Transcript Document
因果関係3原則 2008年月曜日・3時限 社会理論と調査法 岡さんのアイデンティティ調査（2005） • 本学の学生 • サンプル数145名（×無作為抽出法 ～卒論では仕方がない。） • 学年 1年生 11名 2年生 104名 3年生19名 4年生9名（学年無回答 2名） • 男性 109 女性 34名 （性別無回 答 2名） 彼氏・彼女の事情とアイデンティティ?! • いま付き合っている彼・彼女がいる人45名 いない人 98名 （無回答2名） • この2グループ間のアイデンティティ得点の差 彼氏彼女 アイデンティティ 有無 平均値 度数 標準偏差 いる 40.3 44 7.59 いない 37.5 98 6.50 F値 4.9 5％水準で有意（0.028％） カレ・カノいる人の アイデンティティ得点分布 いない人の アイデンティティ得点分布 5 12 40 10 4 8 3 度 数 度 数 6 2 4 1 2 0 22 27 28 30 33 34 35 36 37 38 39 40 42 43 44 45 46 47 48 50 51 52 53 53 0 53 52 51 50 49 48 47 46 45 44 43 42 41 40 39 38 37 36 35 34 33 32 31 30 29 27 26 25 24 20 22 アイデンティティ得点 20 アイデンティティ得点 53 カレ・カノジョがいるとアイデンティティ 高くなる？（仮説） 友達以上に 相手のこと を考える 新しい人間関係 付き合う 因 原 いままでと は違う自分 が生じる アイデンティティ 果結 確立 先のデータから、因果関係 であるといえるのか？ 3つの条件を確認する！ • 時間的先行性 • 共変関係 • 他の条件の同一性 彼氏・彼女の事情とアイデンティティ?! • いま付き合っている彼・彼女がいる人45名 いない人 98名 （無回答2名） • この2グループ間のアイデンティティ得点の差 彼氏彼女 アイデンティティ 有無 平均値 度数 標準偏差 いる 40.3 44 7.59 いない 37.5 98 6.50 F値 4.9 5％水準で有意（0.028％） 第一条件：原因の時間的先行性 原因がまずあって、それが結果を引き起こして いるのであって、その逆ではない。 カレ・カノ アイデンティティ 逆はあるか？ あり得る。 プロセスも考えられそうだ。 アイデンティティが確立することが原因で、カレ・カ ノができるプロセスを考えて見よう！（なぜ！） グループワーク！ 時間的先行性 • 観察結果：カレカノいる人々：アイデンティ ティ得点高い。 • はたしてアイデンティティが高まるのが先 か？ • それともカレ・カノができるのが先か • どのように調査・実験・観察したらいいの か？ • グループワークで考えてみてください。 みなさんのアイディア1 • アイデンティティ確立 • →相性判明→彼女・彼氏できる • →自己主張できる→告れる・アピールできる→ 彼女・彼氏できる • →自信がみなぎる（余裕ができる）→彼女・彼氏 できる • 就職できる→経済力→彼女・彼氏できる • 自分の限界見極める→彼女・彼氏できる（カナ シイ） みなさんのアイディア2 グループ （部活とか） に入る アイデンティティ バンドマン スポーツ 彼女 時間的先行性チェック • 要因A→結果B と 思ったら、Ｂ→Ａもありうるのでは ないかと、考えてみよう。 • 世の中、いろいろなことが起きる。だからこそ自分の 経験・考えだけで一方方向だけだと考えないように。 • 人生いろいろ～経験則：調査を企画する前に30人程 度お話をお伺いすると良い。10人ぐらいまでは毎回 新しいパターン。だんだん重なることが増えて20人程 度からほとんど重なる。 • ただし、この方法でわかるのはパターンだけ。 • 割合はわからないし、因果関係もわからない。 • 本人に原因を聞いてわかるとは限らないし、本人に聞 いてわかることは、研究する必要なし。 仮説がでつくした！ • 自分で考えた。 • いろいろな人にお話も聞いた。 • いままでの研究でどんな仮説が提案されてき たかも調べた。 • →原因候補が確定 • とっても重要 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 × × × 仮説Ｂ 仮説Ａ 仮説Ｄ 仮説Ｃ 犯人はこの 中にいる！ 