方法1 方法3の1：研究過程を通してバイアスを防止する。

1. 1 所属機関またはスポンサーの研究ガイドラインを確認する。あなたの研究が大学、企業、その他のスポンサーから資金提供を受けている場合、研究契約の条件をよく理解するようにしてください。教育機関によっては、結果を教育機関と共有することを要求する場合があります。多くの契約書には、守秘義務について記述され、研究者は利益相反を開示することが要求されています。スポンサーとの契約内容を確認し、すべてのガイドラインを満たしていることを確認する。

2. 研究論文の下書きは、研究の早い段階で行う。データ収集を始める前に、研究報告書のドラフトを書く。そうすることで、研究フェーズに入ったときに、データ収集だけに集中することができるようになります。さらに、期待することを早い段階で記録しておくことで、プロセスの後半でバイアスを特定するのに役立つのです。

3. 3 詳細な記録を残す。質的な研究を行う場合、すべての研究者は詳細なメモと電子記録を残す必要があります。実験や観察の際には、必ずデータを記録してください。データを記録するのが遅れると、データにエラーや誤った情報が含まれる可能性があります。

4. 4 すべてのデータをレポートに含める。たとえ役に立たないと思われるものでも、発見したことや事前に収集したデータはすべて報告書に記載すること。期待したことがあるかどうか、それがどのように確認され、あるいは反証されたかを確認する。読者はすべてのデータを見ることができ、自分自身で結論を出したり、建設的なフィードバックをしたりすることができるはずです。すべてのデータを読者に公開することで、情報の誤表示や研究にバイアスがかかるのを防ぐことができます。

5. 5.限界を認識する。レポートや論文には、研究の限界について説明するセクションを必ず入れてください。このセクションでは、研究に影響を与えた問題や、さらなる研究が必要な事項があれば、正直に話してください。これは、あなたが自分の研究について批判的かつ誠実に考えたことを読者に示すものです。例えば、世論調査を実施し、質問の一部が回答者に特定の回答を促した可能性があることを認識している場合、このセクションでそれを認めてください".アンケートの質問には、私たちの研究が学校のスポンサーによるものであることを参加者に示すような文言が含まれていました。この文は最後に記載されており、残りの2問にしか影響しないと思われます。"

方法2 方法3の2：参加者のバイアスを制限する。

1. 1 バイアスを抑えるために間接的な質問をする。研究手法に参加者へのインタビューが含まれる場合、参加者自身の回答が不正確である可能性があることを認識することが重要です。人は好感を持たれるように答えを構成することが多いので、議論を呼ぶような話題では本当のことを答える気にならないのかもしれません。間接的な質問をしたり、特定の状況下で第三者ならどうするかを考えてもらったりすることで、これを回避することができます。同僚を面接する場合、現在の仕事に不満があるかどうかを直接聞くのは避けましょう。質問をリフレーミングして、直接的でないようにする。"多くの同僚は、あなたの会社の経営についてどう考えているのでしょうか？"このように第三者に関する間接的な質問をすることで、被取材者が正直に答えやすくなります。

2. 2 オープンエンドクエスチョンを作成する。参加者に自由形式の質問をすることで、研究テーマの範囲をよりよく理解することができます。このような質問では、追加の情報が自由に流れ、これまで考えもしなかったような感情的な反応や話題に対する態度が明らかになることがあります。より有意義なデータを収集するために、調査、アンケート、インタビューにこのような質問を加えてみてください。参加者が簡単に答えられるような閉鎖的な質問をしないこと。前回の選挙で誰に投票したかを聞くのではなく、それぞれの候補者についてどう感じているかを説明してもらう。オフィスで新しい作業工程が役に立っているかどうかを測定したい場合は、その工程が仕事にどのような影響を与えたかを従業員に尋ねてください。"このプロセスは、あなたのワークフローにどのように役立ち、あるいは妨げになりましたか？"この質問は、単に新しいプロセスが好きかどうかを尋ねるよりも、問題点を明らかにするものです。

