今日の講義の目的 • １．吉田（2008）を用いて、社会理論と調査法 の結びつきについて考える。 • ２．信頼性と妥当性 • ３.真理表 • 4.標準化係数と非標準化係数 再提示：データから隠れた要因を 探る！ • 例：食べ物好き嫌い調査 • 試しに回答してみよう！ • 調査用紙のように人々にアンケートをとりま す！ 近くにあるものは、 同じような人々に好 かれていることを意 味しています！ ３つの方向に分けて 考えてゆきます。 縦方向にどんな並 び方をしているか見 てみよう！ エビフライ ハンバーガー グラタン ・ 油っぽい食べ物順 中略 ・ 縦方向（因子２）は 油っぽい食べ物ほどほうれん草の 好き度 おひたし 再び要因から個人へ FAC２_1（因子２） 油っぽい食べ物ほど 好き度 値がマイナス 値が大きい： 油っぽい食べ 物ほど好きな 人 油っぽい食べ物嫌い ほど嫌いな人 では吉田（2008）では？ • 表2 • 表、各因子ごと縦にみる。 • 絶対値が大きい（順番に並べて、大きく差が 出るところで切ろう）ものをレポートに書きだそ う。 • 食べ物調査の時のように、3因子がどのよう な尺度か、レポートにまとめよう。 • 内容に合った名前をつけよう！ 3つの因子 • 因子に関しては岡（2004）・小林（2007）と変わ らない。 • 信頼性のある尺度だといえるだろう。 • 信頼性：何度計っても、同じように計れる。 • 妥当性：計りたいものを計っている。 • 例1 いつみてもぴったり32.5分遅れの時計 は【 】性は高いが、 【 】性は低い。 • 例2 だいたい2、3分狂っている時計は 【 】性は高いが、 【 】性は低い。 仮説について ます「科学の考え方1」復習 • 実験・調査：仮説が間違っていることしか証明 できない。 • ある仮説：現実に合わない。→棄却 • ある仮説：現実にあっている≠正しいと証明 • 理由は第三原則で明らかに！ • ここで考えてほしい！ • 間違っているとしか、調査・実験でわからず、 どうやって仮説を検証するのか？ 科学の考え方2 × × × 犯人はこの中にい る！ 仮説Ｂ 仮説Ａ 仮説Ｄ 犯人候補を すべて挙げることが重 要！ 仮説Ｃ Ｂ・Ｃ・Ｄは 犯人じゃない 犯人はＡ 科学の考え方1 • 実験・調査：仮説が間違っていることしか証明 できない。 • ある仮説：現実に合わない。→棄却 • ある仮説：現実にあっている≠正しいと証明 • 理由は第三原則で明らかに！ • ここで考えてほしい！ • 間違っているとしか、調査・実験でわからず、 どうやって仮説を検証するのか？ 科学の考え方2 × × × 犯人はこの中にい る！ 仮説Ｂ 仮説Ａ 仮説Ｄ 犯人候補を すべて挙げることが重 要！ 仮説Ｃ Ｂ・Ｃ・Ｄは 犯人じゃない 犯人はＡ 科学の考え方3 • • • • • いままでの研究での仮説 新潟では違うかも？ いまの若者では違うかも 物理学＝法則普遍 情報学＝時代とともに最適モデルが変わる！ • 私たちの私たちによる私たちのための 最適モデル（私たちの現実にもっともフィットす る仮説） では吉田（2008）では • • • • 先行研究で仮説の範囲（犯人候補！）を限定 現在の科学では、犯人の範囲はこの範囲。 そのなかで、時代・地域性で新たな仮説。 電子メディア 真理表1 • 28ページ。 • 条件の同一性 重回帰のメリットは？ • グループで確認！ 真理表2 • それぞれの仮説が正しい時、この回帰分析 がどのような結果になるのかを予測！ • 表9・10と15ページ 分析結果 • • • • • • • 表16 非標準化係数B 標準化係数ベータ そして有意確率 真理表と一致いているところ確認 →因果関係第二・第三条件 ところで第二、第三条件って？ • そして、この分析で、なぜ第二・第三条件確 かめられる？ カテゴリーとカテゴリー • • • • • 学科ごと 合同企業説明会に参加したか否か など →クロス集計 第二条件・第三条件チェック可能 たとえば、合同企業説明会への参加率がA学 科の方がB学科よりも参加率が高かった。 • 学科の違いは擬似相関で、B学科の学生が 希望する業種の企業が少なかったから。 