16 実験研究の長所と短所

研究では、私たちの現実を説明する最良の方法を見つけるための複数の方法があります。. 実験的研究は、変数を高度に制御し、因果関係を確立できるため、最も人気のある方法です。

この方法が使用される多くの分野があり、とりわけ心理学、社会学、化学、薬学などの科学に不可欠です。

この記事では、この方法の長所と短所について説明します。、さまざまな分野で適用されるいくつかの例を説明します。

• 推奨記事: 「準実験的研究: それは何であり、どのように設計されているか?」

実証研究のメリット

以下に、実験的研究の利点をまとめました。

1. 可変制御

この方法により、調査対象の変数を分離し、調査の目的に応じて変更することができます。. 変数を組み合わせて、それらが互いにどのように相互作用するかを調べることもできます。

その結果、実験的研究により、変数を最大限に制御できます。

2. 因果関係の特定

変数を個別に調べることで、直接的な関係を簡単に確立できます 研究者によって取り入れられた行動と得られた結果との間。

3. 学習制限なし

実験的な方法であらゆるトピックにアプローチできます、それを実験計画に導入し、分析する変数を抽出する方法を知っているだけです。

4. 結果は2倍になる可能性があります

実験が行われる変数とコンテキストを制御することにより、 必要に応じて何度でも複製および繰り返すことができます.

さらに、別の研究グループが元の実験者の指示に従って同じ実験を行い、その結果を複製することができます。

5. 他の調査方法と組み合わせることができます

得られた結果が信頼できるものであることを保証するため、実験的研究と他の方法を組み合わせることは有益です。

こうすることで、調査結果を比較して、顕著な相違がないかどうかを確認できます。

• 興味があるかもしれません: 「15種類の研究（と特徴）」

短所

前のポイントで見たすべての利点にもかかわらず、 実験的研究にもいくつかの欠点と弱点がある可能性があります.

1. 非運用面

愛、幸福、その他の抽象的な概念は研究が難しい. つまり、長さ、高さ、温度などの変数とは異なり、感情などは正確に測定できません。

2. 人為的な状況

研究室では、調査する目的に応じて状況が作られます。 これらの状況は高度に制御されており、実際の状況をほとんど再現できません.

この人為性により、自然界では常に一緒に発生する変数が除外される場合があります。

3. ヒューマンエラー

人間は不完全であり、実験は厳密ではあるが、 変数を測定するときに実験者自身が間違っている可能性があります.

ヒューマン エラーは必ずしも深刻な事態である必要はありませんが、最も重大なケースでは、すべての結果を無効にする必要があり、調査を繰り返す必要があります。

4. 環境は参加者に影響を与える

実験室または研究が実施されるその他の場所で、 気を散らす要因 またはそれが参加者の気分を変える可能性がある場合、彼らの反応が影響を受けます。

5. 変数の操作は客観的でない場合があります

研究者の偏見または故意のいずれかにより、 結果は、仮説を確認する方法で操作および解釈されます。 研究で検証し​​ます。

6. 時間がかかる場合があります

科学的調査には多くの手順が必要です. 最初に研究対象を選択しなければならず、次にそれが何であるかを見つけなければなりません。 変数、後で実験計画を精巧にする必要があり、まだいくつかあります さらにステップ。

これらすべての段階を経なければならないということは、多くの時間がかかることを意味します。 さらに、実験が開始されると、修正が必要なエラーが検出され、データ収集が一時停止される場合があります。

サンプルの参加者を獲得するのは長いプロセスであり、彼らが最終的に実験を実行することを保証するものではありません.

7. 倫理的な問題

歴史に沿って 倫理違反に近いという理由で物議をかもした実験もある.

一例を挙げると、ナチスの医師たちは、強制収容所の囚人に対して非人道的かつ残酷な方法で実験を行い、拷問や殺害に何の躊躇もありませんでした。

考慮すべきもう 1 つの倫理的側面は、動物実験です。 多くの環境保護主義者や動物の権利擁護者は、動物の使用に完全に反対しています。 科学的目的、ただしこれは研究の場合のように人命を救うことを意味する場合があります 医薬品。

8. 研究は本当の説明を提供していません

何度も、 実験的研究は、非常に特定の側面に関連する質問に答えることを目的としています. 実際の状況が研究されていないため、自然界で特定の現象が発生する理由の正確な説明も得られません。

何が特定の変数に単独で影響を与えるかを知ることは良いことですが、それは予測を容易にするためです。ただし、本質的に、同じ変数が他の変数とは別に発生することはありません。

9. 外部変数は常に制御できるわけではありません

実験的研究の主な利点の 1 つは、無関係な変数をより細かく制御できることですが、これはそれらを無視できないという意味ではありません。

10. サンプルは代表的なものではない可能性があります

まれな現象ですが、 真実は、参加者が著しく異なる特徴を示すことが起こり得るということです それらが抽出された人口と比較して。

たとえば、若い女性がどの程度痩せていることに執着しているかを調べたいとします。 私たちのサンプルは 18 歳から 25 歳の間であると判断し、私たちの街で彼らを募集しました。

予測可能なことは、さまざまな懸念を持っている女性を見つけることです.体重について多くのことを心配する人もいれば、体重は人生の重要な側面ではないと考える人もいます.

私たちの研究では、ほとんどが肥満の女性で構成されたサンプルがありました。これは、健康の観点から明らかに体重に関する懸念を生み出す要因です。

11. グループは比較できない場合があります

研究が2つ以上のグループを比較する場合、異なる理由で比較できない場合があります.

以下を例に取りましょう: スポーツのパフォーマンスが性別変数によってどのように影響されるかを調べたいとしましょう。 私たちは30人の男性と30人の女性を募集し、全員に同じ身体検査を受けさせました.

これらの人々はすべて、研究に参加する前にすでにスポーツをしていたことが判明しました。 ほとんどの女性がコンテンポラリー ダンスを行い、ほとんどの男性が練習しているという偶然の一致 サッカー。

身体検査の結果を分析すると、男性は抵抗力と強さが高く、女性は協調性と柔軟性のレベルが高いことがわかります。

これに基づいて、スポーツのパフォーマンスの質的な違いに影響を与えたのがスポーツの種類なのか、性別変数なのかはわかりません。

参考文献:

• ノイマン、W. L.、Neumann、W. L. (2006). 社会調査の方法: 質的および量的アプローチ。
• パンチ、K. F. (2013). 社会調査入門: 量的および質的アプローチ。 セージ