D6-2

キャリアに関する複数アンケート相関性のデシル分析
Decile analysis of multiple questionnaire correlations regarding careers
赤城 大吉*1, 溝淵 智哉*2, 濱崎 利彦*2
Daikichi AKAGI*1, Tomoya MIZOBUCHI*2, Toshihiko HAMASAKI*2*1 広島工業大学情報学部*1Department of Computer Science, Hiroshima Institute of Technology*2 広島工業大学大学院工学系研究科*2Graduate School of Science and Technology, Hiroshima Institute of Technology
Email: bk17004@cc.it-hiroshima.ac.jp
あらまし：大学におけるキャリア関連科目において各学生の適正判断のため複数のアンケートが用いられる事が多い．各アンケートにはそれぞれにテーマがあり，それらアンケート間に相関性があるとするならば，その事より各学生に対してキャリア教育をより効果的に実施できる可能性がある．このような視点に立って，アンケートデータの上位項目に注目してデータの相関性を見出す手法であるデシル分析のこの分野における応用性を検討した．
キーワード：アンケート，キャリア，相関係数，デシル分析

1.

はじめに大学入学時点で希望職種が正確に決まっている情報系学生は多くない．しかし，4 年間の履修科目計画の初期設定および初年度の履修科目の確定は入学後すぐに行わなければならない．そのため一貫性の乏しい暫定計画を立ててしまい，明確なイメージを持つことなく 4 年間を過ごしてしまう可能性がある．
また，専門的な講義は 2 年後期～3 年前後期に集中しており，実際に講義を受けた時には他の講義を受講することが出来ない場合が多い．そのため，学生の目指すキャリアの明確化は入学後速やかに行われるべきである．そこで学生の目指すキャリアの明確化を支援するため，キャリアプランの参考例を提供することは，彼らが大学でキャリアを計画する際に役立つと考えられる（1）．本研究では，学生に実施した自己分析アンケートから得られた結果を各カテゴリに焦点を当て順位付けした後，10 段階のグループで分け特徴を抽出する手法であるデシル分析（2）を行い，抽出された特徴から異なるアンケート間に存在する相関性の分析結果について報告する．

2.

自己分析アンケートの概要

本研究では，2 種類の自己分析アンケート「あなたの学習スタイル」と「キャリア・アンカー」（3）を実施した．
「あなたの学習スタイル」は株式会社ラー
ニングバリューが学習方法を振り返るために作成した全 9 問の自己探求チェックリストである．それぞれの項目の和を求めることで学習スタイルは「Do」「Look」「Think」「Plan・Grow」の 4 種類に分けられ，点数が高いものほど自身の学習スタイルに近くなる．
「キャリア・アンカー」はある人物が自らのキャリアを選択する際に最も大切な価値観や欲求，周囲に左右されない不変なものを表す言葉である．
「キャリア・アンカー」は 40 問の質問を 6 段階で点数付けした結果を集計することで専門（TF），全般管理（GM），自立・独立（AU），保障・安定（SE），起業家的創造性（EC），奉仕・社会貢献（SV），挑戦（CH），生活様式（LS）の 8 つのカテゴリに分類される．

3.

デシル分析

デシル分析とは，マーケティング分野における顧客の特徴量を抽出することを目的としたデータマイニング手法のひとつである．顧客データに対して順位付けを行い，10 等分にグループ分けをした後，各グループの購買比率や売上高構成比を算出するというものである．

4.

分析方法

本研究は 2017 年の学生 62 名，2018 年の学生 48名のデータを使用した．
「あなたの学習スタイル」と「キャリア・アンカー」は入学してすぐに実施した．
まず得られた各アンケートの合計値を算出し，算出した合計値の中央値を基に標準化を行った．そして標準化した学習スタイルやキャリア・アンカーのデータを各カテゴリで順位付けを行い，10 等分のグループに分けた．その後各グループの合計，平均，分散そしてグループの平均を配列としてカテゴリごとに相関係数を算出した．

5.

分析結果

前項に記述した処理を行った結果，アンケートの相関に変化があった．処理を行わずアンケートの相関を算出したものを表 1 に示した．学習スタイルのカテゴリで処理を行い，アンケート相関を算出したものを表 2 に示した．キャリア・アンカーのカテゴ
リで処理を行い，アンケート相関を算出したものを
表 3 に示した．

― 273 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

表 1 学習スタイルとキャリア・アンカーのアンケート相関
Do
Look
Think
Plan・Grow
TF-0.2240.139
0.186-0.155GM
0.113-0.170-0.0760.160
AU-0.100-0.022-0.0100.128
SE-0.075
0.258
0.047
-0.249EC-0.070-0.345
0.082
0.322
SV
0.108
-0.084-0.092
0.095
CH
0.003
-0.261
0.077
0.173
LS
0.215
0.272
-0.164-0.284TF
GMAUSEECSVCHLS

