原因と結果

場合によっては、スポーツの試合があるとき、人々は遅くなってもピザを注文するなど、2つのアイテム間の関係が明確で直感的に見えます。グループのメンバーの一人は、夜に引退する前に何枚か食べると悪夢を見ると断言しています。

さて、「寝る直前にピザを食べると、悪夢を見る人が増えるのか」という疑問に答える唯一の方法は、実験をデザインすることです。

実験計画の 1 つのタイプである因果関係では、研究者は、独立変数 (この場合は就寝前にピザを食べる) を操作することが特定の効果 (従属変数の変化、つまり一晩中発生する悪夢の数) を引き起こすかどうかを判断できます。

彼らは、参加者の半分を実験グループに割り当てることができ、実験操作(寝る直前にピザを3枚食べるという課題)を与え、残りの半分を何も食べないように指示される対照グループに割り当てました。

また、別の説明を生み出す可能性のある交絡変数を制御するために、特定の対策を講じることもできます。

例えば、確率ベースの方法を使用して参加者を異なるグループにランダムに割り当てることで、研究者は、参加者が潜在的な交絡因子、例えば、悪夢の病歴や素因、眠りにつくまでの時間、さらには全体的な睡眠の質について等しく一致するようにすることができます。

さらに、研究者は、睡眠環境や睡眠前に何を見るかなど、さらに多くの要因を制御できる実験室環境で実験を行うことができます。

結局のところ、2つの変数間の因果関係を確立する唯一の方法は、健全な実験を行うことです。