記述的調査と相関的調査は、研究者がそれぞれの分野で野心的かつ慎重な判断を下すのに役立つ、2つの重要なタイプの調査研究である。 記述的相関研究では、記述的研究と相関的研究の両方が用いられる。
記述的研究とは、客観的かつ体系的に属性を記述するために行動を観察する研究方法と定義される。 記述的研究プロジェクトは、現象や集団を深く理解しようとするものである。
一方、相関研究は、研究者が変質させたり、変数間の因果関係を決めつけたりすることなく、現実世界で変数が自然にどのように関連しているかを記述し、予測する方法である。
記述的研究の主な目的は、現状のスナップショットを作成することであり、相関的研究は2つ以上の実体や変数を比較するのに役立つ。
記述的相関研究とは何か？
記述的相関研究は、2つ以上の変数の間の関係を、因果関係を主張することなく説明しようとする研究デザインの一種である。 少なくとも2つの変数に関するデータを収集・分析し、それらの間に関連性があるかどうかを調べることも含まれる。
記述的相関研究では、研究者は関心のある変数を説明し、それらがどのように関連しているかを解明するためにデータを収集する。 主な目標は、変数を変更したり、あることが別のことを引き起こすと仮定したりすることなく、変数とそれらの関連性を完全に説明することである。
記述的相関研究では、研究者は変数を変えたり、因果関係を見つけようとはしない。 そうではなく、ただ関心のある変数を見て測定し、データから浮かび上がるパターンと関係を見るのである。
実験的研究では、独立変数が従属変数にどのような影響を与えるかを調べますが、記述的相関研究では、変数間の関係を記述するだけです。
記述的相関研究では、相関研究デザインは2つ以上の変数の間の関係の大きさと方向を測定し、それらの関連を明らかにする。 記述的相関研究では、比較されるグループや変数の間に等価性を持たせることが重要である。
記述的相関研究では、測定された従属変数の測定前に独立変数が発生する。 その目的は、ある集団やグループの特徴や行動を説明し、独立変数と従属変数の関連を調べることである。
記述研究と相関研究はどのように行われるのか？
記述的研究は、3つの方法、すなわち、”etc. “を用いて行われる：
- ケース・スタディ-ケース・スタディでは、個人またはグループを徹底的に調査・研究する。 ケーススタディは、仮説を導き出し、現象の研究の幅をさらに広げるものです。 しかし、ケーススタディは正確な予測をする能力がないため、因果関係を判断するために使うべきではない。
- 調査-調査は、回答者とも呼ばれる集団に実施される一連の質問である。 アンケートは、回答者から有意義なインサイトを収集するのに役立つ、一般的な市場調査ツールである。 質の高いデータを収集するためには、アンケートは、自由形式と自由形式の質問をバランスよく組み合わせた、適切な質問でなければならない。
- 自然主義的観察-自然主義的観察は、観察する人や対象を邪魔することなく、自然環境の中で行われる。 それは、スーパーマーケットで人に知られずにメモを取るようなものだ。 なぜなら、人々は自分がここで観察されていることに気づいていないからである。 そうすることで、彼ら本来の特徴が引き出される傾向にある。
相関研究もまた、自然主義的観察を用いてデータを収集する。 しかし、それに加えて、情報を収集するためにアーカイブデータを使用する。 アーカイブデータは、過去に実施された同様の性質の研究から収集されたものである。 アーカイブデータは一次調査によって収集される。
自然主義的な観察とは対照的に、アーカイブを通じて収集される情報は単純明快である。 例えば、社会保障番号を使って米国内のジャシンダという名前の人の数を数える。
記述的研究と相関的研究
| 属性 | 記述的研究 | 相関研究 |
| 目的 | 記述的研究は、新たな事実や研究の意味を明らかにするために用いられる。 | 相関調査は、2つの変数を測定するために実施される。 |
| 自然 | 記述的研究は分析的であり、綿密な調査が調査中の情報収集に役立つ。 | 相関性は数学的な性質を持っている。 正の相関は、2つの変数の間の関係を統計的に測定するために係数が表示されます。 |
| 目的 | 記述的な性質は、他の定量的調査を実施するための知識ベースを提供する。 | このタイプの研究は、ある研究における2つの変数がどの程度関連しているかを探るために用いられる。 |
| 例 | 調査は、ホスピタリティ業界で最も広く使われている従業員のモチベーション向上ツールに関する情報を得るために行われた。 | がんと結婚が関係しているかどうかを知るための研究が行われてきた。 |
記述的相関研究の特徴
記述的相関研究の主な特徴は以下の通りである：
商品説明
主な目的は、記述研究と同様、対象となる変数を徹底的に記述することである。 研究者は、ある集団や事象の特徴、行動、態度を説明することを目的としている。
人間関係
記述的相関研究は、相関研究と同様に、2つ以上の要因がどのように関連しているかを調べるものである。 経年変化や連動性など、変数同士がどのように結びついているかを見る。
定量的な分析
量的データを分析する方法の多くは、記述的相関研究に用いられる。 研究者は統計的手法を用いて、変数間の関係の大きさと方向を研究し測定する。
操作なし
相関研究と同様、研究者は変数を変えたりコントロールしたりしない。 データは、変化や干渉のない自然な環境で採取される。
横断的または縦断的
記述的相関研究には、横断的または縦断的デザインを用いることができる。 横断的調査はある時点のデータを収集するのに対し、縦断的調査は長期間にわたってデータを収集し、経時的な変化や関係を調べる。
記述的相関研究の例
例えば、記述的相関研究では、人の年齢とその人の収入の関連性を調べることができる。 研究者は人々の年齢と収入のサンプルを取り、2つの要因の間に関連性があるかどうかをデータで調べる。
- 例1：大学生の睡眠時間と学業成績の間に関連性があるかどうかを調べる研究プロジェクトがある。 子供たちが毎晩何時間寝ているのか、成績はどうなのかを記録しているのだ。 データを調査することで、研究者は生徒の睡眠方法を説明し、睡眠時間と学校での成績の間に関連性があるかどうかを調べることができる。
- 例2：ある研究者が、40歳から60歳の人の運動習慣が身体の健康にどのような影響を与えるかを知りたがっている。 トレーニングの頻度やハードさ、肥満度（BMI）、血圧、コレステロール値などを記録する。 データを分析することで、研究者は参加者の運動習慣と身体的健康について説明し、これらの要因の関連性を調べることができる。
- 例3：ある研究者が、体を鍛えている大学生がストレスを感じにくいかどうかを調べたいとしよう。 世論調査を使って、学生が毎週何時間運動しているか、ストレスをどの程度感じているかを調べている。 データを見ると、運動とストレスレベルには中程度の負の相関があることがわかる。 つまり、運動量が増えれば増えるほど、ストレスレベルは下がる傾向にある。
結論
記述的相関研究は、母集団や集団の特徴や、異なる部分間の関係を知るのに適した方法である。 これによって研究者は、ある変数が別の変数を引き起こしたと示唆することなく、変数を詳細に記述し、それらの関係を調べることができる。
記述的相関研究は有用な洞察を与え、さらなる研究の出発点として、あるいは仮説を立てるために利用できる。 因果関係を示すことができない、横断的データに依存しているなど、この種の研究の問題点を認識しておくことは重要である。
それでも、記述的相関研究は物事を理解するのに役立ち、多くの分野での意思決定を容易にする。
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