表 2 学習スタイルの各カテゴリで処理をした後のアンケート相関
Do
Look
Think
Plan・Grow-0.6420.352
0.549-0.4510.486-0.592-0.3010.705-0.613-0.104-0.1670.487-0.1920.774
0.209-0.637-0.202-0.874
0.289
0.864
0.350
-0.332-0.2530.341-0.094-0.743
0.478
0.514
0.663
0.624
-0.422-0.579

表 3 キャリア・アンカーの各カテゴリで処理をした後のアンケート相関
Do
Look
Think
Plan・Grow
TF-0.7280.490
0.557-0.555GM
0.305-0.655-0.2790.619
AU-0.498-0.1380.120
0.438
SE-0.269
0.833
0.201
-0.682EC-0.013-0.7220.166
0.820
SV0.236-0.190-0.196
0.142
CH0.026-0.628
0.140
0.548
LS0.8150.778-0.460-0.835
表 1，2，3 の結果から，処理をする前の相関係数より処理をした後の相関係数の方が強く現れている
項目を多数確認することができた．処理をする前の相関係数が 0.01 以下だった場合,処理をした後相関係数が 0.5 を超える項目は見られなかった．また処理をする前の相関係数が 0.2 を超える場合，0.6 以上の相関係数になる項目が多かった．また表 2 と表 3の結果から，異なるカテゴリで処理をした相関係数を見ると近い値が出ていることがわかる．値の差を見ると±0.2の範囲に収まっているものが多い．

6.

考察

前項の結果から，項目間で強く相関が現れていなかったとしても，処理を行うことで相関の概略を把握することができると考える．また異なるカテゴリで処理した相関係数を見ると近い値が出ている．Doを降順にグループ分けを行った Do と TF の相関が-0.642 だった．それに対して，TF を降順にグループ分けを行った Do と TF の相関が-0.728 だった．このことから異なるカテゴリでグループ分けを行ったとしても，同様なカテゴリの相関を確認することが出来た．このことから関係の存在しているカテゴリは特定の集合になりやすいのではないかと考えられる．

7.

おわりに

本研究では自己分析アンケートにデシル分析を適用することで，学習スタイルとキャリア・アンカーの相関に関する考察を行った．結果から異なるアンケートのカテゴリに存在する相関が強調されることが確認できた．この相関を利用することにより，本研究で目標としていた学生の目指すキャリアの明確化への支援や学生がキャリアプランを計画する際に役立てることができると考える．最後になるが，Cross Validated という WEB サイトに”
Is using decile tofind correlation a statistically valid approach?”という題
目で議論がなされていた（4）．議論では，グループ内での平均化を行うことでデータのばらつきを減らしてしまうことが指摘されていた．本研究では平均化を行うことでデータのばらつきを減らしたデータ分析を行った．しかしデータを利用する際に標準化することにより絶対的な考え方ではなく相対的な考え方でデータを扱っているため，直感的に読み取れる
データにおいて，本研究で試した手法は定量的な意味合いを与えることができると考える．

8.

今後の課題

今後の課題は，グループ分けの条件を変更した分析を行うことが挙げられる．グループの個数を変更したことによる相関係数の変化を調べることによって別の特徴を抽出ができると考えている． また，本研究では使用していない IT 分野について回答するアンケートやパーソナリティ特性について回答するアンケートも実施している．今後はこの 2 つのアンケートに対してもアンケート間の相関性について確認を行っていきたい．2 つのアンケートの相関性も見ることによって，被験者が持っている学習スタイルまたはパーソナリティ特性によってキャリアプランの支援や産業分野への興味を示すことなどのフィードバックを行うことができると考えている．
参考文献(1) 溝淵智哉, 濱崎利彦:“キャリアプランに関するアンケー ト デ ー タ の ク ラ ス タ ー 分 析 ”, 2019 IEEE SMC
Hiroshima Chapter 若手研究会講演論文集, pp．73-74,（2019）(2) 守口剛:“購買データからみたブランドの顧客構造”,
繊維製品消費科学, 2001 年, 第 42 巻, 第 10 号, pp．
624-629(3) エドガーH シャイン（金井寿宏）:“キャリア・アン
カー自分のほんとうの価値を見つけよう”, 白桃書房,
東京, （2003）(4) Cross Validated:“Is using decile to find correlation a stati
stically valid approach?”, https://stats.stackexchange.com/
questions/106016/is-using-deciles-to-find-correlation-a-sta
tistically-valid-approach（参照 2020.6.6）― 274 ―