令部 （the General Headquarters of Supreme
はじめにCommander of Allied Powers, 以 後 GHQ/SCAPとする）の勧告による統計制度改革に関する

第 2 次世界大戦後，日本における統計学研

研 究（ 相 原・ 鮫 島，1971； 大 屋，1965； 森 田，究は大きく発達した。これら統計学研究にお1980）と，統計的品質管理の導入に関する個

いて，中心的役割を果たしてきた機関の 1 つ

別 的 研 究 が 存 在 す る（ 藤 田，1954； 中 山，

として統計数理研究所があげられる。統計数

1995；矢島 1954）。

理研究所は，設立以来様々な研究成果をあげこれに対して，数量化理論の歴史に関しててきたが，その中でも統計学史上に残る研究は，林知己夫自身による回想を始めとして成果の 1 つに林知己夫（1918─2002）の数量化（西平，1981c；林，1986a，1986b，1993b），その他

理 論（Hayashiʼs Quantification Methods） が あ

わずかに数量化理論のテキストの中で，インる。数量化理論は，初めて質的なデータに一

トロダクションとして紹介されてきただけで定の計算法によって数値を付与することに成（岩坪，1987；駒澤，1982，1992；駒澤ほか，1998），

功し，その後の統計学の適用範囲を大きく広

統計学史の研究対象として，これまで大きくげた。

注目されたことはなかった。本稿では，林知これまで日本における統計学の歴史に関し

己夫が開発した数量化理論について，特にそては，主として 2 つの観点からそれぞれ別々の後の数量化理論の発展にとって重要と考えに研究が行われてきた。1 つは官庁統計・経られる最初の定式化の過程に着目し，理論が済統計学の側面からで，明治初期の近代国家生まれるに至った過程を社会的背景（特に統形成に始まる「ドイツ社会統計学」の導入と計数理研究所の戦後改革）とともに紹介する。

その定着過程を，第 2 次世界大戦までの時期について分析したものである（大橋，1961；

統計数理研究所の戦後改革

薮内，1976）。もう 1 つは数理統計学の側面からで，1930 年代中頃に始まる「イギリス数

第 2 次世界大戦の中で，戦時下の生産増強

理統計学」の導入とその定着過程を，戦時中のため生産工程の管理における数理統計学のの研究者の活動と戦後数年間の展開を通して重要性が強く認識され，統計学の研究所を設分 析 し た も の で あ る（ 秋 山，1956； 青 山，

立しようという機運が生じた（統計数理研究

1969；佐藤，1961）。

所設立 50 周年記念事業刊行物等実行委員会編，

戦後に関しては，連合国軍最高司令官総司

1994）。この背景に，1942 年のフィリピンの社会と調査（2012 年 9 月） 5

コレヒドール要塞における暗号解読用の表1

発足時の所員

IBM 計算機の発見をきっかけとする軍部と

専任所員

兼任所員

数理統計学者との緊密な関係の始まりと（山

河田 龍夫
坂元 平八
松下嘉米男
国澤 清典‡

掛谷 宗一†
北川 敏男
伊藤
清
増山元三郎
角谷 静夫
秋月 康夫
佐藤良一郎

内二郎先生追悼集刊行委員会，1985），論文「戦争と統計」等に見られる軍事における数理統計学の有効性および数理統計学者の戦時協力の宣伝の影響があったと考えられる（河田，1943）。統計数理研究所は，終戦約 1 年 2 ヵ注） †所長，‡12 月入所。

月前の 1944 年 6 月 5 日，統計数理研究所官

けるといった問題等の改善にあった。一方，制（勅令 385 号） の公布をもって上野の帝国

日本政府内でも 46 年 7 月には，内閣に大内

学士院内に設立された。この設立に当たって兵衛（1888─1980。東大教授，後に法政大総長）

は，1943 年 11 月に学術研究会議の建議「統を委員長に，学識経験者と各省庁関係者で構計数学を中心とする統計科学に関する研究所成された「統計制度改善に関する委員会」がの設立」が，同会議会員（1946 年に会長） で設立され（閣議了解），改革に向けての取り組あった掛谷宗一（1886─1947）・東京帝大理学

みが始められていた（竹内編，1989）。

・1

部長（統計数理研究所初代所長） から提出され，後者の統計的品質管理の導入に対しては，それを受けた文部省との話し合いで，大学付「電話とはデンワ！」と表現された電話機の属ではない文部省所轄という形となった（西故障を始めとする日本の通信機器の欠陥の多平，1981a）。それまで，学術研究会議の建議

さ を き っ か け に（ 唐 津，1985）， ま た GHQ/だけで設立になった機関の例はなく，建議のSCAP， 民 間 通 信 局 CCS（Civil Communica-

みで設立された最初で最後の例となった。発tions Section）からの要請もあり，それまで主足時の組織は，理論研究部（1 課） と応用研に製造者の個人的努力に頼っていた製品の品

究部（4 課） の 2 研究部 5 研究課体制で，所質管理において，統計的方法を導入し科学的員は表 1 の通りであった。こうして発足したに製品の品質管理を行うというものであった。

研究所であったために，当然戦時中は軍から

この統計的品質管理の工業界への本格的な導の委託研究が中心であった。

入のきっかけを与えたものが，1950 年，ラ・2

第 2 次世界大戦後，GHQ/SCAP によって，

イス統計使節団として既に来日していた W.

日本の官庁統計を始めとする統計制度改革や，

Edwards Deming（1900─1993） を招聘して行工業界における統計的品質管理（SQC）の導

われた，日本科学技術連盟での品質管理の講入などの一連の統計改革が行われた。

習会であり，その時の講義録の印税を基金と前者の統計制度改革は，米国予算局次長兼統計基準部長であった Stuart A. Rice（1889─
・3

して設立された Deming 賞や Deming 実施賞であった。

1969）を団長とする「ライス統計使節団」のその他，社会調査・世論調査に関しては，

1946 年 12 月の来日に始まるものであった。

GHQ/SCAP はこれを占領政策に対する国民

これは，戦争によって統計制度（特に食料生の反応を探る重要な手段として考え，1945

産関係）そのものが破壊したことによるもの

年末，民間情報局 CIE（Civil Information andと，それまでの政府統計資料そのものの不備

Education Section） に 世 論 社 会 調 査 課 POSR

や省庁間での整合性および全体の体系性に欠（Public Opinion and Sociological Research Unit）

6

社会と調査

（2012 年 9 月）

・4を設立し（48 年 10 月，Division に昇格），思想に持ち込まれた社会調査に関する様々な課題

統制に関わる調査の監視とともに，サンプリ

を通して数量化理論を形成した。その意味で，ングを積極的に導入させ，そのための指導を

社会科学研究部の設立は理論形成にとって重行った（岡本，1994；日本世論調査史編集委員会

要な外的要因の 1 つとなった。

編，1986；吉田，1994）。

最初の数量化理論の定式化

これら GHQ/SCAP による一連の統計改革の影響を受け，統計数理研究所は制度的な改革を行い大きく発展することとなった。一時，戦時中に設立された研究所であるという理由

仮釈放研究までの経緯と海外の研究から廃止問題も議論に上がったが，視察に来

数量化理論の形成の発端は，林と刑法学者

た GHQ/SCAP の反応はむしろ良好で，廃止の西村克彦（1922─90）との仮釈放問題におけされるには至らなかった（西平，1981b）。46

る共同研究にあった。戦後社会の混乱期にお年 4 月に，それまでの理論研究部（4 課），応

いては国内の犯罪が増加し，刑務所は受刑者用研究部（4 課） の 2 研究部 8 研究課が，そで満杯状態にあった。そのため各刑務所は，

れぞれ基礎理論研究部，自然科学研究部に移早急な仮釈放制度の確立を迫られていた。こ行された。そして，戦後の社会的な課題に対ういった社会状況の中で，西村は戦時中に海応するために，新たに第 3 研究部として社会外とくにアメリカで進められてきた研究に強科学研究部（3 課） が新設された（大蔵省別い関心を持った。

館・東拓ビル内を借用，所在地は内幸町）。この

アメリカでの仮釈放研究には，主に 2 つの新設にあたっては，大蔵省理財局における増特徴があった。1 つは受刑者の分類で，もう山 元 三 郎（ 初 代 第 3 研 究 部 長〔 兼 任〕，1912─

1 つは仮釈放の予測であった。それまで日本

2005），坂元平八（後に慶応大教授，1914─2004）

では前者の受刑者の分類に関しては，すでにらの「預金勘定の調査」などの仕事が大きな刑務所に科学分類課，少年院に分類保護課が力となったと言われている。

それぞれ設けられて特に力が注がれていた。

社会科学研究部の新設は，それまでの主にしかし，後者の仮釈放の予測に関しては，過生産管理に中心をおく統計学研究の場から，去に同種の研究が少ないこと，また刑法学者

一般の社会現象も研究対象とする場への転換の中にこの種の研究に従事する者が少なかっであった。また，ライスレポート（1947） のたこともあり，刑法行政の中でほとんど関心中で勧告されている「独立した統計学科の設が払われてこなかった。当時，法務府中央刑立」のように（Rice，1949），戦前までの日本

務官練習所（後の中央矯正保護研修所） の調査の統計学研究において分離していた，主に数普及課長であった西村（後に岡山大，青学大，学者（特に解析学専攻）を中心とする理論的研獨協大教授） は，アメリカでの仮釈放研究の究（統計の理論的発達）と経済学者を中心とす状況を受け，それまで刑法行政として扱われる実践的研究（統計の作成，利用）とを 1 つにてこなかった仮釈放予測の問題に取り組み始

結びつける制度的基盤の誕生として，その意めた。

義は大きかった。

しかし，法科出身の西村にとって，研究を

林は，1946 年 12 月に統計数理研究所入所

進めるに当たってまず障害となったのは，方後，社会科学研究部に配属されたが，研究部

法や仮説の妥当性を検定する上での統計的分
社会と調査（2012 年 9 月） 7

析の問題であった。そのため西村は同僚の常表2

井善（後に東京地検検事）から，すでに数学的仮釈放後方法に基づいて社会的な問題に取り組んでい勤労習慣 人数 ％た統計数理研究所の存在を教えられ，1947
年 10 月に同研究所を訪れ協力を求めた。この時に対応したのが，同研究所社会科学研究部の林知己夫で，それがきっかけとなって両者の共同研究が始まった（西村・林，1955）。
アメリカでの仮釈放予測研究の中で林・西村らが注目したのは，ハーバード大学（ロースクール） の Glueck 夫妻の研究であった。

Glueck 夫妻の研究は，犯罪の原因を計量的科学的に探る可能性を示し，これを「犯罪予測表」という形で初めて具体的に表すなど（Glueck and Glueck，1930），計量刑事学の先駆的研究として高く評価されていた（安部・樋口，1959）。