三重クロス表で第三条件 業種 α業種希望 α業種希望 β業種希望 β業種希望 学科 参加した 参加しなかっ た A学科 B学科 A学科 B学科 200人 100人 50人 80人 20人 10人 50人 80人 学科影響説、業種影響説、どちらが 採択される？ （この二つしか、仮説がないとして） カテゴリーとスケール • • • • • カレ・カノいる（カテゴリーとして） エントリーシート書いた（カテゴリーとして） アイデンティティ（スケールとして） 平均値の差の検定 第三条件→分散分析（いままで例で話してき たもの） 問題発見・問題解決 真理表 仮説!! 原因の特定 （調査・実験） 仮説の範囲 スケールの作成 予備調査 （インタビュー・文献調査） 問題解決 実用化：特定できた 要因について シミュレーション 損益予測：コストパ フォーマンスを計算 本学＝問題解決型 • • • • • • • 国際化：海外の事例・文献＝各国の専門家 情報検索または自らデータベース作成 あいまい科学＝統計有用 実用化：シミュレーション 会計学 そして仮説構築のための講義 社会への影響 皆さんの力 • ×「声の大きな人の意見に従う。外国や東京 のマネ」 • ○私たちの私たちによる私たちのための地域 づくり。 • 自分たちで工夫する。結果が出る。さらに工 夫。楽しい。 • 楽しいから、さらに工夫し、さらに暮らしやすく 楽しい地域に。 • 新潟の成功モデルが世界を変える。 来週19日と26日 • • • • • • • • 卒業論文における具体的な悩み 途中で相談された事例 具体的な解決方法 コーディング サンプリングなど 26日：試験もレポートもなし 欠席・グループワークの点数が足りない方 来週、確認。 どのぐらいのサンプル数が必要？ • とっても良くある質問。 • 配布プリント • 大谷信介ほか,1999,『社会調査へのアプロー チ』 ミネルヴァ書房 120-1. どのぐらいの危険率？ 誤差の幅は？ 危険率を小さく、誤差の幅を小さくしたければ たくさんのサンプルが必要．．．卒論だとある程 度、目をつぶらざるえない。 サンプリングの方法は？ • ある大学を調査 • 学生数3000名 • 3000名から300名を抽出 • 単純無作為抽出法＝各学生が対象者に選ばれ る確率が一定 • 在籍者名簿 3000より小さい数の乱数を乱数表 （コンピュータで乱数を発生させて）から選ぶ。 • これの問題点は？ 多段抽出法 • 調査しやすいようにまず「ゼミ」（第一段抽出） を選び、ゼミの中から対象者を選ぶ（第二段 抽出）することにした。 • ゼミの数は300 • ゼミの人数は10名～30名と一定ではない。 • 30ゼミを選び、各ゼミ10名ずつ回答してもらう こととした。 • 各学生が対象者に選ばれる確率を一定にす るには？ 多段無作為抽出 • • • • • • • • • 全員に番号を振る。 3000より小さい乱数を30選ぶ。 この乱数が「あたった人がいる30ゼミ」を調査 各ゼミの中で、乱数を用いて10名を抽出 30名のゼミの学生 ゼミが当たる確率 30/3000＝1/100 ゼミの中で対象者になる確率は 10/30 対象者になる確率は 1/300. では10名のゼミは？ 層化無作為抽出 • • • • • 先ほどの学生調査。 男女比が重要だとする。 男女比を母集団をそろえる。 ＝層化 層化したうえで、無作為抽出。 先週の復習 • 恋人がいる人はβが大きい。 • 恋人が多いほどβが大きい。 • →比例を理解していない。 • 現実に応用できない知識など世の中では役 に立たない。 • 変化するのは変数。 • 傾きは変わらない。 • 統計ではない。算数。 • たぶん算数がわからないのではなく、わかる ということがわかっていない・・・ 問題発見・問題解決 真理表 仮説!! 原因の特定 （調査・実験） 仮説の範囲 スケールの作成 予備調査 （インタビュー・文献調査） 問題解決 実用化：特定できた 要因について シミュレーション 損益予測：コストパ フォーマンスを計算 本学＝問題解決型 • • • • • • • 国際化：海外の事例・文献＝各国の専門家 情報検索または自らデータベース作成 あいまい科学＝統計有用 実用化：シミュレーション 会計学 そして仮説構築のための講義 社会への影響 生きろ
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