概念フレームワーク vs 理論的フレームワーク：どちらを使うべきか

その違いは2つの文に収まります。理論的フレームワークは借りるものです。文献から取ってきた既存の理論であり、あなたの予測がなぜ成り立つべきかを説明します。概念フレームワークは自分で作るものです。この研究の変数と予想される関連性をまとめたあなた自身の地図であり、通常は図として描かれます。

「どちらが優れているか」という問いは間違いです。本当の問いは、あなたの論文がどの役割を必要としているかです。そして、変数間の関連性を検証するのであれば、正直な答えは「両方」です。理論が論理を提供し、あなたの図がそれを測定可能な箱と矢印に変えます。

ほとんどのガイドは定義を並べるだけで終わります。この記事では、それらが省いている3つのことを追加します。

• あなたの研究に必要なフレームワークを判断する2つの質問によるテスト
• リサーチクエスチョンから完成した図までを一貫して示す実例
• 審査委員会が最も多く指摘する4つの間違いと、それぞれを自分の草稿で見つける方法

違いをひと目で

この表が規則として固まる前に、1つ注意点があります。この2つは競合するものではなく、「理論的＝定量的、概念的＝定性的」というのは傾向であって、法則ではありません。

どちらがより広いかについても見解は分かれます。この記事では、概念フレームワークを狭く一般的な意味、つまり1つの研究の変数マップとして使います。

もう1つの慣例は逆の方向です。後述のKean大学のページで引用されているKivunjaの定義では、概念フレームワークをプロジェクト全体の方向づけとみなし、その中に理論的フレームワークが位置づけられています。あなたの所属部署がその方式を採っている場合は、ラベルを維持し、入れ子構造は無視してください。

実際には、両者は相互に支え合います。理論はどの変数が重要かを教えてくれます。あなたの図は、自分の研究環境でそれらがどのようにつながると予想するかを示します。

理論的フレームワークとは何か

理論的フレームワークとは、あなたの研究が立脚する確立された理論と、なぜそれが適合するかについてのあなたの主張です。USC図書館のリサーチガイドは、その構造的役割を明確に述べています。

「理論的フレームワークとは、研究の理論を保持または支えることができる構造である。」

これが何を含むかに注目してください。理論に名前を付けるだけでなく、その理論を主張することも含みます。Kean大学のリサーチガイドで引用されているKivunjaの定義は、その実用的な部分を示しています。

「理論的フレームワークは、あなたが研究しようとする分野の専門家によって表明された理論から構成され、データ分析と結果の解釈のための理論的なハンガーを提供するために活用されるものである」(Kivunja, 2018, p.45)。

「ハンガー」という比喩が有用な点です。理論は、あなたの研究結果が掛けられる場所です。自己決定理論を通じて職場のモチベーションを研究するなら、その3つの欲求がデータを収集する項目になります。別の理論を使えば、別の項目になり、別の研究になります。

以下に、2つの実用的なテストを示します。

• 名前と引用が必要です。 理論的フレームワークは、誰かが発表した理論です。フレームワークのセクションで理論家を引用していなければ、それはまだ理論的フレームワークではありません。
• 後で実際に機能しなければなりません。 そのセクションを削除してみてください。方法や考察のどこも壊れなければ、その理論は飾りだったということです。USCのガイドはまさにこの点を警告しています。序論に一度だけ登場して、その後二度と出てこない理論のことです。

概念フレームワークとは何か

概念フレームワークとは、あなた自身の研究モデルです。どの要因を検討するか、それらがどのように関連すると考えるかを示します。標準的な定義は、古典的な方法論のテキストに由来します。メルボルン大学の博士課程ガイドがそれを引用しています。

「概念フレームワークは、研究される主要なもの、すなわち主要な要因、構成概念、または変数と、それらの間の推定される関係を、図式的または叙述的形式で説明するものである。フレームワークは、初歩的または精巧、理論主導または常識的、記述的または因果的であり得る。」(Miles & Huberman, 1994, p.18)