判決前の勤労の習慣（施設収容前因子）成功

部分的失敗 完全失敗

計

人数 ％

人数 ％

人数 ％

良
可
不可

28
16
18

46.7
20.3
12.1

6
16
29

10.0
23.3
19.4

26 43.3
47 59.4
102 68.5

60 10079 100147 100

計

62

21.5

51

17.7

175 60.8

288 100（出所） Glueck and Glueck（1930）。

表3

Glueck 夫妻の仮釈放予測表（％）

総得点

成功率 部分的失敗率 完全失敗率計

301─350

77.7

22.3

…

100

351─400401─450451─500
501─550551 以上

57.2
45.7
18.7
9.6
…

21.4
22.8
18.7
14.5
8.1

21.4
31.5
62.6
75.9
91.9

100
100
100
100
100

計

21.2

16.5

62.3

100

（出所） Glueck and Glueck（1930）。

受刑者が何点の合計失敗得点でどの段階に入Glueck 夫妻の研究は，1921 年から 22 年

るのかが分かるというものであった。

の間にマサチューセッツ州の感化院から仮釈

Glueck 夫妻の研究は，優れた予測因子を放となった男子 510 名の受刑者を対象に行わ発見するなどその内容は高く評価されていたれた。まず，仮釈放後の成功者と失敗者とをが，失敗得点に関しては，あくまでも頻度を強く分けている因子を，統計的方法のピアソ

そのまま用いたものであった。そこには統計

ン の 連 関 係 数（Pearsonʼs mean square contin-

学的な観点から見た正確な基準がなく，理論

gency coefficient）を用いて選択し，施設収容的な基礎付けも不明確であった。そのため林

前に関する 6 因子と他の 2 因子を抽出した。

と西村は，実際に刑務所に出向いて調査をしその因子おのおのについて，たとえば「良」，ていく中で，統計学的な基準から Glueck 夫「可」，「不可」などのカテゴリーに分け，受妻の失敗得点に代わる新たな定式化を行って刑者の仮釈放後の成り行き（「成功者」，「部分いくこととなったのであった。当時，多くの的失敗者」，「完全失敗者」） 別に表 2 のように刑法学者が，Glueck 夫妻の研究を日本の現分類した。そして，完全失敗者のそれぞれの場へ導入する際に，主に Glueck 夫妻の発見

カテゴリーに対応する人数を全受刑者に対すした予測因子を日本流に改良しようとする方るパーセントで表し，それをそれぞれのカテ向に進んだのに対し，失敗得点に注目したゴリーの失敗得点とした。

林・西村の研究は対照的であった。

・5

このように求められた失敗得点をすべての因子について合計し，表 3 のようにこれを 6

判別的中率最大の数量化理論の定式化

段階に区分して仮釈放予測表を作成した。こ林と西村の共同研究では，西村がかつて勤の予測表によって，新たな受刑者が来た場合務していた横浜刑務所の受刑者を対象に，どに，それぞれの因子に対する評価から，そののような特性をもった受刑者が再犯の恐れが

8

社会と調査

（2012 年 9 月）

ないか，また再犯の恐れがある受刑者がどの仮釈放成功者群，失敗者群をそれぞれ A，ような特性をもっているかについて調査をす

B 集団とする。仮釈放予測に必要な調査項目

るところから始められた。

（アイテム）が仮釈放予測では，釈放時の調査データによ個， 番目の調査項目の回答

区分（カテゴリー）が個あるとし，このカって予後をなるべく正確に知ろうとするもの

テゴリーに対して点数｛ 1， 2，…，であるため，受刑者の調査項目として重要な与えられたとする。

ものは，いかなる境遇・環境にあっても再犯｝が今， アイテムに対する確率変数を A 集団

しないように引きとめている強い要因であっに対して ，B 集団に対してた（ 林 ほ か，1952a，1952b）。 過 去 の 再 犯 率

刑者の得点が一次式で近似できるとした場合，（再犯の 95％ が仮釈放後 1 年以内）から予後を 1年とした。そのため，まず仮釈放をすでに受と書くと，受それぞれの集団に対する得点は

＝∑α ，
＝1

・6

けた者に対し，仮釈放時に得た調査事項を仮・7・8

釈放失敗者（再犯者），成功者（非再犯者） そ＝∑α＝1で与えられる（α は推定すべきウエ

れぞれについて検討し，両者を判別する有力イト）。林は，この受刑者の得点，に関な要因を見つけ出すこととなった。林・西村

して得点分布を考えると，調査項目が多は議論，プリテストを重ね，最終的に仮釈放い場合には一種の中心極限定理が適用でき，予測に有効な調査項目をχ2 検定や一般的乖

Gauss 分布に近似できると考えた。この時，

・9

離度の測度

2

・10

を用いて見つけ出した。

このようにして見つけ出された仮釈放予測に有効な調査項目は，学歴や年齢，親族構成，A，B 両集団を最適に分割する点 0 は，ゲーム理論の−を用いて求められた。

調査の結果，ある受刑者の得点が0 以上

罪質など定性的な項目がほとんどであり，こならば A 集団に属し，以下ならば B 集団にれらの項目区分に対しいかに得点を与えて統属すると予測できる。この時の的中率合させるかが次の課題となった。
前項で述べたように Glueck 夫妻の研究でそれぞれの平均，分散を

，

は，

，σ ，σ

（ただし，

＞

）とすると，

1

∞

2π

−
σ ＋σ

t2
｛− ｝ ，
2（1）

ように数量化する方法を考案した（林，1948，と表される。林はこの的中率を最大する

1950b，1950c；Hayashi，1950）。判別的中率とようにウエイトα を決定した。

は，仮釈放予測に有効な調査項目の区分に与える点数として頻度（％）そのものを用いていたのに対し，林は 1950 年，判別的中率と＝いう統計的基準を設定し，これを最大にするは，仮釈放成功者，失敗者の各グループの得林は，受刑者の得点分布に関していずれも

点分布を考えたとき，両者を分割する点を 0

Richard von Mises（1883─1953） の Kollektiv

として，これ以上の得点を仮釈放成功，以下（von Mises，1931） を満たすものとした。こだと仮釈放失敗と判断した場合，それが的中

れは林が戦後東大理学部の嘱託として大学にする確率である。

戻り，末綱恕一教授（1897─1970）の下で確率

1．分割点

0 の決定

と失敗者とを分割する点

林が仮釈放成功者

論（末綱，1941） の研究を進めていく中で学0 を求めた方法は，び，統計的な現象を確率論的に解釈していく

次のようなものであった。

ための基本的な考え方として重要視した（林，
社会と調査（2012 年 9 月） 9

1946）。 ま た−に つ い て も，Misesの Kollektiv と同様，東大理学部嘱託時代，
末綱研究室で開かれていた確率論研究会「談話会」で小平邦彦（1915─97）の報告を聞き，初めて知ったものであった。林は，これをBayes の方法に変わる推定技術として高く評価した（西平，1981c）。
以上の方法は，カテゴリーの点数

表4
妻有無・年齢A 成功（人）B 失敗（人）
成功 （％）
失敗 （％）

妻の有無×年齢
あり

なし

20〜30

30〜

20〜30

30〜

4
13
9.3
7.9

14
14
32.5
8.5

23
100
53.5
60.6

2
38
4.7
23.0

計
43
165
100.0
100.0

（出所） 林ほか（1952a）。

が具

今，ある受刑者の調査結果が表 5 中の✓のよ

体的に与えられたときにはじめて使える方法

うな項目に該当した場合，この受刑者の得点である。林は，受刑者の調査表で得られたデ

は，

ータから

を求める方法を第 1 段階の数量化と呼び，これは以下のようなものであった。
アイテムを取り2．第 1 段階の数量化＝∑α＝10.0045 ＞−0.16（分割点 0），（3）

上げ，A 集団，B 集団について各カテゴリーの頻度分布を求める。たとえば，妻×年齢について表 4 のような頻度分布を求める。このと求まり，分割点

頻度分布から，それぞれの分散が等しくかつ受刑者は仮釈放を許可してよいと判断される。

一定の条件の下で，2 集団の平均値の差が最この時の判別的中率

大になるようにが求められた。

0 以上であるので，このは 0.82 になる。

Glueck 夫妻の方法は，表 4 でいえば頻度

第 1 段階の数量分布を求めた段階に止まっており，何をもっを用いて，平均値の差のて判断の基準とするか等の統計的な基礎付け

最大値ℓ が求められる。この最大値ℓ から，がないままに，失敗者の頻度をそのままカテ

3．第 2 段階の数量化

化で求められた∑α＝1 の条件の下，的中率＝1が最大になるように，ウエイトα が求められた。
この時，（3.1）の的中率

は，ゴリーの点数として用いていたにすぎなかった。これに対して林は，Mises の Kollektiv
やゲーム理論の−，中心極限定理な

どの統計的諸方法を用い，判別的中率を最大にする方法を定式化しカテゴリー点数とその

＝

1

∞

2π −β

2

t
｛− ｝ ，β＝ ∑ℓ2/2 ，（2）＝12

重みを求めた。林の方法によって，統計的な基礎付けに基づく仮釈放予測の方法が確立さ
れた。

となる。
以上の方法から，林によって表 5 にある仮その後の数量化理論の定式化の展開

釈放予測表が作成された。
新規の受刑者の調査票データから，受刑者の得点 ＝∑α＝1

が分割点が具体的に求まり，その値0 より大きければ仮釈放成功者と予測され，小さければ失敗者と予測される。
10

社会と調査

（2012 年 9 月）

数量化理論の方法論的視点とその特徴
数量化理論の方法論について，林は 1959
年の論文「数量化と予測に関する根本概念」
で自らの見解を示している（林，1959）。

表5

林の仮釈放予測表2

χ値

2

父母（現在）

5.53

…

0.047

妻×age

…

0.0127

0.097

調査項目

学歴

6.38

値 ウエイトα

…

0.057

罪質×犯数

…

0.01400.110

動機×保護者の資産

…

…

0.117

逮捕×裁判

釈放後の保護者

再犯素地（1─5）

復帰社会犯因性（6─10）

5.15

…

…

…

0.01290.0229

0.047

0.132

0.125

11.63

…

0.080

復帰社会犯因性（16─20） 12.83

…

0.082

復帰社会犯因性（21─25） 19.56…

（出所） 林ほか（1952b）付表より作成。

0.105

カテゴリー

点数

該当

実父母
実父，実母のみなし，その他あり（21─30）あり（30─ ）なし（21─30）
なし（30─ ）
小学
高小学
中等以上
初犯（窃盗）
初犯（その他）
累犯（窃盗）累犯（その他）ありなし（生活苦）なし（交友不良）なし（物欲）なし（その他）
不明・無答
強く感じる
少し感じる
感じない（公平・不公平）感じない（分からない）
父
母
兄弟
妻
未定，なし
その他
0
1
2
3
0
1

1.168
0.155
−1.4300.235
1.716−0.179−1.944−1.2840.139
1.651−0.072
1.825−1.4970.319
2.028−1.398−1.592−0.284−0.480
0.526
1.150
1.268
−1.007
0.021
0.048
0.073
−1.464
1.959−1.418−1.3981.961
1.106−0.727−1.7911.074−1.139

✓

2
0
1
2
3
0
1
2
3

−0.4061.527−1.306
0.082
1.195
1.415
−0.325−1.101−2.943

✓

✓
✓

✓

✓

✓

✓

✓
✓

✓

分割点： 0＝−0.16

社会と調査（2012 年 9 月） 11

まず林は，それまでの統計学では対象の標その後の数量化理論の定式化

識は必ず数量で与えられ，これに確率分布が付与されるときは確率変数として扱われる。

最初に定式化された判別的中率最大の数量

そして，その前提のもとにそれらの数量が統化理論は，仮釈放予測という具体的な問題か計的処理に掛けられてきたと述べた。

ら定式化されたため，カテゴリー数が 4 以上

林はこの前提に対して疑問を呈し，測定さでないと解けない等といった実用上の制約がれた数量そのものではなく，目的に応じてそ存在した（ 節 2 項参照）。そのため拡張されれらを変換した量に対して統計的処理を行う

