量的研究エッセンシャル

「量的な看護研究ってなんとなく好きになれない」，「必要だとわかっているけれど，どう勉強したらいいの？」という方のために，本連載では量的研究を学ぶためのエッセンス（本質・真髄）をわかりやすく解説します。

■第16回（最終回）：量的研究の魅力

加藤 憲司（神戸市看護大学看護学部 准教授）

　長らくご愛読いただいてきた本連載も，今回が最終回となります。第1回（第3061号）に述べたように，本連載の目的は「読者の皆さんの，量的研究に対する心理的ハードルを下げること」でした。でも，いくらハードルが下がったとしても，皆さんに「跳ぼう」という気持ちがなければ，何にもなりません。そこで最後にもうひと押し，皆さんの背中を押してみたいと思います。

量的研究は単純明快

　第4回（第3073号）で説明に用いたスポーツの例えを思い出してください。冬季オリンピックのフィギュアスケートや夏季オリンピックの体操，新体操，シンクロナイズドスイミングなどは，審査員の採点によって優劣が決まる競技です。これらの競技をただ眺めて楽しむことはもちろんできますが，優劣を評価できるようになるためには，一定程度以上の知識と経験を必要とします。言い換えれば，採点形式の競技は玄人判断に任されているのです。しかも，審査員によって評価は大なり小なり異なりますね。そういうところがとっつきにくいと感じる人もいるでしょう。

　それに対して，スピードスケートやスキージャンプ，陸上100メートル走やマラソン，走り幅跳び，競泳などは，優劣の決め方がシンプルです。すなわち，いちばん速くゴールに到達した人，いちばん遠くまで跳んだ人が勝ちというわけです。これなら，そうした競技の経験がまったくない人，つまり素人であっても容易に優劣を判断できます。また，1位・2位・3位といった順位は，誰が見ても同じですね。そういう単純明快な競技を見ると，筆者はとてもスカッとします。たぶん，同じように感じている人は少なくないでしょう。

　今挙げた，玄人判断が必要な競技と素人でもわかるシンプルな競技の違いは，研究における質的研究法と量的研究法の違いと相通じるものがある，と筆者は考えます。質的研究法の個々の手法はそれぞれの手法ごとに知識や経験の蓄積が要求されます。それは例えば，「フィギュアの審査技術を身につけたらシンクロの審査もできるようになる」ということがないのと似ています。一方，量的研究法はちょうど，「スタートと同時に計測を始めて，ゴールまでのタイムを競う」という，共通のルールで機械的に結果が出るのと似ています。実際，0コンマ何秒のタイムを争うような競技の計時は機械が行いますね。量的研究法の場合は，データが同じならば誰がやっても結論は同じです。こうした両研究法の特徴の違いを，筆者は連載第1回で「質的研究法はheterogeneous」，「量的研究法はhomogeneous」と表現しました。これらはどちらが良いとか悪いという問題ではありません。かつては「量的研究法でなければ科学的とは言えない」といった風潮がありましたが，それは「タイムを競わなければスポーツじゃない」と主張するぐらいにナンセンスなことだと言えます。フィギュアスケート選手とスピードスケート選手との間に何の対立もないように，質的研究者と量的研究者との間にも対立などないはずです。

「アカデミック」と「テクニカル」を区別する

　ここまで，スポーツの例えを用いて量的研究の単純明快さを説明してきました。それでも読者の中には，「量的研究は難しい」というイメージが拭い去れない人もいるでしょう。その理由は，統計分析という難しげな作業が含まれるからですね。でも，先ほど述べたように量的研究では「データが同じならば結論も同じ」という特徴があります。これは言い換えれば，「データを誰が統計分析しても結果は同じ」ということです。そうであれば，量的研究において統計分析をする人と研究する人とが別人であっても構わない，ということになるはずです。

　ここで，量的研究のプロセスを大きく「アカデミック（学術的）」な部分と「テクニカル（技術的）」な部分に分けて考えてみましょう（図）。研究において意味のある問いを見つけ，研究をデザインする部分と，得られた結果を解釈し，そこから問いの答えを導き出す部分は，研究者自身が担わなければならないアカデミックな作業です。一方，研究デザインに基づいてデータを収集する部分とデータを統計分析する部分は機械的にできるテクニカルな作業であり，必ずしも研究者自身が行う必要はありません^1）。もちろん，大学院で研究者としてのトレーニングを積んでいる段階の人は，一つの研究の全プロセスを遂行することに教育的な意味があるでしょう。でも，チームで行う研究であれば，データ収集はデータ取りのスペシャリストが，統計分析は統計のスペシャリストがそれぞれ担当するのがむしろ普通ですし，かつ望ましいと言えます。なぜなら，研究者自身が収集・分析を行う場合，バイアスが入り込む危険性があるからです。中立的な立場で収集されたデータや分析された結果であってこそ，客観的な判断が可能だと考えるわけです。

図　量的研究のプロセス（文献1　p17の図を改変）

　これに対し，質的研究法では「アカデミック」と「テクニカル」をすっきり区別することは必ずしも容易ではなく，かつ適切だとも言えないのではないでしょうか。質的研究者にとって，どのようなデータを取り，どのように分析するかという部分はアカデミックな知識や経験を駆使する作業であり，同じデータからいかに他の研究者と異なる深い結論を導き出すかが腕の見せどころでもあるように思います。

初学者こそ量的研究を

　以上の議論から筆者が主張したいのは，「研究の初学者ほど，量的研究から入るのが合理的だ」ということです。理由はすでに述べたように，量的研究はルールが単純で知識や経験の蓄積が必要ないことと，テクニカルな作業をそれぞれのスペシャリストに委ねることが可能であり，かつ推奨されることです。看護の世界には，質的研究がふさわしい問いもあれば，量的研究がふさわしい問いもあります。ですからどちらかしか知らないよりは，両方を知っておくほうが研究の選択肢が広がりますね（これは筆者自身の自戒も込めて言っています）。そうであるならば，まずは量的研究から「研究」というアカデミックな営為のトレーニングを始め，知識と経験を積んでから質的研究に挑戦するという順番が望ましい，と筆者は考えます。統計が苦手であれば，筆者のような人にチームに入ってもらえばいいのです。ただし，チームには計画段階から入れておいてほしい，と強調しておきます。すでにデータを取り終えた後で相談に来られても，できることは限られてしまうからです。

　本連載のおかげか，筆者の周囲でも「量的研究をやりたい」という大学院生が増えてきているような気がします。全16回で必ずしも意を尽くせたとは言えませんが，読者の皆さんの中から1人でも多くの人が「量的研究をやってみようかな」と思ってくださるなら，筆者としては望外の喜びです。この続きはまたいつか，どこかでお目にかけたいと思います。ご愛読ありがとうございました。

（了）

参考文献
1）早川和生編著．看護研究の進め方　論文の書き方　第2版．医学書院；2012．p105.