その定義の中の3つの言葉が対比を担っています。

• 「推定される」。 関連性は、データが入ってくる前に述べられる、あなたの情報に基づく予測です。それぞれの矢印は、あなたが検証する主張です。だからこそ、多くの学生が矢印の上に仮説ラベル（H1、H2）を書くのです。
• 「構成概念、または変数」。 フレームワークは、この研究が測定または観察するものを列挙します。文献が言及するすべてのアイデアではありません。
• 「図式的」。 MilesとHubermanは叙述的形式も認めています。しかし、図は審査委員会が問いただすことができるバージョンです。描けなければ、何が何と関連するかをまだ決めていないことになります。

内容はどこから来るのでしょうか。めったに1つの理論だけからは来ません。1つの関連性を理論から、別のものを先行研究の知見から、3つ目を自分の分野の知識から引き出します。

そして、それらを1つのモデルに溶接します。その統合、つまり多くの情報源からあなたの研究のための1つの地図を作ることが、「理論的」ではなく「概念的」と呼ばれる理由です。

あなたの論文にはどちらが必要か

ほとんどの研究では、2つの質問で決まります。順番に両方に答えてください。

あなたの研究に必要なフレームワークを決める2つの質問。この記事のためにFigWiseチームが作成した図。

Q1：既存の名前のある理論を検証または適用しますか？ はいの場合、理論的フレームワークのセクションが必要です。理論の名前を挙げ、その出典を引用し、なぜ代替案よりも適合するかを主張してください。関連する理論が存在しないと思う場合は、それを警告サインとして扱ってください。論文にできるほど研究が蓄積されたトピックにはほぼ必ず理論が存在するため、「存在しない」というのは通常、検索が完了していないことを意味します。

Q2：特定の変数を測定し、それらの間の関連性を主張しますか？ はいの場合、概念フレームワークを追加してください。仮説がある研究、または「XはYに影響を与える」という問いを持つ研究はすべてここに該当します。だからこそ、理論を検証するほとんどの論文は両方を備えているのです。いいえの場合、理論はそれだけでレンズとして機能できます。看護師が夜勤をどのように経験するかを研究する場合、変数マップはまったく必要ないかもしれません。

ヒント： 決める前に、自分の所属学部の合格した論文を2、3本読んでください。命名の習慣は分野によって、さらには指導教員によっても異なります。両方を1つの「フレームワーク」セクションにまとめるプログラムもあれば、2つに分けることを求めるプログラムもあります。概念は同じままです。ラベルが動くだけです。

概念フレームワークの構築方法：実例

構築全体は4つのステップです。問いを述べ、文献から変数を引き出し、すべての関連性について方向を決め、そして描きます。以下に、1つの一貫した例で各ステップを示します。

以下の研究は架空のものです。この解説のために私たちが考案したもので、実際の研究を引用していません。しかし、その進め方は、あなたが実際のテーマで繰り返すものと同じです。

リサーチクエスチョン： 指導教員からのフィードバックの頻度が高いほど、大学院生の学術的ライティングの質は向上するか？

ステップ1：フレームワークの前に問いを確定する

フレームワークは、問いと同じだけの鋭さしか持ち得ません。「フィードバックはライティングに役立つか？」では構築できません。「役立つ」は測定できず、「フィードバック」も単一のものではありません。上記のバージョンが機能するのは、それぞれの名詞が変数になり得るからです。フィードバックの頻度（数えられる）、ライティングの質（ルーブリックで採点できる）。