た現在の形になるためには，もう 1 段階ステことを主張した。すなわち観測された数量

ップを経なければならなかった。そのきっかから目的に応じて求められた関数 によっけを与えたものは，1952 年 1 月に社会学者，＝ （ ）を求めることが重要であると心理学者との間に行われた，日本女子大の寮したのである。林は「先ず以てわれわれは測生約 100 名を対象とする「米仏文化に対する定量そのものを，統計の操作によって妥当な態度調査」であった。この調査は，戦前まで意味を持つ量に変換して置く，すなわち のの旧制高校・大学の学生のフランス文化的な形を求めて置くことがきわめて大事なことで嗜好が，戦後の民主化政策，特にアメリカかあり，これを措いては真剣な分析はできない

らの影響を受けてどう変化したかを調べるもといってよい」と述べている。

のであった。調査のために，アメリカ文化とて最初に定式化された数量化理論では，目的

フランス文化とを比較させる 6 問の質問項目

を受刑者の仮釈放後の成功と失敗を正確に予が練り上げられた。この質問に対する選択肢

測することに置き，その時の的中率が最大には（なるように，調査項目（カテゴリー） に対す項目の回答パターンから被験者の文化的嗜好る反応（父母あり，なし等）と調査項目の点数を推定するため，質問項目の選択肢に与える（カテゴリー点数）の関数関係が求められた。

数量を決定する新しい方法を考案した（Ha-前者のカテゴリーに対する反応が上のyashi，1952，1961；林ほか，1954）。これは判別対応し，カテゴリー点数がにに対応する。

，） の 2 つであった。林は，質問的中率の代わりに近似的な基準となる相関比

しかし，数量化理論における関数 は，通を使い，それを最大にする方法であった。現

常の数理統計学で用いられているような解析

在，この方法は数量化第Ⅱ類と呼ばれている。

的な関数ではなく，各カテゴリーへの反応

2 番目に定式化された数量化理論の発端は，とカテゴリー点数との一義的対応（たと仮釈放予測の共同研究から少し遅れて 1948

えば表 5） という意味での関数であった。こ

年 8 月に実施された「日本人の読み書き能力のように必ずしも解析的な関数でない一対一調査」であった（読み書き能力調査委員会編，対応としての関数を持ち込むことによって，

1951）。 こ の 調 査 は，47 年 12 月 の GHQ/測定されたデータを統計的処理の対象となる

SCAP 民間情報局（CIE） 言語問題調査担当

量に変換することが可能となった。そして同の John C. Pelzel（1914─1999。後にハーバード

時に，質的なデータをも量として処理するこ大教授） の指示に始まるもので，戦後日本のとができるようになったのである。ここで採民主化政策の 1 つとして日本の公用語をローられた方法は，後に展開される数量化理論のマ字化する政策の検討のために，日本人の読定式化の基本的な枠組みとなった。

み書き能力の実態を把握するのが目的であっ

12

社会と調査

（2012 年 9 月）

た（この調査は，サンプリングを本格的に導入し係が良いものが必ずしも作業効率・質が良いた最初の社会調査で，以後のマスコミによる世論

わけではない，ということを示した（林，調査をはじめ，広く社会調査一般の基礎となるも

1956a；国鉄総裁室業務運営調査委員会，1953）。

のとしても歴史的に重要であった〔林文，2002；

最後に定式化された数量化理論の発端は，高倉，2011〕）。林は，この調査の中央企画分

1955 年，商業デザイナーの佐藤敬之輔（当時析委員会の統計担当（サンプリング設計）であ

武蔵野美術大，1912─79） との間に行われた，った。本調査実施後（読み書き能力テストの結

日冷の輸出向け缶詰のラベルデザイン調査に

果は，90 点満点で平均点 78.3，非識字率〔illitera-

おける共同研究であった。共同研究が始まっcy〕 が 1.6％ と 低 く〔GHQ/SCAP，CIE，POSR，た 50 年代後半，缶詰のラベルデザインは富1950〕，その後ローマ字化の計画は消えていった），

士山や芸者といった伝統的色彩の強いデザイ

林は，被験者の学歴や年齢などの質的要因がンが中心であったため，これを輸出向けにど

読み書き能力の得点に対しどのように影響をう変えるかが研究の課題であった。佐藤は，与えているかを分析するために，51 年に読従来の伝統的色彩の強いデザインに新しく作

み書き能力の得点と各質的要因との重相関係

ったデザインを組み合わせ，この組み合わさ数を考え，これが最大になるように各質的要れたデザインに対して調査を行った。56 年，

因を数量化する方法を考案した（林，1951a，

林はこの調査データをもとに，どういうデザ

1951b）。現在，これは数量化第Ⅰ類と呼ばれインがどういう集団に好まれるかを明らかにている。

するため，ラベルデザインと調査集団の相関

3 番目に定式化された数量化理論の発端は，係数を考え，これが最大になるように両方を1950 年 8 月，社会学者，心理学者との間で同 時 に 数 量 化 す る 方 法 を 考 案 し た（ 林，

行われた「国鉄の保線区員調査」であった。

1956b）。現在，これは数量化第Ⅲ類と呼ばれこの調査は，国鉄総裁室業務運営調査委員会ている。詳細は述べないが，この数量化第Ⅲからの依頼で，線路の保守作業の質と効率の類により，71 年に行われたハワイ日系人調向上のために作業グループの再編成を行うた

査（Suzuki, et al., 1972） という初めての国際めのものであった。当時，海外の研究では，

比較で，分析結果の違いを「考え方の道筋

たんに「人間関係がよいものは作業効率・質（way of thinking）」の違いという表現で捉えがよい」という程度のものであったため，研ることが異文化間比較にとって重要であるこ究の中心的課題は，作業の出来映えと効率をとを見出し，その方法としての有効性が大き高めている諸要因をソシオメトリー（作業員く示された（林，1973）。それ以後，広く分析

間の親近度） との関係の中に発見し，この諸に用いられ各分野に大きく寄与することとな

要因の中に作業員の人間関係を探ることになった。数量化第Ⅲ類と数学的には強い関係のった。分析を担当した林は，この課題に対し，ある研究に，Louis Guttman（1916─87。コー

各作業員が形成するグループ間の親近性に対

ネ ル 大 学， 後 に The Israel Institute of Applied

応する測度を導入し，親近性が高い者が近く

Social Research） の 尺 度 解 析 法 の 研 究に集まり，低い者が遠くに離れるように各作（Guttman，1941）があり，また 70 年代以降の業員に与える数量を求める方法を考案した

計算機の急速な発達とともに生まれてきた（林，1951a）。現在，これは数量化第Ⅳ類と呼Jean─Paul Benzécri（1932─。パリ第 6 大学）のばれている。この方法によって，林は人間関対 応 分 析 法（ ま た は， コ レ ス ポ ン デ ン ス 分 析
社会と調査（2012 年 9 月） 13

〔Correspondence Analysis〕 と も い う） の 研 究〔1940 年代後半〕を発端に，1970 年代には学会誕（Benzécri，1973a，1973b；大隅・ルバールほか，生となった「行動計量」〔林，1993a〕，70 年代後

1994），Nishisato，Shizuhiko（1935─。トロント

半には「データ解析」〔林，1977〕「調査の科学」

大 学） の 双 対 尺 度 法（Dual Scaling） の 研 究〔林，1984〕，そして 90 年代以降は「データの科（Nishisato，1980）などがある。

学」〔林，2001c〕と発展） が存在し，重要な役

この第Ⅰ類から第Ⅳ類という言い方は，割を担っていたことは言うまでもない（吉野，1964 年に社会心理学者の飽戸弘（1935─。当時，2003）。数量化理論の普及・定着の詳細につ

東大新聞研究所） によって名付けられたもの

いては，森本（2005）を参照されたい。

で（飽戸，1964），その後この呼び方が定着した。このⅠ類からⅣ類の順序と数量化理論の形成過程とは直接的な関係はないが，林が現場の必要性と根底にある数量化の考え方からそれぞれ開発した諸方法を外的基準の有無，
外的基準が数量の場合と分類の場合とに整理し，体系化したことで，その後の普及に大いに役立った（林，1993b）。なお以後，林によって開発された「一対比較法による数量化」，「K─L 型数量化」についても，飽戸によってそれぞれ第Ⅴ類，第Ⅵ類と命名されたが，これらについては多次元尺度解析法（Multidimensional Scaling， 林・ 飽 戸 編，1976） に 含 まれるものでもある。

注
・1

統計数理研究所は文部大臣の管理に属し，「確率に関する数理及びその応用の研究を掌り並びにその研究の連絡，統一及び推進を図る」こととされた。
・2 「弾道計算（陸軍方式）」および「（造兵廠の）女性の職業が妊娠率に及ぼす影響」。これらに関する資料は，戦後すべて焼却処分された。
・3

Stuart A. Rice（団長：米国予算局次長兼統計基準 部 長），Payton Stapp（ 副 団 長： 統 計 基 準 部 次長），Jerome Cornfield（以下団員：統計基準部員），
Edward T. Crowder（統計基準部員），W. Edwards
Deming（統計基準部員），Maichel Sapir（統計基
準部員）。
・4

Division 昇 格 時 の ス タ ッ フ：John C. Pelzel（Chief），Herbert Passin（Deputy Chief），Tamie
Tsuchiyama，Cynthia Mazo，David L. Sills，John
W. Bennett（1949 年 3 月より）。
・5

施設収容前因子：判決前の勤労習慣（C＝0.42），

犯罪の重さと頻度（C＝0.36），本犯以前における検最 後 に挙（C＝0.26），矯正院収容以前における受刑経験（C＝0.29），判決前の経済的責任（C＝0.27），入院

これまで述べてきたように，数量化理論は
林によって，第 2 次世界大戦直後の日本社会の実際の問題解決を通じて開発された方法であった。そして開発後は，社会調査，市場調査を始め，医学調査においても広く利用され，さまざまな課題解決を行っていくことにより，統計解析の主要な方法（今日でいう「多次元データ解析」）として定着していったのである。

この背景には，数量化理論がたんに統計解析の方法というだけではなく，林の統計的な考え方の基礎（哲学的基盤：戦後，水野坦〔当時
統計数理研究所所員，後に総理府統計局；1916─
2003〕との議論の中で生み出された「統計数理」

14

社会と調査

（2012 年 9 月）

時の精神異常性（C＝0.26），その他：矯正院における反則の頻度（C＝0.33），仮釈放期間中の犯罪行動（C＝0.47）。C は各因子と仮釈放後の行動との相関係数。
・6

受刑者の諸特性（体系，生活歴，属性，居住歴，生活など），犯罪に対する態度，受刑中の行動や身につけた技能，釈放後の家庭環境・社会環境などの定性的項目。
・7

1947 年 9 月から 48 年 9 月末までの間に仮釈放され，現在再犯して受刑中の者 165 名。その 165 名に対し，調査票 A 型（面接調査），および行刑表・仮釈放審査票の調査を行った。
・8

