記述的研究は、幅広い分野の研究者にとって不可欠なツールであり、集団、グループ、または関心のある現象の特徴、行動、傾向に関する貴重な洞察を提供する。これは、仮説を立て、パターンを特定し、特定のトピックや関心領域に関する新しい知識を生み出すための強力なツールである。

記述的研究とは何か?

記述的研究は 調査方法 特定の集団や現象について、その行動、特徴、状態を観察し、記述することである。 変数.記述的研究の主な目的は、ある現象や集団について詳細かつ正確な説明を提供することであり、通常、調査、面接、観察などのさまざまなデータ収集技法を用いる。 

記述的研究の目的

記述的研究の主な目的は、対象となる現象や集団を詳細かつ正確に記述することである。具体的には、記述的研究の一般的な目的には以下のようなものがある:

  • 集団の特徴を説明する: 記述的研究は、人口統計、健康状態、行動、態度、信念など、特定の集団の特徴を詳細に説明することを目的としている。
  • パターンや傾向を特定する: 記述的研究は、行動やその他の現象におけるパターンや傾向を特定するのに役立つ。 研究 または介入。
  • 仮説を立てる: 記述的研究は、特定の現象や集団に影響を及ぼす潜在的な原因や要因について、仮説やアイデアを生み出すことができる。
  • 理解を促進する: 記述的研究は、研究者や実務者が特定の現象や集団をよりよく理解するのに役立ち、効果的な介入策や政策を開発するのに有用である。

記述的研究の種類

どのような記述研究を用いるかは、研究課題と利用可能な資源によって異なる。いくつかの 類型 を含む記述的研究のことである:

症例報告とケースシリーズ

症例報告(Case Report)と症例シリーズ(Case Series)は、特定の病態や疾患の1例以上の症例を観察し報告する記述的研究である。症例報告は通常、個々の患者の臨床歴、症状、治療法について記述し、一方、症例シリーズは類似した病態の患者群を観察するものである。これらの研究は、まれな病態や予期せぬ治療結果についての貴重な情報を提供することができる。しかし、因果関係やより大規模な集団への一般化可能性を立証する能力には限界がある。

横断的研究

横断研究は、ある時点のデータを収集する記述的研究である。これらの研究は、ある集団における特定の状態や行動の有病率を説明したり、潜在的な危険因子や他の変数との関連を特定したりするのに有用である。比較的短時間で簡単に実施できるが、因果関係を立証する能力には限界がある。クロスセクション研究については、こちらの記事で詳細をお読みください。現在をマッピングする:横断研究の是非を探る".

エコロジー研究

生態学的研究は、曝露と転帰の関係を集団レベルで調査する記述的研究である。一般的に、特定の曝露と健康転帰との関連を調べるために、国勢調査や行政記録などの集計データを使用することが多く、仮説を立てたり、集団レベルでのパターンや傾向を特定したりするのに有用である。しかし、個人レベルの要因を説明したり、因果関係を立証したりするには限界がある。

記述的研究の利点

記述的研究には、研究者や実務家にとって有用ないくつかの利点がある:

  • 詳細な情報を提供する: 記述的研究は、ある現象や集団を詳細かつ正確に記述することができ、研究者が特定の集団の特徴、行動、態度、信念をよりよく理解するのに役立つ。
  • 仮説を立てる: 記述的研究は、特定の現象や集団に影響を及ぼす潜在的な原因や要因について、仮説やアイデアを生み出すことができ、将来の研究の指針として有用である。
  • 比較的短時間で簡単に実施できる: 記述的研究は、比較的短時間で簡単に実施できることが多いため、費用対効果の高いデータ収集方法である。

記述的研究の短所

記述研究にはいくつかの利点があるが、以下のような欠点もある:

  • 因果関係を立証する能力は限られている: 記述的研究は、特定の現象や集団を記述することはできるが、因果関係を立証するものではない。特定の曝露や行動が特定の結果を引き起こしたかどうかを判断することはできない。
  • 一般化には限界がある: 記述的研究は、多くの場合、少数の特定のサンプルを用いており、より大きな集団を代表していない可能性がある。その結果、記述的研究から得られた知見は、他の集団や環境に一般化できない可能性がある。
  • 交絡変数をコントロールする能力に限界がある: 記述的研究では、潜在的に交絡する可能性のある変数をすべてコントロールできないことが多く、特定の曝露や行動と結果との関係について結論を出すことが難しくなる。

記述的研究のためのデータ収集法

記述的研究では、データ収集方法の選択は、次のような点に依存する。 リサーチクエスチョン利用可能なリソース てんち 研究対象集団の適切なデータ収集方法を選択することで、研究者は正確で有用な情報を収集することができる。記述的研究の主なデータ収集方法には、以下のようなものがある:

調査とアンケート

調査やアンケートは、多数の人々からデータを収集する記述研究でよく使われる。これらの方法は、標準化された一連の質問を行い、調査対象集団の態度、信念、行動、その他の特徴に関する情報を収集する。これらは、対面、電話、またはオンラインで実施することができ、量的データまたは質的データの収集に使用することができる。

