ランダム化比較実験（Randomized Controlled Trial, RCT）は、統計学的に因果関係を明確にするための手法の一つです。
RCTでは、対象となる被験者を無作為（ランダム）に介入群と対照群に分け、特定の処置（介入）を行った際の効果を比較します。
この方法は、医療・薬学分野で新薬の効果を検証する際によく用いられますが、マーケティングや社会科学の分野でも広く活用されています。
ランダム化比較実験の目的
RCTの主な目的は、「介入によって観測された効果が本当にその介入によるものかどうか」を検証することです。
通常、因果関係を明確にするためには以下の課題を克服する必要があります。
- 交絡因子（Confounding Factors）
他の要因が結果に影響を与える可能性 - 選択バイアス（Selection Bias）
事前のグループ分けに偏りがあると、結果が歪む可能性 - プラセボ効果（Placebo Effect）
介入そのものではなく、心理的要因による影響
RCTでは、ランダムに対象者を振り分けることで、これらの影響を排除しやすくなります。
ランダム化比較実験の手順
RCTは以下の手順で実施されます。
対象者の選定
研究対象となる母集団から、実験に参加する被験者を募集します。
ランダム割り当て
対象者をランダムに「介入群」と「対照群」に分けます。
- 介入群（Treatment Group）
実験の対象となる施策や薬を受けるグループ - 対照群（Control Group）
施策や薬を受けず、通常の状態を維持するグループ
介入の実施
介入群に対して特定の施策を行います。
医療分野であれば新薬の投与、マーケティングでは広告の表示などがこれに該当します。
効果の測定
一定期間経過後、介入群と対照群の間に有意な差があるかを分析します。
たとえば、新薬の効果であれば症状の改善率、マーケティング施策なら購買率の変化などを比較します。
統計分析
効果の有無を統計的に評価します。
t検定やカイ二乗検定、回帰分析などの手法を用いることが一般的です。
RCTの応用例
医療分野
- 新薬の有効性評価
- 手術方法の比較
- 健康促進プログラムの効果測定
マーケティング分野
- 広告キャンペーンの効果検証
- メールマーケティングのクリック率の比較
- 価格戦略のテスト（A/Bテスト）
社会科学・政策研究
- 教育プログラムの効果測定
- 生活支援制度の影響分析
ランダム化比較実験のメリットと限界
メリット
- 因果関係を特定しやすい
ランダム化により交絡因子の影響を排除できる - バイアスを減らせる
実験デザインによって選択バイアスの影響を最小限に抑えられる - 再現性が高い
他の研究者が同じ条件で実験を行いやすい
限界
- コストと時間がかかる
実験の実施には多くのリソースが必要 - 倫理的問題
医療分野では有効な治療を意図的に提供しない対照群の扱いに注意が必要 - 外部妥当性の問題
実験の結果が現実世界の条件下でも同様に適用できるとは限らない
まとめ
ランダム化比較実験（RCT）は、因果関係を厳密に評価するための強力な手法です。医療、マーケティング、政策研究など幅広い分野で活用されており、バイアスを減らしながら客観的な評価を可能にします。