1947 年 8 月から 48 年 12 月末までの間に仮釈放され，在社会期間が 1 年以上にわたり無事故の者
495 名。495 名のうち，所在確認が出来た者は 282名であった。その 282 名に対し，調査票 B 型（郵送調査）を行い，返答のあった者について，行刑
表・仮釈放審査票の調査を行った。最終的に 45 名

から回答を得た。一方，回答のなかった者，住所不，1948，

明な者については，仮釈放審査票の調査を行った。

，1950a，「適合度の検定とχ2 検定」『統計数・9 χ2 統 計 量 を 一 般 化 さ せ た も の と し て 林 は，
2（α）＝ ∑ ＝1
1

数， ：カテゴリー数，α：任意の実数）を提案し，αの値として現実に即したものを選び検定に用いた（α＝1/2 のとき，χ2 統計量となる）（林，1950a）。
・10

理研究所講究録』6（4）：152─60。
，1950b，「統計数理的数量化の問題（ − ）2（ ：観測度数， ：理論度
2α配偶関係，罪質×犯数，動機×保護者の資産状況，釈放後の保護者，再犯素地（1 ─5），復帰社
会犯因性全体，職業，居住，家計関係。

，自筆ノート。

定性的（質的）なるものの数量化に就いての覚書」『統計数理研究所講究録』6（1/3）：98─119。
，1950c，「Parole Prediction における統計的方法の一応用に就いて，再犯調査の基礎

予測方法の展開」ケースワーク研究会，64─92。
Hayashi, C., 1950, “On the Quantification of Qualitative Data from the Mathematico-Statistical Pointof View,”, 2（1）: 35─47.

文献
安部治夫・樋口幸吉，1959，『グリュック犯罪予測法入門』一粒社。
相原茂・鮫島龍行，1971，「戦後統計の発展過程（Ⅰ）戦後の統計近代化の方向」相原茂・鮫島龍行
編『統計日本経済

経済発展を通してみた日本統計史』筑摩書房。
秋山健一，1956，「日本における数理統計学の歴史
日本数学史Ⅲ」『全国数学連合機関誌（月報）』
3（3）：28─36。
（秋山健一はペンネーム）
飽戸弘，1964，「数量化理論

社会行動研究におけ

林知己夫，1951a，「統計数理的数量化の問題補遺」『統計数理研究所講究録』6（11）：483─91，508─13。
，1951b，「社会計量における統計数理」日
本数学会『数学』3（3）：172─85。
，1951c，『サムプリング調査はどう行うか』
東京大学出版部。
Hayashi, C., 1952, “On the Prediction of Phenomena
from Qualitative Data and Quantification of Qualitative Data from the Mathematico-Statistitcal
Point of View,”, 3（2）: 69─98.

る適応の効果と限界について」『年報社会心理学』
5：73─103。
青山博次郎，1969，「統計科学の発展」日本科学史学会編『数理科学』（日本科学技術史大系 12），第一
法規出版。

，1956a，「能率と労務管理」『工業統計（新しい経営管理のあり方）』産業図書。
，1956b，「数量化理論とその応用例（Ⅱ）」『統計数理研究所彙報』4（2）：19─30。
，1959，「数量化と予測に関する根本概念」

Benzécri, J. P., 1973a,『統計数理研究所彙報』7（1）：43─64。

, Paris : Dunod.

Hayashi, C., 1961, “ Sample Survey and Theory of, 1973b,, Paris : Dunod.

Quantification,”, 38 : 505─14.

藤田薫，1954，「わが国における品質管理発展の歴史的考察」『品質管理』日本科学技術連盟，5（11）：69─74。

法」林知己夫編『比較日本人論

日本とハワイの調査から』中央公論社，75─82。

GHQ/SCAP, CIE, POSR, 1950,:，1973，「『考えの道筋』の違いを分析する方，1974，『数量化の方法』東洋経済新報社。

, POSR資料，

SF. 50，日本世論調査協会所蔵。

，1977，『データ解析の考え方』東洋経済新報社。

Glueck, S. and E. T. Glueck, 1930,, New York : Alfred─A. Knopf.
Guttman, L., 1941, “The Quantification of a Class ofAttributes : A Theory and Method of Scale Construction,” in P. Horst et al. eds.,，1984，『調査の科学

社会調査の考え方と方法』講談社（2011 年，ちくま学芸文庫より再刊）。
，1986a，「数量化理論のできるまで」『オペレーションズ・リサーチ』31（12）：728─34。
，1986b，「データ解析で 40 年」『広告月報』
朝日新聞社，313：9─21。
，1993a，『行動計量学序説』朝倉書店。

, New York :Social Science Research Council.
林知己夫，1946，「『ミーゼス』の観測値の組分けに就て（論文紹介）」『統計数理研究所講究録』2（8）：212─23。

，1993b，「数量化はどのようにして生まれたか

歴史的叙述」『数量化理論と方法』朝倉書店。
，2001c，『データの科学』朝倉書店。

社会と調査（2012 年 9 月） 15

Hayashi, C., et al., 1950, “Sampling Design in Literacy
Survey,”

研究費総合 A 報告書）。
西村克彦・林知己夫，1955，『仮釈放の研究』東京大, 2（1）: 49─59.

学出版会。

ほか，1952a，「仮釈放予測に関する統計的研

Nishisato, S., 1980,

究」Ⅰ『統計数理研究輯報』6。

, Tronto : University of

ほか，1952b，「仮釈放予測に関する統計的研究」Ⅱ『統計数理研究輯報』7。

大橋隆憲，1961，「日本における統計研究の発達，現・池内一・水原泰介・大塩俊介・佐野勝男，
1954，「態度数量化の一方法について

測定法と数量化理論」『統計数理研究所彙報』1（2）：5─40。
・飽戸弘編，1976『多次元尺度解析法

その有効性と問題点』サイエンス社。

状，課題」『現代統計思想論』有斐閣。
岡本正明，1994，「GHQ 世論調査部の歴史と役割
POSR 資料から」『新情報』62：1─13。
大隅昇・L. ルバールほか，1994，『記述的多変量解析法』日科技連出版社。

・池内一・森田優三・寺田和夫編，1974，『計量的研究

Tronto Press.

我が国人文・社会科学研究の最近の動向』南窓社。

大屋祐雪，1965，「日本統計制度史の一齣（5・6─2），1─29。

林知己夫著作集編集委員会編，2004，『林知己夫著作集』全 15 巻，勉誠出版。

Rice, Stuart A., 1949，『日本の統計組織の近代化の必要』統計委員会事務局訳，20─23，統計の友社。

林文，2002，「社会調査」林知己夫編『社会調査ハンドブック』朝倉書店。

and C. L. Dedrick, 1951，『日本の統計機構の在り方』美濃部亮吉・正木千冬訳，統計の友社。

岩坪秀一，1987，『数量化法の基礎』朝倉書店。

佐藤良一郎，1961，「わが国における数理統計学の歩

唐津一，1985，「私の QC ことはじめ」『JSQC ニューズ』73，日本品質管理学会。

み」『統計』11：6─9。
末綱恕一，1941，『確率論』岩波書店。

河田龍夫，1943，「戦争と統計」『科学朝日』3：39─41。
国鉄総裁室業務運営調査委員会，1953，『線路班の能Suzuki, T., et al., 1972, “A Study of Japanese-Americans in Honolulu, Hawai,”

率とその班内における Human Relations との関係』
資料 No. 41─2（昭和 28 年 9 月 20 日）。

, Supp. 7 : 1─60.
高倉節子，2011，「社会調査の発展」柳井晴夫編『行駒澤勉，1982，『数量化理論とデータ処理』朝倉書店。

動計量学への招待』朝倉書店。

，1992，『数量化理論』放送大学教育振興会。

竹内啓編，1989，『統計学辞典』東洋経済新報社。

・橋口捷久・石山龍二，1998，『新版 パソコ

統計数理研究所設立 50 周年記念事業刊行物等実行委

ン数量化分析』朝倉書店。

員会編，1994，『統計数理研究所 50 年のあゆみ』統水野坦，1951，「統計数理とは何か」『統計数理講座の栞』朝倉書店。

計数理研究所。
von Mises, R. 1931,

森本栄一，2005，「戦後日本の統計学の発達

数量化理論の形成から定着へ」『行動計量学』32（1）：45─67。

, Vorlesungen aus dem Gebiete der angewandten Mathematik, Bd. 1, Leipzig/Wien : Franz

森田優三，1980，「戦後統計制度の再建」『統計遍歴私記』日本評論社。

Deuticke.
薮内武司，1976，「統計学史

Ⅱ．日本」経済統計

中山茂，1995，「品質管理の日本的展開」中山茂・後研究会編『社会科学としての統計学

藤邦夫，吉岡斉責任編集『通史・日本の科学技術 1

る成果と展望』産業統計研究社。

占領期（1945─1952）』学陽書房。
日本世論調査史編集委員会編，1986，「日本の世論調
査の概要」『日本世論調査史資料：昭和 61 年 9 月』
日本世論調査協会，1─58。
西平重喜代表，1981a，『日本における統計学の発展
第 6 巻（河田龍夫）』（昭和 55〜57 年度文部省科学研究費総合 A 報告書）。
代表，1981b，『日本における統計学の発展
第 7 巻（小川潤次郎）』（昭和 55〜57 年度文部省科学研究費総合 A 報告書）。
代表，1981c，『日本における統計学の発展
第 22 巻（林知己夫）』（昭和 55〜57 年度文部省科学

16

大内委

員会のこと」九州大学経済学会『経済学研究』30

社会と調査（2012 年 9 月）

日本におけ矢島敬二，1954，「現代技術史における統計的品質管理の諸問題」『科学史研究』31：10─16。
山内二郎先生追悼集刊行委員会，1985，『山内二郎先生

人と業績』日本規格協会，73。

読み書き能力調査委員会編，1951，『日本人の読み書
き能力』東京大学出版部。
吉田潤，1994，「占領軍と日本の世論調査

ベネッ

トの POSR 資料から」『NHK 放送文化調査研究年
報』39：163─86。
吉野諒三，2003，「（付）日本における国民性研究」
A. インケルス『国民性論野諒三訳，出光書店。

精神社会的展望』吉

を含め，この点については，じつはかなり柔
はじめに

・3

軟であった。自身が「ユーザー」であったこともあり，そうした姿勢がまた，理論としてここに掲載するのは，林知己夫氏へのイン
タビュー録（の一部） である。筆者は，調査の発展を促すという手応えと発想があったといってよいだろう。

者の個人研究史インタビューを行っており，

その一方で興味深いことに，その「整理の本稿もその一環である。林氏には「木曜会」

され方」というものに，率直に不満を示されと称する勉強会において，公開インタビューている。整理されることで，かえって理論のというかたちで 3 回にわたって行っている。

