データベース研究と観察研究の違いを徹底解説｜データの使い方を中学生にもわかる言葉で解説

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データベース研究と観察研究の違いを徹底解説

データベース研究とは、研究者がすでに作られて蓄積されているデータを使い、目的とする問いに答えるための分析を行う方法です。例えば病院の電子カルテデータ、企業の顧客データ、政府が公開している統計データなどが対象になります。これらのデータには、患者の年齢や性別、治療の内容、検査結果、時系列データなど、さまざまな情報が含まれています。データベース研究の強みは、実際の現場で生まれた「現実のデータ」を用いるため、研究費用が抑えられやすく、多くのケースを同時に分析できる点です。一方で、データの収集目的が研究用に設計されていないことが多く、欠損データや測定の不揃い、データの保存方法の違いによるバイアスが残りやすいという課題もあります。データをどう選ぶか、どの期間を対象にするか、どの変数をどう前処理するかによって結論が変わることがよくあります。

この点は「観察研究」との大きな違いを生みます。観察研究は、研究者が介入を行わず、自然に起こる現象を観察して関連性を推測します。データの出所がデータベースか、現地での直接観察か、あるいはアンケートなどの調査データかで、研究デザイン自体が異なりますが、基本的な目的は「関係性や傾向を見つけること」です。データベース研究は既存データを再分析することが多く、観察研究は現場の現象を新たに観察してデータを作ることが多い、という大まかな違いを覚えておくと理解が進みます。
研究の現場では、この違いを正しく知っておくことがとても大切です。なぜなら、誤ってデータの背景を無視すると、結論の信頼性が落ちることがあるからです。
最後に、実務での使い分けを考えるときは、データの質、目的、時間軸、介入の有無、倫理的な配慮などを総合的に判断することが基本になります。

データベース研究と観察研究の違いを具体的に掘り下げる

実際の研究場面を想像してみましょう。病院のデータベースを使って薬の効果を調べる場合、患者ごとに薬を投与したかどうか、投与量、副作用の有無、年齢、併用薬などの情報を集めて統計的に分析します。ここで大事なのは「介入が自然発生的か、計画的か」そして「データの欠損や診断の取り方のばらつきをどう扱うか」です。データベース研究では、すでに記録された情報を再結合して分析することが多いので、欠損データの扱いを誤ると結果が不安定になります。通常は欠損を補完する方法や、特定の基準を満たすサブセットだけを分析するアプローチが用いられます。これに対して観察研究は、研究開始前に特定の介入を行わず、自然に起こる出来事を追跡します。例えば新しい教育プログラムが子どもたちの成績にどう影響するかを、複数年にわたり追跡して比較するなどが代表例です。重要なのは「因果関係を確定するにはさらなる検証が必要」であること、そして「関連性と因果を混同しない」ことです。この区別を正しく理解しておくと、研究の計画を立てるときにも、データを選ぶときにも、読み手に伝える際にも、ずいぶんスムーズになります。
以下の表は、両者の違いを要点レベルで整理したものです。

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観点	データベース研究	観察研究
データの出所	既存のデータベース	現場観察・調査データ
介入の有無	しばしば介入なしだが、介入を含む分析もあり	一般的には介入は設定せず自然発生
デザインの使い方	コホート・ケース–対照などデザインは多様	前向き・後向き観察研究など
偏りの主な原因	欠損データ、測定バイアス、選択バイアス
因果推論の難易度	難しいが、統計的手法で補正可能

この表を見れば、両者の「目的の異なり」に加え、「データの取り扱い方の違い」が際立って分かります。いずれの方法も、適切に設計し、透明性を保ち、限界を明記することが大切です。研究者だけでなく、データを利用する学生や現場の人にも、正しく理解してほしいポイントです。

ピックアップ解説

データベース研究とは、過去に蓄積された記録を“宝さがし”する探偵のようなものです。現場へ自ら踏み込まずとも、記録された数字や情報のつながりをたどって、原因と傾向のヒントを見つけます。もちろん欠損や記録の不揃いは障害物。どのデータを使い、どう調整するかが勝敗を分けます。私は友だちにこう言いました。「データの声をよく聞くこと、そして自分の態度を透明にすることが大切だよ」と。彼はうなずき、次の分析へと歩みを進めました。

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