観察とインタビュー

観察やインタビューは、個人や集団を直接観察したり、話を聞いたりして、彼らの行動や経験に関する情報を収集するものである。観察は、自然または 研究室 インタビューは対面または電話で行われる。これらの方法は質的または量的データの収集に使用でき、調査対象集団に関する豊富で詳細な情報を提供することができる。

フォーカス・グループ

フォーカス・グループは、グループ・インタビューの一種であり、特定のトピックや問題についての質的デー タを収集するために用いられます。フォーカス・グループは通常、少人数のグループで行われ、その人たちの経験や意見について、一連の自由形式の質問を受けます。対面でもオンラインでも実施でき、調査対象者の態度、信念、経験についての洞察を得ることができます。

二次データ分析

二次データ分析では、行政記録など他の目的で収集された既存のデータを分析する、 メディカル 記録、または国勢調査データである。この方法は、特定の母集団に関する情報を収集するための費用対効果の高い方法であり、経時的な傾向やパターンについての洞察を得ることができる。ただし、以下の点を考慮することが重要である。 限定 のデータと、二次データソースにバイアスがかかる可能性がある。

記述的研究のためのデータ分析技法

データ分析は、記述的研究に不可欠な要素である。データ分析の目的は、調査中に収集されたデータから意味のある洞察を引き出すことである。記述研究でよく使われるデータ分析技法には、以下のようなものがある:

記述統計

記述的 統計 記述統計は、特定のデータセットの特徴を要約し、記述するために使用される。一般的に使用される記述統計には、平均値、中央値、最頻値などの中心傾向の尺度や、標準偏差、範囲などのばらつきの尺度が含まれる。変数の分布を記述したり、外れ値を特定したり、調査対象の集団内の異なるサブグループを比較したりするのに使用できる。

探索的データ分析

探索的データ分析(EDA)では、次のようなものを使用する。 ビジュアルグラフィカル テクニックを使ってデータを探索し、変数間のパターンや関係を特定する。EDAは、外れ値の特定、正規性のチェック、データの潜在的なエラーや矛盾の検出に使用できる。一般的に使用されるEDA技法には、散布図、ヒストグラム、箱ひげ図、相関行列などがある。

記述研究における倫理的配慮

どのような調査研究でもそうであるように、記述的研究を実施する際に考慮すべき倫理的配慮がある。研究が倫理的な方法で実施されることを確実にするための措置を講じることで、研究者は、参加者の権利と幸福が守られ、研究が有効で信頼できる結果を生み出すことを確実にすることができます。重要な倫理的考慮事項には、以下のようなものがある:

  • インフォームド・コンセント: 記述的研究の参加者は、研究の目的と性質、潜在的なリスクや利益について十分に知らされるべきである。 
  • 機密性と匿名性: 研究者は、記述的研究で収集されたデータの機密性と匿名性を確保するための措置を講じるべきである。 
  • 危害のリスク: 研究者は、研究に参加した結果、参加者が直面する可能性のある潜在的なリスクを注意深く考慮すべきである。潜在的なリスクは可能な限り最小化されるべきである。

記述的研究の例

研究方法について学ぶ際には、「記述的研究とは何か」という疑問と、データ収集におけるその役割を理解することが重要です。以下は、記述的研究の例です:

ある研究者が大学生の睡眠パターンを理解したいと考えている。500人の大学生を対象に調査を行い、毎晩何時間睡眠をとっているか、何時に寝て何時に起きるのが普通か、朝はゆっくり休めたと感じるか、といった質問をした。そして研究者は調査データを分析し、大学生の典型的な睡眠パターンのプロフィールを作成する。

ある企業が顧客層の属性を把握したいと考えている。彼らは1,000人の顧客を対象にアンケートを実施し、年齢に関する質問をした、 ジェンダー教育レベル、その他の関連要因などである。同社は次に、調査データを分析して、年齢層、性別、平均所得水準などの情報を含む、典型的な顧客のプロファイルを作成する。

ある研究者が、ある地域の人々の食習慣を理解したいと考えている。研究者は、公共の場で人々の食べ物の選択と食行動の観察を行った。そして、その観察結果を分析し、その地域の人々の典型的な食習慣(どのような種類の食べ物を摂取しているか、どれくらいの量を食べているか、どれくらいの頻度で外食しているかなど)を記述する。

あなたの影響力を高める75,000以上の正確な科学的数字

Mind the Graph は、科学者が高品質な 科学的 プレゼンテーションで研究を強化することができます。このプラットフォームは、75,000を超える科学論文のライブラリを提供しています。 けいすう 情報量が多く、視覚に訴えるようにデザインされている。を使用する主な利点のひとつは Mind the Graph を簡単に作成、カスタマイズできることである。 科学発表会 設計の経験を必要としない。

記述的研究とは何か、なぜ研究において重要なのか </trp-post-container
ロゴサブスクライブ

ニュースレターを購読する

効果的なビジュアルに関する高品質なコンテンツを独占配信
科学におけるコミュニケーション

- 専用ガイド
- デザインのヒント
- 科学ニュース・トレンド
- チュートリアルとテンプレート