わないため、比較しているグループ同士が最初から異なっていた可能性があります。新しい数学プログラムに参加した生徒は、もともと教育熱心な保護者を持っていたのかもしれません。新しい治療法を受けた患者は、一般的に元々の健康状態が良かったのかもしれません。こうした元々存在する差異が、結果を歪める可能性があります。
交絡変数（混同変数）： これらは、測定されておらず、実際には結果に影響を与えている可能性のある要因です。この種の研究においては常に脅威となります。
選択バイアス： 人々がどちらかのグループに属することになるプロセスはランダムではありません。新しいプログラムへの参加を自ら選択する人は、そうでない人よりもモチベーションが高い可能性があり、そのこと自体がより良い結果につながる可能性があります。
不確実性： 最終的に得られるのは、相関研究で見られるような強い「相関関係」であり、決定的な因果関係の証明ではありません。その証拠は示唆的ではありますが、揺るぎないものではありません。

これらの課題および研究者がそれらにどのように対処するかについてのより深い説明は、準実験デザインにおける因果推論と妥当性の問題を調査しているquasi experimental design validity and causal inferenceで議論されています。

準実験研究をデザインするステップ・バイ・ステップ手順

準実験を実施する必要がある場合の、分かりやすい手順を以下に示します。

1. 問い（リサーチクエスチョン）を定義する まず、明確な因果関係に関する問いから始めます。具体的に設定しましょう。

弱い例： 「そのプログラムは効果がありますか？」
優れた例： 「新しいピアチュータープログラムを修了した高校生は、修了しなかった高校生よりも、代数の期末試験のスコアにおいてより大きな上昇を示しますか？」

2. グループを見つける グループをランダムに作成することはありません。すでに存在するグループを利用します。

実験群（トリートメントグループ）： 介入を受ける人々、教室、または地域（例：新しいソフトウェアを導入する3つの支社）。
対照群/比較群： 通常通り継続するグループ（例：古いシステムを使い続ける2つの支社）。あなたの目標は、これらのグループを最初から可能な限り似たものにすることです。

3. デザインを選択する 選択は、状況において何が実用的であるかに完全に依存します。

アクセスできるのが1つのグループのみである場合は、1群事前事後テストデザインを使用します。
既存の2つのグループがあり、それらを事前と事後に測定できる場合は、非等価対照群を伴う事前事後テストデザインを使用します。
政策変更を研究し、長年にわたるデータがある場合は、中断タイムシリーズデザインが最適です。
厳密なカットオフ値（テストの点数や収入レベルなど）によって介入が決定される場合は、回帰不連続デザインが最も厳密な選択肢となります。

4. 他の変数を考慮する これは最も重要な分析ステップです。ランダム化を行わなかったため、統計的に他の要因を制御するよう努め、可能な限り信頼できる尺度を使用する必要があります。

マッチング： 実験群の各人物を、同様の特徴（年齢、事前のテストスコアなど）を持つ対照群の人物とペアにします。
回帰分析： これを使用して、他の変数を数学的に一定に保ちながら、介入の効果のみを特定します。
差の差分析（DID）： 実験群の「変化」と対照群の「変化」を比較します。これにより、両方のグループに影響を与えたトレンド要因を相殺することができます。

これらの手法がご自身のより広範な研究アプローチにどのように適合するかを検討している段階である場合、research paradigmsを参照することで、さまざまなデザインが研究目標とどのように一致するかを明確にするのに役立ちます。

5. 慎重に分析し報告する 数値を注意深く解釈します。

介入が変化を「引き起こした」と「証明された」と主張してはいけません。証拠は因果関係を「示唆している」、あるいは「支持している」と表現します。
研究の限界について率直に説明しましょう。結果に影響を与えた可能性のある、制御できなかった他の変数を明確にリストアップします。この誠実さが、研究の信頼性を高めることにつながります。

結果を報告する際、引用スタイルの明確さも信頼性にとって重要です。学術的な執筆をフォーマットしている場合、et-al example apaが研究論文における適切な引用の使用方法に関するガイダンスを提供します。

準実験デザインに関するまとめ

すべてをコントロールできない状況で因果関係を証明することがどれほど難しいか、そして結果が不確かに感じられたり疑問視されやすかったりすることに、もどかしさを感じたことがあるかもしれません。それは誰もが直面する課題です。これらのデザインは、現実の条件に対処しながらも、完璧なセットアップが不可能な場合に有用な答えを得るのに役立ちます。

すべての制限事項について考えすぎる代わりに、明確な構造を構築し、自身の選択をうまく説明することに集中しましょう。Jenniのようなツールは、アイデアをより早く整理し、文章をシャープに保つのに役立ちます。これにより、行き詰まる時間を減らし、研究を前に進めることにより多くの時間を使うことができます。