犯人候補を すべて挙げるこ とが重要！ 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） アイデンティティ→カレ・カノ • • • • • • • 仮説候補にあげるなら… 調査する必要。基本はパネル調査。 しかし…すっごく大変！ 同じ人に時間を置いて調査！ 2回調査するよりずっと大変。 統計的に明らかにする方法もないことはない。 岡君は…アイデンティティ→カレ・カノは仮説候補 にあげてない（というより、あきらめた。 • だって3年生のうちから調査しないと間に合わ ん！ システム学科のカリキュラムだと難しい。） さて犯人候補が確定して • • • • 大人数に対する調査を行った！ 物理学=普遍的 情報学≠普遍的→確率導入 ある程度の数を調査する必要があ る（サンプリングの必要数・方法は後 日紹介）。 • で、調査を行った結果．．． 調査の結果：一番初めにお見せした 調査の結果：こんな風に（彼氏・彼女の事 表…今回の問いとなった観察結果 情以外の他の要因についても同様に）、ア • いま付き合っている彼・彼女がいる人45名 イデンティとアイデンティティと関係がある いない人 98名 （無回答2名） と思われる要因との二変数の関係があき • この2グループ間のアイデンティティ得点の差 らかに！ 彼氏彼女 アイデンティティ 平均の差の検定の他にも、クロス集計 度数 標準偏差 有無 平均値 （カテゴリー変数にも使える）だったり、相 いる 関係数（スケール変数同士）といった分 40.3 44 7.59 析方法をご存知ですね？ 社会調査や いない 37.5 98 6.50 統計の授業参照 F値 4.9 5％水準で有意（0.028％） 第二条件：共変関係 • 原因と見なされている現象も、結果と見なさ れている現象も、ともに変化している。 相関関係が確認 これは調査で確認しやすい。 平均値の差の検定・相関係数・クロス 表・グラフ等より、明らか。 第三条件：他の条件の同一性 • 原因以外に重要と思われるほかの要因が影 響していない。 カレ・カノ 学年 × アイデン ティティ 学年があがれば、カレ・カノい る人が増え、また就職の時期 が近づくためにＩＤ確立 調査・実験・観察計画 • 条件の同一 • 学年が同じ人だけで、カレ・カノがいる方が、 いない方に比べて、アイデンティティ得点が高 いか、調べる。 • もし、カレ・カノ有無がアイデンティティ確立の 原因ならば、同じ学年の人だけでも、「いる」 人の方が、「確立」 • もし学年がカレカノの有無、アイデンティティ の両方に影響を与えているために、カレカノ の有無がアイデンティティ得点と相関している のであれば、同じ学年だけで分析すれば、 「いる」人も「いない」人も「確立」度は同じ 仮説があって、疑似相関を疑って • そして、どのサンプルを調査すればいい のかが始めて分る。 • 考えては、疑って、調査して、また疑って … • みんなで繰り返し疑って、それでも“現 実”と矛盾しない • それを暫定的に“真理”とする（道具的科 学観） グループワーク • 基本観察（カレカノがいる方がいない方よりも アイデンティティ得点が高い）を説明する仮説 を考える。 • 「上記の仮説が擬似相関」であるという仮説 を考える。 • 「いやいや疑似相関じゃないよ」というため調 査・実験・観察計画を考える。（先ほどの説明 と同様に） 12月6日補講について1 • ９月２９日（月）の補講 • この日は本学の代表として新潟市西区自治 協議会に出席していた。 • 西区の農業活性化・交通問題を話し合う会議。 • この会議で • 本学吉田先生を紹介：農業のワークショップ • 本学佐々木桐子先生を紹介：交通シュミレー ション • 本学で学んでいること、とっても世の中に役 立つ 12月6日補講について2 • 次のグループワークを行う。 • 質問があったら、今日の質問意見表へ • 書いてあった質問にだけ答えて、いきなりグ ループワーク • できたグループから解散（グループのメン バーで最後に確認して） • 12月8日はみなさんの回答紹介編 • 擬似相関を最後に確認 グループワーク • 基本観察（カレカノがいる方がいない方よりも アイデンティティ得点が高い）を説明する仮説 を考える。 • 「上記の仮説が擬似相関」であるという仮説 を考える。 • 「いやいや疑似相関じゃないよ」というため調 査・実験・観察計画を考える。