発展を阻害するのではないか，という懸念を各回のテーマは以下であり，本稿は第 3 回の示している。このときは意外な気がしたもの

後半にあたる。なお，今回の採録にあたって，の， 最 後 の 著 書 に『 デ ー タ の 科 学』（ 林，

一部は略したものの構成の変更などは行って2001）という名をつけられていたことを考えいない。

ると，よく理解できよう。つまり，どのよう・1・2

第 1 回：科学史と科学者，2001. 4. 7

なデータの経験から作られたのかがわかって

第 2 回：共同研究の意義と方法，

はじめて，理論のよりよき理解や進むべき方

2001. 6. 23
第 3 回：数量化理論のライフサイクル，
2001. 12. 15

向性がわかる，と解釈できるだろう。数量化と調査の実際の話とが合わさってこそ，調査者にとって意味をなすわけである。

前半では「数量化理論の形成」について語られており，本特集の森本論文とほぼ重なる。

インタビューより本稿で取り上げる後半は，「林の数量化」ができあがり普及していく中での，「メーカー」
としての思いなどが語られている。

一貫した問題関心は，データによる現象解析，昔から変わらないです。いっとう最初にインタビュー前の問いかけの 1 つに，「こ（自分の姿勢を），ぼくはソシオメトリックス

ういう使われ方は違うのではないかと感じたといってました。「社会を計量してものをわことはなかったか」という点がある。今回のかろう」という，「データによってわかろう

採録部分に明示はされていないが，自身の経とすればいいんじゃないか」ということで話験（数量化Ⅲ類の「考えの筋道」への応用など）を決めました。データによって現象をわかろ
社会と調査（2012 年 9 月） 17

・6計画と実際』です。これは非常によく読まれました。それから統計ソフトですね。統計ソ
フトができあがった。これは普及のプロセスの非常に大事なポイントでございました。
1960 年代に講習会なんてやっていました
が，どんなことしても人がいっぱいになっちゃうんですよ。何かすると人が 200〜300 人
来ちゃう。そういう時代でございます。つまり何か要求するものがあった。で，「話を聞林知己夫博士いて，さあ現場についたらどうしたらいいか」。なにせ計算がめんどくさいものですから。そこで目をつけたのが日立情報システム。

うとするならば，どうしても仮説 ─ 検証から

これは今の名前ですね，当時は日本ビジネス

探索的な方法論にならざるをえないわけです。

コンサルタント（NBC）といったんじゃない

そういうことが今日の「データの科学」につかな。

ながっていくわけです。つまりリッカートス
・4

そこの本間さんっていう人が熱心なんです。

ケールを使うのじゃない，何のために問題を「これはいける」って彼は思った。それで昭解こうとしているか，つまりデータによって

和 37，38，39 年とかけて，ぼくの論文を全現象解析するためにいろんなことを考える，

部ゼロックスにとって，ソフト化したんです。

ということになってきているわけでございま

それがいろんなところに売れて，いっとう最す。（中略）

初に売れたのが NHK だと思います。それで，数量化の普及とその過程

非常に広がった。その時期にちょうど，近代的なコンピューターの発達があったんです。

まずですね，僕自身がやっぱりユーザーな

マイコンじゃないですよ，いわゆる大型計算ものですから，僕自身が新しい方法を作る，機ですね。その中型から大型計算機のソフト

Ⅲ類ならⅢ類を作る。「どういうふうに新しとして，フォートランで書かれたものが，い方法にそれを適用していくか」ということ（数量化の）普及に力があったと思います。

は，僕自身が見つけるということが多いんでちょうどその頃になってきて，計算機の発すよ。つまりぼくはユーザーであるから，そ達と軌を一にしたのでしょう，ベンゼクリのれを使ってみると「こういうふうにしていく

データ解析（コレスポンデンスアナリシス） とと開けていくな」と，新しい問題にぶつかるいうものが，フランスでも出てきた。というと，新しいアプリケーションの方法が広がる。

ことで日仏の共同，「お互いのを知ろう」とというようなことを通して，広がっていったいうことが 1970 年の後半にはじまりました。

ことが多いと思います。

それ以来われわれとフランスの関係が結びつ（具体的な） 普及のきっかけは，「心理学のいて，それが発展して国際分類学会連合がで数量化の研究」でした。これはその意味ではきあがったということでございます。

・5

一世を風靡しました。それから『市場調査の
18

社会と調査

（2012 年 9 月）・7

普及する中でストラクション，それ自身に発想がないからおもしろくない。新しいものがみえてこない。

さて，普及する中でいったいどういうふう

ぼくも「新しいものがみえてこない」といな問題が起こってきているか。たとえばね，う，全然おもしろくなくなっちゃった時代が数量化ができあがった，そいつを別の表現であるんですよ。「やらなくてもわかっている」

書き直す，ということは確かにある。数学的って感じになっちゃってね。やると普通のこ定式化をする。それを「ダミー変数」というとしか出てこない。それはおもしろくないもことばを使う。そういうふうに書いてあるもんだから，それでぼくが言い出したのは「意のが目につきます。それみたときにね，「こ外性の質問を入れてみたらどうか」っていう

れはちょっと違うんじゃないか」という違和ことです。つまり仮説検証じゃない。それが感をもってます。

引っかかりで非常におもしろいことが出てく

ぼくの理屈っていうのはね，「作るように・8ることがわかった。

書く」。整理するように書くっていう気はなだから数量化を考えるときに，アプリケー

い。整理したから発展するかっていうと絶対ションのキーポイントは，クエスチョネアの発展しない。発想がないから。そのほうが統作り方の問題である。「どういうクエスチョ

一的にきれいに書けるけれども，それから何

ネアを作るか」ということにかかっている。

か生まれるかっていうと，生まれないような

つまりどういうふうなアイデアで，クエスチ

気がしているんですよ。つまり，具体的なもョネアを作っていくか。それは仮説検証だとのから考えたように書いていない，できあが当たりまえのことしか出てこない。だから，ったものを高いところからみて整理している

そのクエスチョネアの作り方を工夫してくるから。それは教育的な効果はあるかもしれなと，おもしろいことが出てくる。おもしろい

いけれど。そういう教育で方法を理解するのことが出てくると，もう少し新しい方法論がはいいかもしれないけれども，それでは発展必要になってものが出てくるんじゃないだろ

しないというような気がしています。それがうか，という気がしてるんですよ。やっぱり

ぼくの不満なんです。だから，数量化にしてね，それは数量化の発展をみても，ユーザー

もね，同じ考えでおれじゃなくて他の人がもとメーカーが一緒なんですから，おもしろい

うすこし役に立つものを作ったらいいじゃな

結果が出ないと発展しないです。やっぱりもいか，同じ発想ならできるはずだ，と思ってとを，「どうしてデータをとるか」というといるんです。こういうことで（整理された方ころから話がないと。あるいは，新しいデー

法で）勉強するとできないと思うんですよ。

タじゃなくて何かデータがあってもいいんでやはり，もっと生々しくみなきゃいけないん

すけどもそれを見出すということが非常に必じゃないか，というように思います。

要なんじゃないだろうか，ということでござ

いろんな応用をみてもそれでおもしろくない。まっとうすぎるんですよ。まっとうすぎておもしろくない。妙な話ですが，「まっといます。（中略）
数量化を支える考え方

うすぎる」っていうことはですね，たとえばそれから数量化を支える考え方・思想ってアプリケーションするクエスチョネアのコン

いうのは，やっぱりぼくは，歴史的にこうい社会と調査（2012 年 9 月） 19

・9う頭が形成されたんです。戦争中の話になる発展させる必要は，やはり科学の根本からと，データっていうのは非常にすごいものを考えなきゃだめなんだって，科学の思想がなもっている。データをみればものが本当にいいと。ていうふうなことがぼくの数量化を支ろんなことがわかる。あるいは理論っていうえる考え方であると思っております。こういのは役に立つ。あるいは役に立つ理論を作らうことはね，結局，先生に恵まれたってことなければいけないということを感じたわけでは確かにある。あるいは先生に恵まれると同ございます。これは 1 つのベースになってい時に，先生から何を汲み取るかっていうことますね。（中略） で，戦後になりまして数学

なんですよ。つまりそれだけの僕の先生ってっていうのはこんなにおもしろいもんかといいうのは，やっぱり，尊敬されるべき素質をうことを体験したわけでございます。それはもっていたと，資質をもっていたとぼくは思何かというと，ミーゼスの確率論であり，ノっていますが。そういう先生に恵まれたって

イマンのゲームの理論であります。そういうことは幸いなことだったと思っています。そものはすごくおもしろいもので，「数学ってういう先生がだんだんいなくなったって，いそんなにおもしろいことができるんだろう

るかいないかしらないけれど（笑）。それはか」ということが，わかりました。だから，いるっていうことは幸いなことだと思います，

やっぱり涙を流すような理論を作らなければいると思いますよ，どっかには。うん。

ダメじゃないかということをですね（笑）。

そういう「基礎的な考え」だと全体と個の問題，つまり統計っていうのはやっぱり全体（中略）

それからもう 1 つ。理論っていうのはやっなのであって，全体からアプリケーションはぱり発展する理論にしなきゃだめなんだってこうである，と。だから，それからはずれたいうことです。発展ある理論を考えなきゃいらふたたび全体にいかなきゃいけない。それけない。ま，そこでとどまっちゃだめなんでから全体っていうのは 1 つのセオリーであり，すよね。発展してだんだん尾鰭がついて……，

学問なんですよ，個っていうのは実践なんでこう，広がってこういくようなものを考えてすよ。1 人ひとり違いますからね。学問はそいく必要がある。そのためにはどうしても基のとおり個々にアプリケーションできるなん

礎的な思想というのは非常に大事なことじゃてことはないんです。個を中心にすると，必ないかなって。個々の方法の基礎的な思想っずはみだしちゃう。個のままだったら，それていうのは非常に大事だ。科学基礎論的な思は体験にすぎないから，それを全体のほうに想をもとにして，発展する理論っていうのは向けていかなきゃ，理論化していかなきゃ。

やっぱり作られなきゃいけない。だからそこ

またデータの科学の 1 つの考え方なんですが。

に方法論的な，フィロソフィーっていうのはだから個っていうのは知恵です。全体っていしっかり身につける必要がある。これがない

うのは知識なんです。知識は伝達できる。伝と発展する理論が出てこない。

達できなきゃやっぱりだめなんだ。全体でき（私は） 末綱先生に教わりました。それをなきゃいけないけれども，個を通さなければどこでとらえるかという問題でございます。

全体はできない，そういうふうな考えでござ

それから掛谷先生から教わった現象フォーミ

います。

・10

ュレーションのものすごさですね。
20

社会と調査

（2012 年 9 月）

・11

それから科学を推し進めると，どうしても

操作主義にならざるをえないですね。オペレても，コレスポンデンス（対応分析法のこと）

ーションです。オペレーションアナリシスでにしても発展しないでしょ。ぼくのはそうじす。これはもう，うんと推し進めるというよゃない。（数量化）Ⅲ類というものが全体のデりも，あんまりそれで冷たくしないでですね，

ータの科学の中で生きているからいろんなアようするに「調査の方法なくしては理論はな

プリケーションができてくるんです。いろいい」と。つまりわれわれはデータっていうけろなものが発展してくるんです。つまり，これど，データっていうのは調査によって生まの 2 つはある考え方によってできた方法であれていくものですから，そういうことはどうる。その発生，でき方がぼくのでき方と違う。

