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　有無 アイデンティティ　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 40 22 53 20 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） いままでとは違う自分 が生じる 友達以上に相手のことを考える 新しい人間関係 結　果 原　因 アイデンティティ確立 付き合う 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　有無 アイデンティティ　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％）

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！） 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 彼女 アイデンティティ バンドマン スポーツ

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 犯人はこの中にいる！ 仮説Ｂ 仮説Ａ 犯人候補を すべて挙げることが重要！ 仮説Ｄ 仮説Ｃ Ｂ・Ｃ・Ｄは 犯人じゃない 仮説Ａが正解とは証明できないなら．．． 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表…今回の問いとなった観察結果 調査の結果：こんな風に（彼氏・彼女の事情以外の他の要因についても同様に）、アイデンティとアイデンティティと関係があると思われる要因との二変数の関係があきらかに！ 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　有無 アイデンティティ　平均値 度数 標準偏差 いる 40.3 44 7.59 いない 37.5 98 6.50 平均の差の検定の他にも、クロス集計（カテゴリー変数にも使える）だったり、相関係数（スケール変数同士）といった分析方法をご存知ですね？　社会調査や統計の授業参照 F値　4.9　5％水準で有意（0.028％）

第二条件：共変関係 相関関係が確認 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。 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 アイデン ティティ 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 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

決着 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。 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 決着

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 40.3 44 7.59 37.5 98 6.50 基本観察 彼氏彼女 有無 アイデンティティ 平均値 度数 彼氏彼女　有無 アイデンティティ　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。 アイデン ティティ 擬似相関の説⇒基本観察を説明している。 カレ・カノ 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 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） 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 アイデンティティ お互いのこと伝え合う！！ カノジョできた！ （＾＾）ｖ （＾＾）：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 （；；）：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！ お互いのこと伝え合う！！ カノジョできた！ （＾＾）ｖ 自己研鑽 出会い 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 高い 趣味の研鑽のレベル高い 低い 趣味の研鑽のレベル低い カノジョとのコミュニケーション説が　　正しい場合 彼氏彼女　有無 アイデンティティ　平均値 いる いない 高い 趣味の研鑽のレベル高い 低い 趣味の研鑽のレベル低い 彼氏彼女　有無 アイデンティティ　平均値 いる いない では趣味説が正しい時には、どんな　結果 高い 低い 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、アイデンティティ平均値を出す 仮説Ａが正解とは証明できないなら．．． どちらが正しいか確定 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）？ 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！