２.３　調査結果の分析

独立変数と従属変数

研究実験では、あるものの変化が別のものの変化を引き起こすかどうかを調べようとします。そのためには、実験では、独立変数と従属変数という2つの重要な変数（変化させることができるもの）に注意しなければなりません。

独立変数independent variableは、実験者によって操作されるもののことです。うまく設計された実験研究では、独立変数は実験群と対照群の間の唯一の重要な違いです。教室でのテクノロジーの使用が学習にどのような影響を与えるかという例では、独立変数は研究参加者の学習の種類です（図2.17）。従属変数dependent variableとは、独立変数がどの程度の影響を与えたかを研究者が測定するものです。この例では、従属変数は、参加者の学習の結果です。

我々は、従属変数が独立変数の関数として変化することを期待しています。言い換えれば、従属変数が独立変数に従属することを期待しています。独立変数と従属変数の関係を考える良い方法は、この質問です：独立変数は従属変数にどのような影響を与えるか？先ほどの例に戻ると、コンピュータプログラムで授業を受けるのと、対面で教師から授業を受けるのとでは、どのような効果があるのでしょうか？

実験参加者の選択と割り当て

研究の計画ができたので、実験に参加してもらうための被験者を募る必要があります。私たちの研究には人間の参加者が含まれますので、誰を参加させるかを決定する必要があります。

参加者Participantとは、心理学的研究の対象者のことで、その名の通り、心理学的研究に参加する人は、その過程に積極的に参加します。心理学研究プロジェクトでは、大学生が参加者となることがよくあります。実際、心理学の下位分野における研究の大部分は、歴史的に学生を研究参加者として参加させてきました（Sears, 1986; Arnett, 2008）。

しかし、大学生は本当に一般集団を代表しているのでしょうか？大学生は、一般集団に比べて若く、高学歴で、リベラルで、多様性に欠ける傾向があります。学生を被験者にすることは一般的に認められていることですが，このような限られた研究参加者に頼ることは，結果をより大きな集団に一般化することが難しいという問題があります。

ここでは高校生を対象とした実験を想定していますが、そのためにはまず標本を作成する必要があります。標本を使用するのは、通常、集団が大きすぎるので、特定の実験にすべてのメンバーを参加させることは当然できないからです（図2.18）。

可能であれば、無作為抽出の標本を使用するべきです（他の種類の標本もありますが、この章では無作為抽出の標本に焦点を当てます）。無作為標本random sampleとは、より大きな母集団の一部で、その母集団のすべてのメンバーが等しく選択される確率を持つものです。無作為標本が好まれる理由は、標本数が十分に大きければ、参加した個人がより大きな母集団を代表していることが合理的に確認できるからです。つまり，サンプルに含まれる性別，民族，社会経済的水準，その他結果に影響を与える可能性のある特性の割合が，より大きな人口の割合に近いことを意味しています。

この例では，対象とする集団を代数学の学生と決めたとします。しかし、全ての代数学生というのは非常に大きな集団なので、その代わりに、特定の都市の全代数学生を対象とする、というように限定します。このとき、様々な所得層、家庭環境、人種、民族、宗教、地域の学生を対象とするのが望ましいです。母集団として管理しやすいので、地元の学校と協力して、実験に参加してもらいたい200人程度の代数学生を無作為に抽出することができます。

要するに、ある都市のすべての代数学生をテストすることはできないので、その都市の構成を反映した約200人のグループを見つけたいということです。代表的なグループがあれば，標本に何らかの偏りがあることを恐れることなく，調査結果をより大きな集団に一般化することができるのです。

サンプルが得られたので、実験の次の段階は、参加者を無作為に割り当てて実験群と対照群に分けることです。無作為割付random assignmentでは、すべての参加者がどちらかのグループに振り分けられる確率が等しくなります。標本の代数学生を実験群と対照群のどちらかに無作為に割り当てる統計ソフトがあります。

無作為に割り付けることは、健全な実験計画には欠かせません。十分に大きなサンプルでは、無作為に割り付けることで、グループ間に系統的差異があるとは考えられません。例えば、男性だけで構成されたグループ、特定の民族のアイデンティティを持つグループ、特定の宗教的イデオロギーを持つグループが存在する可能性は非常に低いと言えます。ここで重要なのは、もし実験開始前からグループ間に系統的差異があったとしたら、グループ間に見られる違いが何に由来するものなのかがわからないということです——その差は元々あったものなのでしょうか、それとも独立変数の操作によって生じたものなのでしょうか？

無作為割付をすることにより、実験群と対照群の間で観察された差が独立変数の操作に起因するものであると仮定することができます。