してもしなきゃいけない。

ぼくのでき方は 1 つの根本的な思想から発想「ポテンシャルとしての理論」っていうこしている，そこから発生しているわけです。

とはですね，われわれはいろんなことをするだからいろんな問題に広がっていく，というときに，その理論をやるだけじゃなくて，すところが違いだと思います。だからフランス

べてのものを活かす。過去の理論，過去の知人がよくいうには，「コレスポンデンスはあ識，体系というものを全部ポテンシャルとす

れ以上発展しない，お前のはどうして広がっる。 ポ テ ン シ ャ ル と す る っ て い う こ と はていくんだ」っていうから，「それは違うん「100％ 信用する」ということじゃない。信

だって，思想が」。できあがった結果だけじ用しないけれど，1 つのベースとしてものはゃない，というところが 1 つの違いじゃなか考えられる。だからポテンシャル。ポテンシ

ろうかと思っております。

・12

ャルとして，信用しなくて自分のかたちでデータに還元するということを考えるのがポテ

あの，川喜田二郎さんの KJ 法はⅣ類です・13ね。会って話したことがございますが，なかンシャルの意味です。利用するけれど，すべ

なかしっかりした人ですね，非常に近いんでて信用するわけではない。そういう意味でごすよ。フォーミュレーションの仕方が違うん

ざいます。だけども，いろんなことをする。

だ，やっぱりね。そこはやっぱりバックグラ

だから，極言すれば「万巻の書を読んでそれウンドの差じゃないでしょうか。彼は統計をを捨てる」ということです。「それにとらわ

勉強していたらそういうふうにやっていたかれない」という意味でございます。それがもしれないけれど。非常に発想的には近いも「理論をポテンシャルとする」。そういうふうのをもっていると思うんです。「関連性からなことが根本の思想でございます。このあたものをみていく」ということですね。

りのことは『データの科学』（林，2001）を読んでいただければわかってくるわけでございます。
類似の方法との差異基礎となる哲学
それから「基礎となる哲学は」と，こうい
われると非常に恥ずかしい話でございますが，禅とか，西田哲学とか，実存哲学とかってい（数量化理論と）共有された方法と目的で，うのは，やっぱりぼくのベースになっている

デュアルスケール（双対尺度法のこと）というと思いますよ。つまりね，理論に対する執着ものがあります。これはできた方法は同じながないんです。理論も仮の姿だと思ってますんですよ。ところが，デュアルスケールにしから，いつでも乗り換えるのに苦痛はない。
社会と調査（2012 年 9 月） 21

悪けりゃ作り替える。だからよくあの，禅のよくみてくれたと思います。

ほうではね「仏というも仏法のけがれ」って基礎の哲学は，そういうことでございましいうことばがあるんです。「仏，仏」っといた。それをあんまり表に出して書くとちょっってそれに執着するっていうのは，仏法のけと青臭いね（笑）。青臭いからぼくは書きまがれである。禅のことですが。ぼくはそうい

せんけれど，誰かが科学史で書くとすれば，うふうに考えているんです。だからデータとそういう人がいるかもしれない。（中略）いっても，データを 100％ 信じようとするわ基礎となる考え方は，フレキシブルにものけではなくて，データを通して何がみえるかを考えたい。それできわめて実証的感覚的でということをいつも考えている。そういうのある。ということが数量化のもとをなしてるが根底となる哲学じゃなかろうかと思っていのは間違いがないことだと思います。やはり，ます。

こういうものが発達するっていうのは，個人

池内君がぼくのことを「お前のいうことはばっかりではなくて，全体における歴史的なヒュームに近い」っていうものですから，ヒ意味で，社会全体がね，そういうものを要求

ュームを読んでみました。彼のいうのは，理してこなきゃ成り立たなかったと思います。

性への疑問っていうことなんですよ。ぼくは，

昭和 20 年代，30 年代っていうのはそういうむかしから理性への疑問，万般にわたる因果ことが成り立つような社会情勢があったって関係重視への疑問っていうのはもっているん

いうことなんですよね。

・14です。だから，「理屈と膏薬はどこでもはり

そんなもの何もないなんていうことは僕はつく」って，いつでもぼくはいうんですけれ絶対にありえないなぁ。やはりそういうもの

ども，理屈はあんまり好きじゃない。つけよ（＝時代）を通していくけども，その中で個人うと思えばいくらでも理屈はつく。理性は大の体験と好みがどういうふうにかたちづいて事だけれど，いつも疑問をもちながら理性といったか，ということで，数量化みたいなこいうものをみている，そういう感覚，体験でとができたんじゃないかと思います。もう 1

すね。人間の手にとれるもの，それを非常につ，ベンゼクリが出てきたっていうのはやっ大事にする。つまりわれわれのいうことではぱりそういう時代だったと思うんですよ。ベ

データを大事にするということなんです。

ンゼクリのときにもやはり統計に対する不満

・15

だけど，ヒュームっていうのはおもしろい

っていうものがあったんですよ。彼の文章にんですよ。「国民性論」もやっているんです。

統計に対する不満が書いてある。そんなもの

イタリーとドイツを旅行した。イタリーは気は統計学じゃないんだ。彼自身もそう感じた

候がよくて何がよくて，だけど，文化はさっっていうことは 1 つの時代だとぼくは思いま

ぱりない，と。ドイツにいくと気候が悪いけす。だからやっぱり時代から逃れられないふ

れども大変な思想があり，何がある。これはしはあるけれども，その中にどうそれをみつ国民性の問題である（笑），というようなこ

けるかっていうことが個人の性格っていうか，とが書いてありますけれど。非常になんていそういうものが効いているんじゃないだろう

うかな，オブザベーションというものをもとかというふうに考えています。

において理性を考えた。そういう点でぼくは

若い人はこれから勉強するときには，もの共感をおぼえたわけです。池内君はその点，を根本的に考え直して勉強してほしいんです

22

社会と調査

（2012 年 9 月）

よ。「自分のやっていることはいったいなんだろうか」って。それから自分の依って立つ
思想的基盤ということをやはり確立していた
だきたいと思います。そうしないと根がない，発展しない。
「それはやった」「これはやった」「これはやった」で終わっちゃう。やった。
・6 『市場調査の計画と実際』（村山孝喜と共著，日刊工業新聞社，1964 年）。当時，数量化を扱った刊行物はなく，心電図解析の応用を考える医学研究者が本書を手にとる，という現象がみられたという。
・7

国際分類学会連合（International Federation ofClassification Societies : IFCS）。1985 年設立。日本
分類学会はその前身が 1983 年に設立されている。

ぱり，やったことがだんだん広がって，こう・8 「意外性の質問」を入れることについては，詳いうふうに関連づいて。常に，それぞれの領・9域に興味をもって，いつでも頭の中にそれが動いている。いつでもなんかそういうものが動いている，それがいろんなものをキャッチするんです。学問の世界と日常の行動ってい述されている書（林，2001：46─51）を参照のこと。
以下，この個人研究史の部分については，公開

インタビューの第 1 回で語られていることと重なる。
詳細は高橋（2004）などを参照されたい。
・10

末綱恕一：明治 31〜昭和 45 年（1898─1970）。

統計数理研究所・2，5 代所長。掛谷宗一：明治 19〜昭和 22 年（1886─1947）。統計数理研究所・初代所長。

うものが結びついている必要があるんじゃな・11

いだろうかな，と。（中略）そういうことで，（2001：4）でも詳述されている。

いろいろ勉強していただければと思います。

研究における全体と個との関係については，林・12操作主義と調査との関係は，ここでの記述だ

けではややわかりにくいであろう。調査結果というものは実態ではなく，あくまでも調査を通して得られたものである，という考えといいかえられよう

注・1

第 1 回分は公刊されている（高橋，2004）。林

氏自身が，個人研究史について自ら語ったり書かれたりした文章は他にもあるので参照されたい。公刊
されていないものでも，昭和 55〜57 年度文部省科学研究費総合 A 報告書である『日本における統計学の発展 第 22 巻（林知己夫）』（話し手：林知己夫。
聞き手：駒沢勉・坂元慶行・西平重喜，1981 年）というのもある。
・2 「公開インタビュー」は研究会の複数のメンバ
ーの前で行われたことからの名称である。事前に，大まかなテーマとどのようなポイントがあるのかを簡単に打ち合わせている。テープ録音したものを，
筆者自身が文章に起こした。その後，林氏自身が目を通し，録音時に不明だった点や出来事や人名の確認といった補足を経ている。今回の掲載にあたって
は，話し言葉固有の表現や倒置等について，最低限の修正を行ったほか，小見出しの追加や冗長と思われる部分を一部省いた。
・3

すでに別の書で，数量化の方法を調査データの解析段階だけではなく，調査企画や質問構成の段階でも積極的に使ってよいのでは，と記している（林，1993：43）。
・4

リッカートスケールへの批判は，仮釈放の研究，

数量化Ⅰ類に活かされている。
・5

科学研究費研究プロジェクトとしてはじまり，（林，［1984］2011：23）。
・13

両者は研究への姿勢も近い。川喜田（1967）

は KJ 法の前提として，過去にストックされ体系化された情報に依存する書斎科学や，対象を限ったうえで仮説検証を特徴とする実験科学に対して，複雑な現場を前に仮説を発想させていく「野外科学」を提唱している。林の「データの科学」の着想と非常に近いものを感じる。
・14

因果関係重視への疑問，批判は再三言及されている（林，［1984］2011：35，2001：113─16）。池内一は心理学者。
・15

ここでは，広い意味での数量化をさしている。

その大まかな流れの認識については他でふれられている（林 1993：10─11）。
文献
林知己夫，1984，『調査の科学

社会調査の考え方と方法』講談社（2011 年，ちくま学芸文庫より再刊）。
─，1993，『数量化理論と方法』朝倉書店。

─，2001，『データの科学』朝倉書店。
川喜田二郎，1967，『発想法創造性開発のために』

中央公論社。
高橋正樹，2004，「科学史と科学者

林知己夫氏公

開インタビュー」『行動計量学』31（2）：107─24。

のちに『心理学における数量化の研究』（高木貞二編，東京大学出版会，1955 年）としてまとめられ社会と調査（2012 年 9 月） 23

コレスポンデンス分析，双対尺度法，等質性
数量化理論によるデータ解析

分析と同等の手法である。それらはさらにデータの条件をさまざまに考慮した発展した分

質的データに対して，数量化理論を実際に析方法に関心が移っているようである。その適用して解析を行うという視点で，考えるべ

中で，いわゆる林の数量化は，先に挙げたよ

きところを述べてみたい。数量化の方法はⅠ

うな分析ソフトによって一般に普及しており，類からⅥ類まである，などという解説もある

マーケティングリサーチの分野や医療，とくが，現在いくつかの分析ソフトで比較的簡単に看護の分野などで活用されている。

に使えるのは，数量化理論Ⅰ類，Ⅱ類，Ⅲ類

しかし，林知己夫が最初に構築した質的デと名付けられているもので，そのほかの方法

ータ解析としての数量化理論の本質は，晩年は，一般的には使いにくいのが現状である。

に述べておられる「データの科学」に至る，これらの数量化の方法を実行できる分析ソ

データに語らせるという理論である（林，フトとして，数量化Ⅰ類，Ⅱ類，Ⅲ類はパソ

1977，1988，2001）。データとは何か，データ

コ ン 数 量 化 法（ 駒 澤 ほ か，1998），HALBAU

をどのように収集するか，収集したデータの（高木，2012） などがあり，Excel のアドイン

意味を根本から検討し，本質を探るにはどう

ソフト「エクセル統計」にも搭載されており，したらよいかを考えるすべてを含む解析であ

比較的簡単に用いることができる。SPSS でって，たんなる分析法として推奨するものでは，数量化理論プログラムの GUI 版（山本，はなかったことにも留意したい。どのような1999）を組み込んで使用できるようになって

