実験的研究は、研究の変数を制御または操作されないものです。研究を発展させるために、著者らは自然環境で研究されるべき現象を観察し、後でそれらを分析するために直接データを取得します。
非実験的研究と実験的研究の違いは、後者では変数が操作され、研究が制御された設定で行われることです。したがって、たとえば、重力はさまざまな高さから石を意図的に落とすことによって経験されます。
一方、非実験的研究では、研究者は必要に応じて、研究対象の現象が発生する場所に行きます。たとえば、若者の飲酒習慣を知るために、調査が行われるか、その様子が直接観察されますが、飲み物は提供されません。
このタイプの研究は、心理学、失業率の測定、消費者調査、世論調査などの分野で非常に一般的です。一般に、これらは既存のイベントであり、独自の内部法または規則に基づいて作成されています。
非実験的な研究デザイン
実験的研究で起こることと比較して、非実験的研究では、研究された変数は意図的に操作されていません。先へ進む方法は、分析される現象を、それらが自然な文脈で現れるときに観察することです。
このようにして、研究されている被験者に刺激や条件はありません。これらは自然環境にあり、実験室や管理された環境に移されることはありません。
既存の変数には2つの異なるタイプがあります。前者は独立した呼び出しですが、いわゆる従属呼び出しは前の呼び出しの直接の結果です。
このタイプの研究では、原因と影響の関係を調査して、有効な結論を導き出します。
状況はそれらを調査するために明示的に作成されていないため、非実験的な設計は、独自の内部ルールの下で開発された既存の状況を調査していると言えます。
実際、与えられた別の名前は事後調査の事です。つまり、事実についてです。
実験計画との違い
2つのタイプの研究の主な違いは、実験計画では研究者による変数の操作があることです。目的の条件が作成されると、研究はその影響を測定します。
一方、非実験的な調査ではこの操作は存在しませんが、データはイベントが発生する環境で直接収集されます。
1つの方法が他の方法よりも優れているとは言えません。研究対象や研究者が自分の研究に与えたい視点に応じて、それぞれが等しく有効です。
独自の特性により、研究が実験的である場合、結果を確実にするためにそれを繰り返すことははるかに簡単です。
ただし、環境の制御により、自発的に測定するのが難しいと思われるいくつかの変数が作成されます。これは、非実験的な設計で起こることの正反対です。
特徴
すでに上で示したように、このタイプの研究の最初の特徴は、研究された変数の操作がないことです。
通常、これらはすでに発生した現象であり、後で分析されます。この特性とは別に、これらのデザインに存在する他の特性を指摘できます。
-非実験的研究は、倫理的な理由（若者に飲み物を与えるなど）のために、制御された実験を実行するオプションがない場合に広く使用されます。
-グループはそれらを研究するために形成されていませんが、これらは自然環境にすでに存在しています。
-データは直接収集され、分析および解釈されます。この現象に対する直接の介入はありません。
-イベントは自然に発生するため、非実験的なデザインが応用研究で使用されることは非常に一般的です。
-提示された特性を考えると、このタイプの研究は明確な因果関係を確立するためには有効ではありません。
タイプ
断面設計または断面設計
このタイプの非実験的研究デザインは、特定の時間にデータを観察および記録するために使用され、その性質上、固有のものです。このように、実行される分析は、特定の瞬間に発生する現象の影響に焦点を当てています。
例として、都市の家屋に対する地震の影響、または特定の年の学校の失敗率の研究について言及できます。また、複数の変数を使用して、調査をより複雑なものにすることもできます。
断面設計により、個人、オブジェクト、または現象の多様なグループをカバーできます。それらを開発するとき、それらは2つの異なるグループに分けることができます：
説明的
目的は、1つ以上の変数が出現するインシデントとその値を調査することです。データが取得されると、それは単にその説明です。
因果関係
これらの設計は、特定の時間に発生するいくつかの変数間の関係を確立しようとします。これらの変数は1つずつ説明されているのではなく、それらがどのように関連しているかを説明する試みが行われています。
縦型デザイン
以前の設計で何が起こるかとは対照的に、長期的には、研究者は、特定の変数が経時的に受ける変化を分析するつもりです。これらの変数間の関係がこの期間中にどのように進化するかを調査することも可能です。
この目標を達成するには、さまざまな時点でデータを収集する必要があります。この設計には3つのタイプがあります。
急上昇
彼らは、一部の一般集団で発生する変化を研究しています。
グループの進化
研究対象は、より小さなグループまたはサブグループです。
パネル
前のものと同様ですが、常に測定される特定のグループがあります。これらの調査は、グループの変更とともに個々の変更を分析するのに役立ち、問題の変更を生成した要素を知ることができます。
例
一般に、これらの設計はすでに発生したイベントの研究のために作成されているため、変数を制御することは不可能です。それらは、いくつかの要因の発生率を測定するため、および世論調査のために、あらゆる種類の統計分野で非常に頻繁に使用されます。
アルコールの影響
非実験的研究の古典的な例は、人体へのアルコールの影響に関する研究です。研究対象に飲酒を与えることは非倫理的であるため、これらのデザインは結果を得るために使用されます。
これを達成する方法は、アルコールが定期的に消費される場所に行くことです。そこで、この物質が血中に到達する程度が測定されます（または、データは警察または一部の病院から取得できます）。この情報を使用して、異なる個々の反応を比較し、それについて結論を導きます。
世論調査
トピックに関する特定のグループの意見を測定しようとする調査は、非実験的なデザインを使用して実行されます。たとえば、選挙調査はほとんどの国で非常に一般的です。
学校のパフォーマンス
教育センター自体が提供する学生の結果の統計を収集する必要があるだけです。さらに、研究を完了したい場合は、学生の社会経済レベルに関する情報を検索できます。
各データを分析し、それらを相互に関連付けると、家族の社会経済レベルが学童の成績にどのように影響するかについての研究が得られます。
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