研究論文が偏っているというリサーチ・バイアス（Research Bias）について聞いたことがあるはずだが、それを書く研究者について考えたことがあるだろうか？その研究者が偏っていて、そのせいで論文も偏っているとしたら？

この現象は 研究者バイアス この記事では、偏見とその種類、そして偏見を防ぐ方法を分析することで、偏見について深く学ぼうと思う。では、深く掘り下げて理解しよう 研究におけるバイアスを避けるには. 

研究者のバイアスとは何か？

研究者バイアスとは、研究者の主観的な信念、価値観、態度、嗜好が、研究の計画、実施、結果の解釈に影響を与えることを指す。研究者の個人的な偏見が、不注意または意図的に研究プロセスや調査結果の報告に影響を及ぼし、歪んだ結果や不正確な結果につながる可能性がある場合に発生する。 

研究者のバイアスは、無意識のバイアスや悪意がなくても意図せず発生する可能性があることに注意することが重要である。しかし、研究の客観性と完全性を脅かすものであることに変わりはない。研究者のバイアスを最小限に抑えるために、科学者は厳格な研究方法論を採用し、透明性を維持し、盲検試験などの戦略を採用している、 査読そして独立した再現性。

研究者のバイアスの種類

研究の過程では、いくつかのタイプの研究者のバイアスが発生する可能性がある。以下によくある例を挙げます：

セレクション・バイアス

このバイアスは、研究者が特定の個人またはデータ・ポイントを選択的に調査対象に含めたり除外したりすることで発生し、調査対象集団の代表が偏ることにつながります。これは意図的でない場合も、意図的な場合もあり、結果として代表的でないサンプルとなります。

確証バイアス

研究者は、自分の先入観や仮説を裏付けるような情報を好んだり探し求めたりする一方で、矛盾する証拠を無視したり軽視したりする傾向があるかもしれない。このバイアスは、望ましい結果を支持するデータを選別することにつながる。

オブザーバー・バイアス

オブザーバー・バイアス実験者バイアス（experimenter bias）とも呼ばれ、研究者の期待や予備知識が、研究参加者の行動や反応の観察や解釈に影響を与える場合に発生する。データ収集と分析の客観性に影響を与える可能性がある。

報道の偏り

このバイアスは、研究者が好む結果に沿った特定の結果を選択的に報告したり強調したりする一方で、矛盾する結果や好ましくない結果を無視したり軽視したりするものである。データ分析から研究結果の公表まで、どの段階でも起こりうる。

出版バイアス

パブリケーションバイアス とは、研究者や学術雑誌が、肯定的な結果や統計的に有意な結果を出した研究を、否定的な結果や有意でない結果を出した研究よりも多く掲載する傾向を指す。このようなバイアスは、特定のトピックに関する証拠全体を歪める可能性がある。

リコール・バイアス

参加者の記憶や自己報告に依存する研究では、参加者の出来事や経験の記憶が現在の信念や期待に影響されると、想起バイアスが発生する可能性がある。このバイアスは、不正確なデータや歪んだデータにつながる可能性がある。

文化的バイアス

研究者は意図せずして、自分の文化的視点、価値観、規範を研究プロセスに押し付けてしまう可能性があり、その結果、偏った解釈や、異なる文化や文脈では当てはまらない一般化をしてしまう可能性がある。

デザイン・バイアス

デザイン・バイアスとは、研究デザイン・バイアスまたはリサーチ・デザイン・バイアスとも呼ばれ、デザインや方法論の欠陥や限界のために研究に導入される系統的なエラーや歪みを指す。デザイン・バイアスは 研究計画 特定の結果を系統的に有利にしたり、偏った結果を招いたりする。 

手続き的バイアスとは何か、研究論文でそれを見抜くには？

手続き的バイアス（Procedural bias）とは、調査中に採用された手続きや方法の欠陥や偏りから生じる、調査研究の系統的な誤りや歪みを指す。研究の実施方法によって、データ収集、データ分析、結果の解釈に偏りが生じる場合に発生する。手続き上のバイアスは、研究結果の妥当性と信頼性に影響を与え、研究の完全性を損なう可能性がある。

手続き上のバイアスを見抜くためのポイントをいくつか紹介しよう：

研究デザインの評価

研究の全体的なデザインを注意深く調べる。参加者の選択、治療群または対照群の割り付け、または研究の全体的な構成にバイアスの潜在的な原因がないかどうかを調べる。選択したデザインが研究課題に適切かどうか、潜在的な交絡変数に適切に対処しているかどうかを評価する。

サンプリング手順の見直し

参加者がどのように募集されたか、または研究のために選択されたかを評価する。代表的でない、または偏ったサンプルになる可能性のあるサンプリング・プロセスにおける潜在的なバイアスを探します。共通 サンプリング・バイアス これには、便宜サンプリング、自己選択バイアス、または対象集団を十分に捕捉できない不適切なサンプリング手法の使用などが含まれる。

