実用的な妥当性 – 日本語百科事典辞書

Pragmatic_validity

研究における実際的な妥当性は、より伝統的な（ポスト）実証主義的な研究アプローチとは異なるパラダイムに注目します。これは、厳密さと関連性の議論に関連する問題の改善を目指しており、あらゆる種類の研究の流れに適用できます。簡単に言えば、プラグマティックな妥当性は、規範主導の観点から研究を考察します。複雑で非常に多様な実務分野で実際に発生する問題の解決策は、特定の状況では有効ですが、適用される状況に応じて調整する必要がある方法で開発されます。
「妥当性」という用語は、研究から得られた知識の主張が保証されるかどうかという質問の一種の包括的なものとして見られることがよくこの混乱は、「内部妥当性」と「外部妥当性」という用語の混同から生じる可能性が前者は治療と効果の間の因果関係の証明を指し、後者は一般化可能性に関係します。(この議論では、主に 2 つの用語の間で起こり得る混乱を避けるために、外部妥当性ではなく「一般化可能性」という用語を使用します。) この議論中、私は妥当性が「正しいことを測定したか?」という質問に反映されていると考えています。あるいは言い換えれば、研究者は観察した結果が実際に原因の結果であることを証明できるでしょうか? 実証主義的研究は、異なるパラダイムに基づく実際的な研究とは異なる方法でこの問題にアプローチします。デザインサイエンス研究は、実践的な観点にしっかりと基づいた研究の一例です。
コンテンツ
1 (ポスト)実証主義研究における妥当性
2 実用的な研究における妥当性
3 参考文献
4 情報源

(ポスト)実証主義研究における妥当性
事後実証主義研究は通常、限られた数の変数間の因果関係についての普遍的な真実に到達するために、制御された環境内で行われた経験的観察を数値的に報告しようと努めます。この声明は、実証主義科学の認識論の多くが、文脈に依存しない結論に達するために特異な変数を分離することに基づいていることに関係しています。観察と報告には、実験室実験と定量的モデルが推奨される方法です。これらは、競合するもっともらしい説明を除外すると考えられ、したがって妥当性を保証するのに役立ちます。

実用的な研究における妥当性
処方箋主導型研究の妥当性は、記述的研究とは異なる方法でアプローチされます。最初の違いは、一部の研究者が「厄介な状況」と呼ぶものを扱います (Brown 1992; Collins、Joseph、および Bielaczuc 2004)。混乱した状況は現実のことであり、独立変数を最小化することも完全に説明することもできない高度に多変量の状況です。説明科学では、実験は管理された実験室で行われ、変数を最小限に抑えることができます。現実の介入は複雑な性質を持っているため、介入の成功または失敗 (結果) と介入自体 (原因) を決定的に結び付けることが難しい場合が科学からの知識主張のこの側面は、説明を求める実証主義科学者にとって非常に問題があると見なされています。しかし、実用的なパラダイムを使用する科学者は、この概念に対して 2 つの方法で対応します。第一に、制御された状況で実施される研究の価値に疑問を投げかけることによって(Brown 1992; Hodkinson 2004; Kelly and Lesh 2000; Perrin 2000; Susman and Evered 1978; Walker and Evers 1999; Zaritsky et al. 2003)、第二に、因果関係を別の視点から見る。
プラグマティック妥当性というフレーズの使用は、Worren， Moore & Elliott （2002) で最初に議論され、それを科学的妥当性と対比させました。この考え方は、経営関連の文献でかなりの程度取り上げられています。
多くの社会科学研究者は、管理された実験室環境で介入をテストすることはほとんど実現不可能であり、現実世界を反映していないと主張しています。彼らにとって、価値のある研究成果物を生み出すためには、現実の環境が必要です。これらの成果物は、その分野に関連する実践コミュニティ内の実践者の採用率によって検証されます。 Nowotny （2000) は、学際的な実践コミュニティによって検証された知識を「社会的に堅牢」と呼んでいます。これは、その知識が研究室外の状況で (およびそのために) 開発され、実践者が使用できることを意味します。
次の声明で、Cook (1983) は、多変量の因果関係の相互依存性と妥当性、そして研究対象の状況の複雑さを理解する必要性について、著名な教育研究者であるクロンバックに言及しています。
因果関係を法的に述べるには、結果の完全な予測を達成できるように、この変数システムについての十分な知識が必要です。クロンバックは、因果関係の体系的な組織化とこの種の因果説明の有用性に対する信念から、実験家による少数の特定の原因因子の分離と操作が、因果関係の実際の性質に敏感であるかどうかを疑問視しています。複数のイベント間の影響の複雑なパターンには、回答者の特性、設定、時間も関係します (p.78)。
したがって、Cook (1983) は実際に、文脈のない状況 (実証主義的で説明的な研究の目標) で生成された因果関係の説明の妥当性を疑問視しています。実用的な研究における因果関係は、多少異なる観点から見られますが、それは言葉遣いだけを見ても明らかです。
実証主義的研究における因果関係についての記述は次のようなものです。被験者 y に対してアクション x を実行すると、z が発生します。これは、交絡変数が除外されており、状況 (内部的および外部的に有効) に関係なく、ステートメントが常に true であることを前提としています。私が今やりたいのは、因果関係が規範的にどのように示されるかを説明するために「技術的ルール」の概念を使用することです。
実践科学の目標は、状況を改善するために使用できる知識を開発することです。これを規範的知識と呼ぶことができます。van Aken （2004， 2004b， 2005) によれば、規範的な知識は技術的なルールの形を取ることができます。技術的ルールとは、「…介入または成果物を、特定の応用分野で期待される結果またはパフォーマンスに結び付ける一般知識の塊」です (van Aken、2005: p23)。このルールは、先ほどの因果ステートメントの例とほぼ同じ方法で定式化できます。「被験者 Y に対してアクション X を実行すると、Z が起こります」（原因と結果の定式化に注意してください）。このタイプのアルゴリズム定式化は、設計ソリューションと呼ばれます (vanAken and Romme 2005)。設計ソリューションは通常、統計的に証明された定量的モデルであり、具体的な指示として受け取ることができます (van Aken & Romme、2005)。一方で、ソリューションの設計に使用される、より抽象的な技術ルールもこれらは設計プロセスを導くヒューリスティックであり、決定するものではなく、設計ソリューションと呼ばれます (van Aken 2005; van Aken and Romme 2005)。設計ソリューションは次のように定式化されます。「状況 Z で Y を達成したい場合は、X のようなことを実行します」(van Aken & Romme、2005; p. 6)。つまり、実際的な研究から得られる成果物は因果関係である可能性もありますが、通常は実証主義的研究から得られるものほど具体的または還元主義的ではありません。この声明の中の「何かのような」という言葉は、因果関係が成立する複雑さを暗黙的に指している。原因物質 (上記のステートメントの X) は、複雑かつ多変量であるとみなすこともできます (Cook、1983)。これらの原因物質のテストは、社会プログラムや経済プログラムをテストする評価研究とほぼ同じ方法で、状況に応じて行われます (van Aken 2003)。

参考文献
^ ブラウン、1992年。クック 1983; フーセン 1999 ^ ブラウン、1992年。ホドキンソン 2004; ザリツキーら。2003年

情報源
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