データに数量化の方法を適用し，その分析結いるが SPSS のバージョンによっては組み込果の意味をどう捉えるかが重要であろう。

みに問題があるようである。数量化Ⅳ類以下

こうした論議を含めた適用例は，仮説を実については，一般的に使える分析ソフトは少証することが求められる傾向のある論文としない。その意味するところは，たんなる分析ては，あまり評価されない傾向もあり，適切法として用いるには実用性に乏しいというこな例がそう多くはない。そこで，数量化Ⅰとかもしれない。数量化Ⅰ類，Ⅱ類は，アル類・Ⅱ類・Ⅲ類の適用例として，筆者が実施

ゴリズムとしては完全に質的（分類）データ

した調査の社会的不安感に関するデータを取にダミー変数を用いた重回帰分析と判別分析

り上げ，一般に比較的使いやすいエクセル統で代用できる。また，数量化Ⅲ類については，計で分析して，適用にあたって考慮したい事

24

社会と調査

（2012 年 9 月）

柄を述べることとする。また，それ以外の数

表1

量化の考え方について，古い例ではあるが，

アイテム

記号

性別×年齢層別

A1
A2
A3
A4
A5
A6

男
男
男
女
女
女

階層意識 3 段階

B1
B2
B3

上＋中の上
中の中
中の下＋下

72
193
107

あなたの生活状態
はここ 10 年間でどう変わったかC1
C2C3

非常に良く＋やや良く変わらない
やや悪く＋非常に悪く

110
131
131

たいていの人は信
頼できるか

D1
D2

信頼できる
常に用心

169
203

社会的不安感の説明要因

林知己夫自身による解説があり，筆者も関わった研究報告書から紹介したい（林ほか，1979）。

数量化Ⅰ類とダミー変数を用いた回
帰分析
数量化Ⅰ類は，外的基準（目的変数） が量的データ，説明要因が質的データの場合の質的データの数量化である。質的な値をダミー変数で表せば回帰分析と同等であることが知られている。しかし注意が必要である。同じデータに対して，エクセル統計を用いて，数量化Ⅰ類と回帰分析の結果を比較してみた。

難病にかかったとき親しい人に相談するか

データは，2008 年に横浜市の一部の区で無作為抽出された 20 歳以上の住民に対する郵表2

送調査（回収率は 35.5％，426 人）である（林文

カテゴリ

E1
E2

親しい人に知らせ相談
心配かけないよう知らせない
E3 隠せないので知らせる

168
54

合

372

計

ダミー変数による
レンジ
回帰分析
カテゴリ （偏相関）
偏回帰係数 変換した値
数量

記号

数として合計点を不安感尺度とし（この尺度

A1
A2
A3
A4
A5
A6

−1.236−1.0040.516−0.832
0.349
1.437

2.673
（0.264）B1
B2
B3−0.032−0.2080.397

0.606（0.075）

C1
C2
C3−1.323
0.432
0.679

2.002
（0.239）D1
D2−0.1690.141

0.310（0.045）

E1
E2
E3

0.010
−0.6160.210

0.826（0.079）定数項

12.780

5 要因を取り上げた。カテゴリは調査における回答そのものではなく，ある程度の試行錯
誤のうえ，表 1 のようにカテゴリの統合を行
い，またその他の回答と無回答のあるケースは除外した。
数量化Ⅰ類の分析結果を表 2 の第 2，3 列目に示した。定数項は不安感尺度の平均点で，カテゴリ数量は平均値に対する各カテゴリの作用の方向と大きさを示している。各要因の効き方はレンジあるいは偏相関係数で判断される。カテゴリ数量をみると，不安感の要因

150

数量化Ⅰ類と回帰分析の結果

か 4 段階の回答を求めている。その段階を点的基準とする。説明要因として表 1 に挙げた

45
62
56
51
88
70

数量化Ⅰ類

編，2011）。7 つの項目について不安を感じるについて論議があろうが，後述する），これを外

度数

20─39 歳40─59 歳
60 歳以上20─39 歳40─59 歳
60 歳以上

重相関
係数

0.392

−2.673−2.441−0.921−2.269−1.088−1.236−1.0040.516−0.8320.349
1.437−0.429−0.606−0.032−0.2080.397−2.002−0.247−1.3230.432
0.679−0.310−0.1690.141−0.200−0.8260.010−0.6160.210

15.64412.7800.392

として「性別×年齢層別」「ここ 10 年間の生活状態の変化」が効いている。「階層意識」

わかる。男性は 60 歳以上，女性は 40 歳以上

や「信頼感」はあまり影響していないことがで不安感が平均より高く，10 年間の生活状
社会と調査（2012 年 9 月） 25

態が良くなったと感じる人は不安感が平均よ

ごとにどれかのカテゴリに属するという欠損り低くなる。階層意識の影響は小さいが，なしのデータでは，要因内のカテゴリは従属「中の中」は「上」「中の上」よりも不安感が関係，要因間では独立であり，それに適した

低くなることもみえる。難病にかかったとき調整を加えることは意味がある。分析法とし身近な人に知らせないという考えは知らせるての普及には，こうした内部処理を加えた形という考えよりも不安感を低くする，というで提供される数量化Ⅰ類の考え方が重要であ解釈ができる。

る。安易に回帰分析で代用できるとはいえな

次にこれらのカテゴリをすべてダミー変数に置き換えて回帰分析を行った。この結果は
表 2 に示すとおりで，4 列目の偏回帰係数がカテゴリ数量に対応するものである。空欄がいところである。
数量化Ⅱ類とダミー変数を用いた判
別分析

あるのは，要因ごとに 1 カテゴリずつ除外し数量化Ⅱ類はダミー変数を用いた判別分析

連立方程式を解くためである。これは情報ので代用できるとされるが，数量化Ⅰ類と同様重複による計算上のランク落ちに対する処置に，結果の読み方には注意が必要であることであり，自動的に除外した変数の偏回帰係数を示したい。

は 0 としている。定数項の値は目的変数（外

前節のデータでは不安感尺度を数量として的基準） の平均値とは異なっている。ちなみ

数量化Ⅰ類を適用したが，不安感尺度は必ずに SPSS でも結果は同じである。

しも 1 次元尺度ではないと捉え，高（68 人）・

数量化Ⅰ類の計算でもランク落ちについて中（230 人）・低（84 人） の 3 群に分け，数量は同じであり，1 要因を除く各要因で 1 カテ化Ⅱ類を適用してみた。2 次元の解が表 3 のゴリを除外して計算される。回帰分析では，

2 列目と 3 列目のように得られる。群別の重すべての変数は独立として扱われるが，数量心を図示すると図 1 のとおりで，この重心の化Ⅰ類は，要因内カテゴリという質的データ値に対応して各要因カテゴリの値を解釈する。

の特質に適するよう内部調整される。回帰分

第 1 軸では「不安感：高」対「不安感：析による偏回帰係数を要因内で平均値が 0 と低」について性別×年齢層別がもっとも効いなるように変換すると，数量化Ⅰ類の結果とており，第 2 軸では「不安感：中」の特徴が一致し，定数項も平均値に一致する。したが20〜30 歳台の女性の値に表れている。なお，って，数量化Ⅰ類はダミー変数を用いた回帰値の符号は内容の意味とは無関係である。

分析で代用できるというのはそのとおりである。

ダミー変数を用いた判別分析による判別関数の係数も表 3 に示した。数量化Ⅱ類による

しかし，数量化Ⅰ類のかわりにダミー変数

値とはまったく違うようにみえるが，回帰分を用いて回帰分析してもその偏回帰係数の値

析の係数を調整したのと同様に，各要因内のの読み方がわからないという質問に出会うこ

判別関数係数の平均値が 0 となるように変換とがある（マイナスの記号がついているカテゴリ

すれば，ほぼ同じ値となる（第 1 軸は符号も変はマイナス要因と解釈してよいか，など）。分析換。1 に近い定数倍）。判別分析による判別関の基盤としての解は同じであっても，回帰分数係数の値を解釈するより，数量化Ⅱ類ある

析では変数はすべて独立として扱うが，要因

いは数量化Ⅱ類と同じ調整を加えることによ

26

社会と調査

（2012 年 9 月）

の関連の有様から行要素と列要素の同時分類

表 3 数量化Ⅱ類と判別分析
数量化Ⅱ類

ダミー変数による判別分析
判別関数 1 判別関数 2

記号

第1軸

第2軸

A1
A2
A3
A4
A5
A6

−1.216−0.9310.290−0.5150.585
1.013−0.697−0.488
0.136
1.322
0.439
−0.744

0.764
0.764
0.276
0.556
0.192

0.015
0.096
0.320
0.718
0.507

B1
B2
B3

0.153
−0.1310.133−0.417
0.052
0.187−0.0090.141−0.242−0.069C1
C2
C3−0.7470.177
0.450−0.1020.605−0.519

0.570
0.139

0.190
0.544

D1
D2

−0.1130.094

0.598−0.498

0.109

0.553

E1
E2
E3

0.103
−0.3850.024

0.199−0.315−0.109−0.0420.153

0.156−0.074

相関比η2

0.119

0.033 （η）0.344

0.181

不安：低
不安：中
不安：高

−0.6250.020
0.454−0.1950.150−0.234−0.021−0.4830.664

0.152−0.237−0.198え方を象徴するものであるといえる。コレス
ポンデンス分析は林の数量化Ⅲ類とは独立に遅れて発表されたものである。扱うデータのタイプは大きく分けて 3 つある。前節で示したアイテム・カテゴリ型データ，複数カテゴ
リ選択型データ，関連表データである（林・山岡，2002）。数量化Ⅰ類，Ⅱ類の例で説明要因とした 5 項目はアイテム・カテゴリ型である。
まず，アイテム・カテゴリ型として，前節と同じデータへの適用例を挙げる。外的基準
はおかず，5 要因の回答のつながりをつかむ。
分析する表は，行には回答者（サンプル），列に 5 要因の回答行列である。数量化Ⅲ類の結果，列スコア（カテゴリスコア） と行スコア

係は，分析結果の個人得点の不安群別平均値

不安：中から読み取る。第 1 軸・第 2 軸について，サ

0.0
0.0

0.5

不安：低
不安：高

図1

己夫の数量化理論の中でもデータの科学の考とⅡ類で外的基準としてきた不安群別との関第 1 軸相関比ρ12＝0.119
第 2 軸相関比ρ22＝0.033−0.5

様な形が扱え，さまざまに活用される。林知（サンプルスコア，個人得点）が得られる。Ⅰ類

0.5

−1.0

をしようとするものであり，その表として多ンプルスコアの不安群別平均値と，列スコアを同時に図示したのが図 2 である。
カテゴリスコアは不安感とは無関係な 5 要−0.5