データ収集方法の評価

データ収集に使用した方法を検討する。データ収集の過程でバイアスが生じる可能性がないか検討する。測定技術の一貫性のない適用、測定手段の信頼性や妥当性の欠如、自己報告データの潜在的な偏りなど、測定バイアスの兆候を探す。

回答者バイアスとは何か？

回答者バイアスとは、参加者バイアスまたは調査回答バイアスとも呼ばれ、参加者が不正確または偏った回答をした場合に、調査研究で起こりうる系統的な誤りまたは歪みを指す。回答者バイアスは、参加者の主観的解釈、社会的望ましさ、記憶の限界、または自分自身を有利に見せようとする動機など、様々な要因によって生じる可能性がある。これは、自己報告式測定法、調査、面接、またはアンケートを通じて収集されたデータの信頼性と妥当性に影響を与える可能性がある。

分析と報告におけるバイアスの発生

バイアスは、調査研究の分析と報告の段階で発生する可能性があり、データの歪んだ解釈や誤解を招く可能性があります。これらの段階でバイアスがどのように現れるかをいくつか挙げてみましょう：

確証バイアス

研究者は、研究の結果について先入観や期待を持っていることがあり、それが分析や報告に影響を与えることがある。確証バイアスは、研究者が自分の既存の信念や仮説に沿った結果に選択的に焦点を当てたり強調したりする一方で、矛盾する証拠を軽視したり無視したりする場合に発生する。

チェリーピッキングの結果

研究者が、自分たちの望む結果を支持する特定の結果を選択的に報告したり強調したりする一方で、あまり好ましくない他の結果を無視したり省略したりすると、バイアスが生じる可能性がある。これは、データの不完全または歪んだ表現につながり、全体像を歪める可能性がある。

過大解釈か誤訳か

研究者は、データから得られる証拠以上の方法で結果を解釈することがある。過剰解釈は、研究者が研究結果の裏付けを超えるような大雑把な結論や一般化された結論を導き出す場合に起こります。誤った解釈は、研究者が統計分析を誤解または誤って説明したり、結果の代替説明を考慮しなかったりした場合にも起こりうる。

ハーキング（結果判明後の仮説立案）

ハーキング（HARKing）とは、データ分析後に仮説を立て、あたかもその仮説がデータ分析前に立てられたかのように見せかけることである。これは、事後的な説明を既存の仮説と偽って提示することでバイアスをもたらし、研究の完全性を損なう可能性がある。

こちらもお読みください： ポストホック分析：プロセスとテストの種類

研究でバイアスを避けるには？

研究者のバイアスを防ぐことは、調査研究の完全性と客観性を維持するために極めて重要である。バイアスを完全に排除することは困難ですが、研究者はバイアスの影響を最小限に抑えるためにいくつかのステップを踏むことができます。以下は、研究者のバイアスを防ぐための戦略です：

自覚と反省

研究者は、自分自身の偏見や先入観を自覚すべきである。個人的な信念や潜在的な偏見を振り返ることで、研究者は意識的に自分の視点を研究プロセスから切り離すことができる。オープンで公平な考え方を身につけることが重要である。

明確なリサーチ・クエスチョンと目的

研究を開始する前に、研究上の質問と目的を明確に定義する。こうすることで、研究者は、先入観にとらわれた考えを裏付ける証拠を求めるのではなく、特定の研究目標に取り組むために、適切で偏りのないデータを収集することに集中できる。

堅牢な研究デザイン

バイアスを最小化する厳密な研究計画法を採用する。無作為化、盲検化、対照群は、公平で偏りのない比較を確実にするために一般的に用いられる手法である。サンプルの代表性を確保し、ランダムサンプリング技術によって選択バイアスを最小化することも極めて重要である。

事前登録

データ収集前に、仮説、研究デザイン、分析計画を含む研究プロトコルを事前登録することは、効果的な戦略である。これにより、バイアスをもたらす可能性のある変更やデータ主導の分析を防ぐことができる。

複製と検証

研究結果を独立して検証するために、再現研究を奨励する。再現研究は、異なる研究者、設定、方法論において結果が一貫していることを保証することにより、バイアスを軽減するのに役立つ。

倫理的配慮

インフォームド・コンセント、守秘義務、利益相反の回避など、倫理的原則を遵守する。倫理的な行動は、研究の全体的な妥当性と信頼性に寄与する。

これらの戦略を実施することで、研究者は研究者のバイアスを最小限に抑え、研究結果の妥当性、信頼性、客観性を高めることができる。 

結論

結論として、研究者のバイアスは、調査結果の完全性を損なう系統的な誤りや歪みをもたらす可能性があるため、調査研究における重大な懸念事項である。本稿で取り上げた戦略を実施し、倫理的行動を促進することで、研究者は研究の客観性と信頼性を高め、研究結果の信頼性と妥当性を確保することができる。

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