3. 3 ニュートラルスタンスを維持する。被験者から治験依頼者まで、すべてに対して中立・公平な立場を保つ。あなたや他の研究者がある種の感情を抱いていることを被験者が察知すれば、あなたの期待に応えようと回答を調整することもあるでしょう。あるいは、特定の企業や組織が研究のスポンサーになっている場合、参加者はスポンサーの評判、ミッション・ステートメント、業界における全体的な影響力に影響されるかもしれません。参加者に配布する資料には、社名ロゴや校章を入れないでください。例えば、ある学校の効果についてどう感じるかを調査する場合、その機関が調査を行っていることを疑ったり、知ったりすると、偏った回答をしてしまう可能性があるのです。在校生から入学プロセスに関する意見を収集する場合、あなたが入学事務局で働いているか、入学審査委員会の委員を務めているかを参加者に知らせないようにしましょう。

4. 4 正解があるかのような暗示は避けてください。Acquiescence biasは、人が対立を避けるために肯定的で同意的であろうとする傾向を表します。また、徹底的で正直なフィードバックを提供するよりも、同意して次に進む方が労力がかからないため、より簡単な対応となります。意味のある回答を得るためには、「そう思う」「そう思わない」を問うような質問は避け、インタビューやアンケートから「はい」「いいえ」「本当」「嘘」の質問をなくすことです。顧客満足度調査では、回答者に賛成か反対かを問うのではなく、プロジェクトに特化した質問をする。お店での体験は満足のいくものでした」と回答してもらうのではなく、より直接的な質問を形成する。賛成か反対か」。参加者に「この店での買い物は全体的にどうでしたか」と尋ねてみる。非常に良い、良い、まあまあ良い、悪い"。また、回答者の意見を正確に反映した回答であることを確認するため、回答を提出する前に回答者に確認してもらっておくとよいでしょう。

方法3 方法3：研究者バイアスの低減

1. 1 確証バイアスに注意する。確証バイアスは、研究者が自分の仮説や期待を支持するように証拠やデータを解釈するときに発生します。このようなバイアスが研究、方法、結論に影響を与えないように注意することが重要です。確証バイアスは、医学研究、選挙、司法過程に至るまで、学術研究や日常の様々な場面で影響を及ぼす可能性があります。選挙期間中、特定の候補者の支持者は、選んだ候補者を肯定的に紹介するニュースソースしか探さないかもしれません。これは確証バイアスです。これは候補者に対する評価に影響を与え、あなたの決断に影響を与える可能性があります。

2. 2 すべての回答を検討する。研究を進めていくと、多くのデータを集めることになりますが、その中には、その時点では役に立たないと思われるものもあるかもしれません。いずれにせよ、収集プロセスを通じて、すべてのデータを照合し、平等に評価する必要があります。意味のあると思われるデータだけを集めると、解釈や結論に偏りが生じることがあります。また、結論につながるような重要なパターンやテーマを見落とす可能性もあります。

3. 3 データを整理・分類する。データを収集したら、それを整理して記録することが重要です。インタビューをワープロに書き写す、数値データやアンケートの質問をスプレッドシートに記録する、オンラインデータベースやプログラムにデータを入力する。情報を分類し、公平に調査しやすいようにカテゴリー別に整理する。データを分類して、プロジェクトで意味をなすようにする。観察の種類別、日付別、場所別、参加者の背景情報別にリストアップする。データを分類したり、コード化する際に、誰かに手伝ってもらったり、作業内容を確認してもらう。曖昧な答えを解釈する必要があるため、バイアスがかかる可能性があります。複数の研究者がデータを解釈することで、バイアスが結果に影響するリスクを抑えることができます。

4. 4 研究のさまざまな段階で、外部の人にレビューしてもらう。研究に精通していない研究者、指導者、同僚は、あなたのレポートを客観的に読み、あなたが気づかなかったバイアスの兆候を見つけることができます。研究のあらゆるレベルで何らかのバイアスが存在する可能性があり、研究者はそれを特定できない場合があります。データを収集する前に、同僚に方法のセクションを確認し、偏ったデータにつながる可能性のある問題や方法を探してもらう。最終報告書を書き終えたら、別の上司や研究者に結果や結論を確認してもらい、偏りの兆候を探す。

• また、定性調査を行う際には、選択バイアスを減らすための対策を講じる必要があります。選択バイアスは、調査対象となる集団の間に予測できない違いがあり、結果に正確な影響を与えない場合に発生するものです。