ラボラトリー実験 対 フィールド実験

ラボラトリー実験

フィールド実験

強み

  • 変数をコントロールすることが容易である(独立変数の操作、干渉変数の管理)
  • 干渉変数の管理方法:ラボラトリーから排除する、独立変数の状態に関わらず、まったく同じレベルに統一し固定する、変動させるが、その効果は異なるグループでも同じにする
  • 変数のコントロールが容易なため、変数間の因果関係の検証に適している

弱み

  • 結果の汎用性の限界、現実の世界に存在する、重要であるかもしれない変数を含めない
  • 被験者の期待(実験が何か推測する)
  • 被験者の過剰な意識(特別な場所であり、通常の活動と異なるため)
  • 現実との違い、人工的な設定
  • 長期間にわたる実験は困難
  • 倫理的問題への対処

測定手法

  • 直接的観察、自己報告、質問紙、物理的測定、心理的測定

強み

  • 長期間にわたる実験が可能
  • 参加者にとって馴染みの深い場所、現実に近い設定
  • 被験者の実験に対する過剰な意識が少ない
  • 自然に発生する変数を利用できる
  • 実験室では作り出せない強い刺激も与えることができる
  • 因果関係と汎用性の両方を睨んだ実験デザインが可能

弱み

  • 変数のコントロールが難しい
  • 独立変数の操作が難しい
  • 干渉変数の排除や固定などの管理が難しい

 

測定手法

  • 直接的観察、自己報告、質問紙、社会学的、経済的変数、会計的、技術的変数

その他の研究方法

組織シミュレーション

  • ラボラトリー実験と、フィールド実験の両方の特徴を取り入れたシミュレーション
  • ラボラトリー実験よりも、現実に近い経験を被験者に提供できる
  • フィールド実験よりも変数のコントロールがしやすい
  • コストや資源を多く消費する

 

コンピュータ・シミュレーション

  • 数理モデルが中心(モンテカルロシミュレーションなど)
  • 抽象的・論理的な構造を操作しながら吟味できる
  • 多くの変数、複雑なモデルも吟味できる
  • 使用する変数は完全にコントロールできる
  • 効果の上限、下限、システムの限界などを知ることができる