ステップ2：文献から変数を引き出す

あなたの問いに関する先行研究を読み、重要だとわかった要因をリストアップしてください。次に、そのリストを役割ごとに分類します。

• 独立変数 — あなたが操作または比較する原因：フィードバックの頻度。
• 従属変数 — あなたが測定する結果：ライティングの質のスコア。
• 媒介変数 — その間にあるメカニズム。フィードバックはそれ自体ではテキストを改善できません。学生がそれに基づいて行動する必要があります。つまり、修正行動が、頻度が質に到達する主要な経路です。後述のH4は直接経路も保持するため、これは完全媒介ではなく部分媒介になります。
• 調整変数 — 関連性の強さを変える条件。大人数のクラスでは、フィードバックの各ラウンドは浅くなる傾向があります。したがって、クラスサイズは頻度から修正への関連性を弱めるかもしれません。
• 統制変数 — 統計的に調整する既知の影響。あなたの効果になりすますことができないようにするものです：事前のライティングスコア。

ここでの規律は除外です。モチベーション、母語、指導教員のスタイルはすべて妥当に関係しそうですが、この研究では測定しないため、対象外とします。図を一方向の契約として扱ってください。図の中のすべては測定されます。逆は成立しません。共変量、チェック項目、デモグラフィック情報など、箱に入らないものも測定することになります。

ステップ3：すべての関連性について方向を決める

次に、リストを主張に変えます。それぞれの矢印には方向と、理想的には予想される符号が必要です。

• H1：フィードバックの頻度が高いほど、修正活動が増加する（+）。
• H2：修正活動が多いほど、ライティングの質が向上する（+）。
• H3：クラスサイズはH1の関連性を弱める（調整）。
• H4：頻度は質への直接効果も持ち、媒介経路よりも弱いと予想される。

矢印がどちらの方向を向くか決められない場合、それは描画の問題ではありません。文献レビューが、あなたの研究が依存する問いにまだ答えていないことを意味します。1つ前のステップに戻ってください。

ステップ4：描く

変数には箱を、あなたが主張する主要な効果には実線の矢印を使用してください。調整変数、統制変数、副次的な経路には異なる見た目を与えてください。下の図では、H4も主張する効果ですが、より弱い直接経路であるため破線で描かれています。

架空のフィードバック研究の完成したフレームワーク。この記事のためにFigWiseチームが作成。仮説ラベルは、それらが主張する矢印の上に配置されている。

描画自体には、どのツールでも機能します。PowerPoint、draw.io、またはプレーンなSVGです。すぐに反応できる速い初稿が欲しいですか？ 当社の概念フレームワーク作成ツールは、あなたの研究に関する数文を、PNG画像のフレームワーク図に変換します。

これはAI画像ツールなので、出力は出発点のスケッチとして扱ってください。すべての箱のラベルと矢印を変数リストと照合し、提出用の最終版は自分で描き直してください。AIが描いた図が原稿に残る場合、開示が必要になることがあります。AI生成図とジャーナルのポリシーに関するガイドでは、どの出版社が何を許可しているかを説明しています。

その後、確定したフレームワークは、しばしば論文のサマリー図の骨格になります。グラフィカルアブストラクト作成ツールは、その段階で同じ箱と矢印のロジックを再利用できます。

各フレームワークは論文のどこに置くか

両方のフレームワークは文書の前半に置かれます。標準的なパターンは、早い段階で宣言し、文献レビューで発展させることです。Kean大学のガイドは、それぞれの置き場所を述べています。

「フレームワークの議論は第1章の序論で扱われ、その後、第2章の文献レビューでの詳細な議論を通じてさらに探求されます。」

古典的な5章構成の論文では、これは第1章での短いフレームワークの記述を意味します。完全な議論は第2章で行われます。

USCのガイドは、理論的フレームワークを序論の中の研究問題の直後に置いています。また、引用する価値のあるタイミングに関する警告も追加しています。

「完全な理論的フレームワークは、文献の徹底的なレビューを完了するまでおそらく現れないでしょう。」

言い換えれば、セクションは早い段階に登場しますが、書くのは後です。最初に文献レビューの草稿を書き、そこからフレームワークを抽出してください。

概念フレームワークの図は、ほとんどの場合、文献レビューの章の最後に置かれます。そこで章の締めくくりとして機能します。それはこう言っています。文献が集約される内容はこれだ、1つの図で示すとこうなる、そして私の方法が検証するモデルはこれだ、と。