（先ほどの説明 と同様に） みなさんのレポートから 基本観察 彼氏彼女 アイデンティティ 有無 平均値 度数 標準偏差 いる 40.3 44 7.59 いない 37.5 98 6.50 いわば、事件の現場！ 事件現場と矛盾する推理 前回お話しした例。 • 擬似相関の説⇒基本観察を説明している。 カレ・カノ 学年 × アイデン ティティ 学年があがれば、カレ・カノい る人が増え、また就職の時期 が近づくためにＩＤ確立 • 学年説が正しい時、カレ・カノいる人は、アイ デンティティ高い！（因果関係はないけど） 擬似相関：いろいろな登場人物 （少なくても、3人以上） • • • • • • • • • • ノートの取り方→ノートとらなければ、理解できない。 子供の使い＝この作業して→終わった →はい、次はこの作業 大人の仕事 状況に応じて自分で判断。 判断基準たくさん。 複数の条件が絡んで、ひとつの判断 ノートに書いて、条件間の関係を確かめないと判断できない。 ノートにとらなければ、何度聞いたって、わからない。 聞いたり、読んだりすれば「わかった気」にはなれるけど、実際に自 分で使えない。世の中では通用しない（減点式のテストはできても）。 • 自分で整理してみて、さらにグループワークで考えてみて、またノー ト整理して，，，初めて使えるものになる。 みなさんのレポート1_1 カノジョできた！ （＾＾）ｖ お互いのこと 伝え合う！！ テア ィイ テデ ィン • （＾＾）：やっぱカノジョできるとお互いのこと伝え 合って自分たちについてのコミュニケーション 増えるよな。それで自分見直して、アイデン ティティ高まるんじゃね？ みなさんのレポート1_1 カノジョできた！ （＾＾）ｖ お互いのこと 伝え合う！！ テア ィイ テデ ィン 趣味 • （；；）：オマエのアイデンティティは、オレと共通の “趣味”でお互いを高めあってきた結果だろ！ • 彼女は“趣味”を通しての出会いだ。擬似相関だ よ。趣味こそが真の原因だよ。 みなさんのレポート1_3 • （＾＾）：オマエの“趣味”説が正しいなら、なんで オマエには、カノジョできないんだ？！ • （；；）：情報学なんだから「一部の例」で否定 できないよ（＝たまたまだよ、カノジョできない のは。オレだってカノジョできるのは時間の 問題だ） • （＾＾）：じゃあ、条件の同一性だね！ みなさんのレポート1_4 カノジョとのコミュニ ケーション説が 正しい場合 趣味の研鑽の レベル高い 彼氏彼女 有無 アイデンティティ 平均値 いる 高い いない 低い 趣味の研鑽の 彼氏彼女 アイデンティティ レベル低い 有無 平均値 では趣味説が正し いる 高い い時には、どんな 低い いない 結果 レッツグループワーク：（2/3）ぐらい使ってお 書きください 今日の新しいポイント • で「趣味の研鑽の高い人々」「趣味の研鑽の低 い人々」ごと分けて（趣味の研鑽のレベルを同 一にして）カレ・カノの有無に分けて、アイデン ティティ平均値を出すと．．．。 • カノジョ（カレシ）説が正しい場合！ • コミュニケーション説が正しい場合！ • で予想される結果が違う！ • この調査すれば、どちらかが「間違い」なのがわ かる！ 科学の考え方 この二つしか犯人 であることがないと いえるなら！ カレ・ カノ説 趣味説 「趣味の研鑽の高い人々」「趣味 の研鑽の低い人々」ごと分けて （趣味の研鑽のレベルを同一にし て）カレ・カノの有無に分けて、ア どちらが正しいか確定 イデンティティ平均値を出す 決定的実験（調査でもい いんだけど） どっちか否 定される 今日の例で、さらに決定的実験を 考えよう！ • 仮にこの2つの仮説以外、国情生のアイデン ティティが上昇する仮説はありえないとします。 （もちろんそんなことはない！） • 他にも決定的実験（調査）を考えてみよう。 • パァ～と、一つ、思いつきますよねェ？！。 • レッツグループワーク！！ 次回のポイント • カノジョ（カレシ）いる、いないはスケール？ （いるといないとの間に無数の状態がある） • カテゴリー変数（1・0）？ • 趣味の段階はスケール？ • スケール：どこから、趣味の研鑽高い？ • せっかく、スケールの情報を持っているのに！ （参照：ウサギとカメとトラの競争の話） →高い・低いの切り方で、表の結果変わる！ なんか、インチキぽい！！ ではどうする？ ヒント：漢字で○○○分析！ 本日の段階での予想をグループワーク！