エビデンスの強さについて

研究で示された分析結果に対するエビデンスの強さを評価します。エビデンスの強さの評価基準として、主にメリーランド科学的方法スケール(SMS)を使用しています。以下は、What Works Centre for Local Growth(https://whatworksgrowth.org/resources/the-scientific-maryland-scale/)に基づく説明です。

また、実験的または準実験的アプローチに基づく厳密な因果推論手法を使用しない分析は、「レベル0」に分類されます。

レベル1

(a)介入群と非介入群の比較、または(b)介入前後の介入群の比較。介入群と非介入群の差異を調整するために統制変数が使用されます。

レベル2

(a)介入群と非介入群の比較、または(b)介入群と非介入群が部分的には一致しているが完全には一致していない比較。統制変数またはマッチング手法が使用されます。マクロレベルでは、ベースラインの特性を制御するために統制変数が使用されます。

レベル3

介入群の介入前後のアウトカムの比較、および非介入群のアウトカムとの比較を提供します(例:差の差分析や回帰不連続デザイン)。介入前後の期間を比較する方法を使用する場合、介入群と非介入群の結果は別々に表示されます。また、重要なベースラインの特性は傾向スコアマッチングを通じて測定・制御されますが、根本的な差異が依然として存在する可能性があります。

レベル4

介入がランダムに実施され、介入の有無による介入群と非介入群のアウトカムの違いが検討されます。理想的には、介入設計における操作化や介入実施時期のベースライン異質性を含むべきです。測定される変数はできるだけ分離されるべきです。

レベル5

介入群と非介入群へのランダム割り当てを含む実験デザイン、具体的にはランダム化比較試験(RCT)。介入群と非介入群の割り当て比率はおよそ50対50とし、統制変数の使用による汚染の程度を検討すべきです。この測定は、適切な差異を表すことができる変数を使用して実施すべきです。介入対象者の観点から汚染を検討するために統制変数を使用し(「適切な汚染」という場合)、可能な限りベースライン変数を適切に差別化し、必要に応じて統計的調整やサンプリングに基づく事後層別化を検討すべきです。

レベル0

実験的または準実験的アプローチではなく、経験的データと統計を組み合わせた数学的モデルに基づく分析。