一部の学部では、代わりに方法の章の冒頭に置きます。どちらにせよ、それはレビューと検証の間の蝶番の位置にあります。通常は短いものです。図と、各関連性につき1つの説明段落です。

審査委員会が指摘する4つの間違いと、それぞれの見つけ方

1. フレームワークの名札を付けた文献要約

そのセクションは10の研究が何を見つけたかを再話し、何も予測せずに終わります。見つけ方： フレームワークのセクションの中で、あなたの研究が検証する主張を述べている文を探してください。すべての文が他人の研究結果を報告していて、あなたを期待にコミットさせる文が1つもなければ、それはフレームワークではなく文献レビューを書いたことになります。

2. 研究が決して測定しない図の中の変数

「モチベーション」が箱の中にあるのは、除外するのが間違っているように感じたからです。しかし、方法の章にはモチベーションを測定する手段がありません。見つけ方： すべての箱について、それを捉える正確な測定手段、データセットの列、またはインタビューの質問を指し示してください。指し示せない箱は、測定を始めるべき変数か、削除すべき箱のどちらかです。

3. 方向のない矢印、または誰も選んでいない方向の矢印

線が箱をつないでいますが、いくつかには矢印の頭がなく、1つは本文が決して主張しない方向を指しています。見つけ方： それぞれの矢印を文として声に出して読んでください。「[箱A]は[箱B]を上げるか下げると予想する。なぜなら[情報源]だからだ。」方向がない、または「なぜなら」がないですか？ その場合、矢印は飾りです。そして審査委員はまさにその矢印について尋ねるでしょう。

4. 概念フレームワークと名前を変えただけの借り物の理論

「概念フレームワーク」が、テクノロジー受容モデル自身の図を、同じ箱と同じ矢印で描き直しただけだと判明します。それは理論的フレームワークであり、立派なものですが、単にラベルを間違えているだけです。

見つけ方： 何を変更したかを数えてください。本当の概念フレームワークは、理論をあなたの研究に適応させます。他の情報源から変数を追加したり、1つ削除したり、関連性を変更したりします。元の理論との差分がゼロなら、それをありのままの名前で呼んでください。

よくある質問

論文に理論的フレームワークと概念フレームワークの両方を置くことはできますか？

はい、できます。そして理論を検証する論文は通常、両方を持つべきです。両者は順番に異なる役割を果たします。1つは予測される関連性がなぜ存在すべきかを正当化し、もう1つはあなたの研究がどの変数と関連性を検証するかを示します。一般的なパターンは、理論が図に供給されることです。あなたの矢印のいくつかは、理論がそれらを予測するために存在します。

概念フレームワークは定量的研究だけのものですか？

いいえ。変数と仮説のスタイルの図は定量的研究に最も適していますが、定性的研究も概念フレームワークを使用します。そこでは、測定された変数ではなく、導きの概念と疑われる関連性をマッピングします。標準的な定義の出典であるMilesとHubermanは、それを定性的方法論の教科書に書きました。

データ収集開始後に概念フレームワークを変更できますか？

多くの場合、はい。ただし、それを記録してください。定性的および混合デザインでは、学びながらフレームワークを修正することが通常の実践です。最終的な論文は、修正されたモデルを示し、何がなぜ変更されたかを説明します。

厳密な理論検証の研究では、データを見た後に仮説を変更することは危険信号です。気づいた新しい関連性は、「今後の研究」に属するものであり、静かに編集された図に属するものではありません。

概念フレームワークにはいくつの変数を持つべきですか？

リサーチクエスチョンに答えるのに必要な最小限の数です。実用的な修士論文のフレームワークのほとんどは、3〜6つの主要な要素を持ちます。上記の架空の例では、調整変数と統制変数を数えて5つを使用しています。

それを超えると、追加された各箱は、正当化し、測定し、検証しなければならない関連性を増やします。12個の箱があるフレームワークは、通常、1つの図を着た3つの研究です。