因の回答から得られており，カテゴリスコア

数量化Ⅱ類による不安の群別重心位置の様子はかなり異なるのは当然である。不安感 3 群の位置はその結果との関係であるが，って，ずっと理解しやすくなるのである。な

Ⅱ類とほぼ同じであるのも意味があろう。

お，エクセル統計の判別分析ではηの値が相では，5 要因と不安感 3 群の 6 要因すべて関比とされているが，本来の相関比の定義は，の回答をあわせて数量化Ⅲ類を適用するとど

2

数量化Ⅱ類で示されているη である。

うなるであろうか。2 次元の解を図示したのが図 3 である。図中の線は，順序の意味があ

数量化Ⅲ類とコレスポンデンス分析

る要因カテゴリをわかりやすく示したものであるが，カテゴリ位置は数量化Ⅱ類とよく似

数量化Ⅲ類の方法は，表に表された行と列た傾向を表している。しかし，不安感と他の社会と調査（2012 年 9 月） 27

不安：中不安：低 D1
A1
A2

3 群以外の他の要因カテゴリ間の関連を示しているとみることができ，不安感に注目している限り，重視しないでよいと考える。

D2

E1
C1

A3
E2
A6

B2

A4

B1

ては，不安感 3 群の値の差は小さく，不安感

C2

ρ12＝0.316
ρ22＝0.263

さて，ここまでに示した数量化Ⅲ類の適用
例はⅠ類，Ⅱ類と同様に，すべての要因でど

E3
A5

不安：高

れかのカテゴリに反応している，アイテム・

C3
B3

カテゴリ型のデータで欠損がない場合の例で

図 2 数量化Ⅲ類によるカテゴリスコアとサンプ
ルスコアの不安群別平均値ある。しかし，本来の数量化Ⅲ類の特徴は，複数カテゴリ選択型のデータを想定したところにある。これをもって林知己夫は複数カテ
ゴリ選択型のデータの数量化Ⅲ類を「パター

E1

B2

D1

ン分類の数量化」とも名づけている。アイテ
A5

ム・カテゴリ型のデータも，全カテゴリそれ

C2

A6

不安：中

B1

C1
A1

不安：低

図3

複数カテゴリ選択型と同様（1，0 パターン）

A3

A4
E3

D2

不安：高

であり，回答者の反応個数が異なってもよい。

C3

前節までの適用例に用いたデータ（N＝372）

E2
A2

ぞれについての反応の有無を 1，0 で表せば，は，もとは N＝426 のデータからどこかで欠B3損のあるケースをすべて除外したのであった

不安を含む 6 要因の数量化Ⅲ類

が，この除外された 54 ケースを加えて数量化Ⅲ類を適用すると，第 1 軸と第 2 軸のカテ要因との関連がより鮮明に表されているともいえる。

ゴリ数値は図 4 のようになる。
このデータ例では，欠損のあるケースを除

Ⅰ類やⅡ類では不安感を目的変数とし，5外した図 2 と較べて多少異なっているが，カ

要因による予測という形で不安感への影響を

テゴリ間の関連の概要に違いはない。データ

捉えようとしているのに対して，Ⅲ類では 6
要因の各カテゴリの反応パターンから似ているものを集めようとしている。どちらを適切とするかは目的によるといってよい。次元は

D1

総カテゴリ数から要因数を引いた数だけあり，固有値の減少は比較的緩やかなことが多い（この例ではη12＝0.285，η22＝0.225，η32＝0.218 である）。図 3 は第 1 次元目と第 2 次元目の値を用いているが，第 3 次元目の値は，A5 とC3 がプラス方向，A3，C2，E2 がマイナス方向に大きな値を示している。第 3 軸につい
28

社会と調査

（2012 年 9 月）

B2

E1

B1

C1

A5
不安：中
E3

A1
A4
不安：低

A2

C2

A3

A6
不安：高

D2
E2

C3
B3

図 4 欠損を含むデータの数量化Ⅲ類（不安を含む 6 要因）によっては，欠損要因と他の要因との関係にの数量化Ⅲ類では，アイテム・カテゴリ型か何らかの特徴がある場合など，欠損の扱いに複数カテゴリ選択型（1，0 パターン） かを選

よる違いが出ることもある。どちらが正しい

択できるようになっている。また，アイテというわけではなく，数量化の分析だけでな

ム・カテゴリ型データを「ダミー変数への変く，基本的なデータ観察に基づく判断も必要

換」によって 1，0 パターンに変換することということである。

ができるようになっている。

コレスポンデンス分析はエクセル統計では

ここで，これまで用いてきた，不安感尺度「多変量解析」ではなく，「集計表の作成と分についてあらためて説明を加えたい。7 つの析」に双対尺度法とともに分類されている。

項目は「K 重い病気」「L 交通事故」「M 町

関連表を扱うことが考えられているが，カテでの暴力」「N 高齢者医療」「O 少子化」「Pゴリへの回答反応の有無を 1，0 で表した回戦争」「Q 原子力施設の事故」であり，これ答パターン表を回答者と回答カテゴリの関連らに対する不安を感じる程度を 4 段階で尋ね表として適用することができ，数量化Ⅲ類とている。この 4 段階が尺度の意味で有効かど同じ結果を得る。

うかを数量化Ⅲ類によって確認した。その結

しかし，社会調査のデータは関連表として果，上位 2 次元目までの値を平面図にしたのは，行と列の一方である回答者（通常は行側）

が図 5 である．各要因の 4 つの段階 1，2，3，が膨大で，注目するのはカテゴリ（通常は列4 が U 字型に並び 1 次元尺度になっているこ側）のスコアであり，回答者 1 人ひとりスコとが確認できた。1（非常に感じる），2（少しアを論じることはしない。回答者スコアは，

感じる），3（あまり感じない），4（全く感じな

はじめの例のように，属性別の平均点などにい） を 3，2，1，0 の尺度として合計し不安

よって，その性質を知るという方法がとられ感尺度としたことの根拠となる。ただし 4 段

る。一般に，そうした属性別平均値はカテゴ

階に 1 点刻みの数値をあてはめて合計するこ

リスコアに比してスケールが小さく，両者のとには疑問をもたれるであろう。個人得点を

1 つの図の中での説明はしにくい。後の例の不安尺度とすべきであるという考えもあるが，ように，属性を回答カテゴリとして取り入れ

第 1 軸・第 2 軸をあわせると，4（全く感じなて分析すれば，属性カテゴリと回答カテゴリい）のみが特別に離れていても 1 から 3 はほは区別なくスコアを図示して解釈できる。たぼ一塊ずつ等間隔といってもよい。それを踏だし，複数の属性を取り入れると，本来分析
したい回答カテゴリ間の関連よりも，複数属

4性間の関連が支配的に表れる場合があるのは当然ともいえ，注意が必要であろう。
数量化Ⅲ類のさまざまな適用例
数量化Ⅲ類の扱うデータ 3 種類のうち，ア
イテム・カテゴリ型は複数アイテム選択型の特別な例ということもできる。エクセル統計

L4
M1
2
P1
Q1 L1
K1 O1
N1
M2 P2
L2
Q2 K2
−2
O2 N2
L3
P3
K3
M3
O3
Q3 N3
−2

図5

Q4

K4

N4

O4
M4

P4
2

4

6

不安感 7 項目の数量化Ⅲ類による布置
社会と調査（2012 年 9 月） 29

まえて不安感尺度としたのである。

いをつかむ。例として 1995 年の中国上海，

アイテム・カテゴリ型データも，数量化Ⅲ

浦東，台湾，日本の意識調査を挙げる。日本

類では，Ⅰ類やⅡ類と違って欠損を含んでも以外は無作為抽出ではなく，浦東は一般人調よい。社会調査データでは質問ごとの欠損が査，上海工場は従業員調査である。その諸集避けられず，その扱いは常に悩むところであ団の諸質問項目への回答選択率を関連表としろう。数量化Ⅲ類では，ある質問項目の回答

た分析結果は図 6 のとおりであり，この布置に欠損があっても，他の項目の回答を生かしの距離関係は一般常識から納得できるものとて回答パターンを分析する。もちろん注意はいえるだろう。調査方法や抽出が不統一であ

必要であるが，「その他」の回答を他のカテっても，集団の特徴をこのように表している

ゴリに統合したり，欠損のあるケースを除外ことから，この調査の回答が意味をもっていしたりせずに，データとして得られた情報をるということができる（飽戸ほか，1998：林・できるだけ生かそうとする考え方といえる。

山岡，2002）。

複数選択型データも，社会調査の質問形式

この場合も，行列の関連性データによる分でよく使われる複数回答データに該当し，1，
0 パターンで表して，そのまま数量化Ⅲ類が台湾適用できる。アイテム・カテゴリ型を 1，0

浦東

パターンに変換すれば，混在させることがで上海工場きる。たとえば，長年にわたる日本人の国民上海性研究で義理人情を表す回答が数量化Ⅲ類で検討されているが（統計数理研究所国民性調査委員会，1975），2 肢選択の質問と，4 アイテ

ムから 2 つを選ぶ質問からなっている。

日本

行と列の関連性を表したデータとしてはさ
まざまなものがある。エクセル統計ではコレスポンデンス分析に統合されており，数量化

図 6 中国上海を含む調査による国・地域の布置（関連性データの数量化Ⅲ類）

Ⅲ類ではこのタイプは扱っていないが，分析
内容は同じである。林知己夫の数量化Ⅲ類は開発当初の分析法では，複数カテゴリ選択型

いるやアイテム・カテゴリ型に対するものを考え，一般関連表への適用はその応用として拡大されたようである。

人のたたり

この適用例として，国際比較調査で，いくつもの質問に対する集団（国あるいは地域）別の単純集計（回答選択割合）の違いをもとに，

いてほしく
ない
こわい
怨霊

集団間の分類をすることが挙げられる。それ
ぞれの質問によって単純集計の集団間の差の様子は異なるが，総合的に集団間の回答の違
30

社会と調査

（2012 年 9 月）

図7

超能力・念力

空飛ぶ円盤・
宇宙人

いてほしい
ネッシー
たのしい
雪男
つまらない タイムマシン
こわくない いない
カッパ
妖怪
龍
鬼

幽霊・亡霊

超自然物と反応語のコレスポンデンス分析

析であるが，行と列の一方の結果に注目して析が示されており，そこからごく一部を簡単

おり，もう一方の質問項目カテゴリの位置にに紹介したい。

ついては論じる対象とはしていない。

この MDA─OR は，項目相互の近さ（遠さ）もう 1 つ，大変古いが，次の節に紹介するが量的データではなく，順序の意味をもつク調査における，さまざまな超自然物に対する

ラス分類で与えられている場合に，項目の位人々の反応語の関係を単純集計で捉えて，超置づけとしてその近さを表現しようとするも自然物と反応語の関係をみたものがある（図のである。怪力乱神の例では，それぞれの回

7）。これらの超自然物の例は当時話題となっ

答選択率の差を距離データとする。そのままたものと旧来のものであるが，現在ならば少分析するのが eij 型数量化であるが，ここでし違うものが調査されるであろう。また，こはその距離をそのままではなく，距離の大・れらの反応語が用意されたのには意味がある

中・小の区分として扱う。すでに与えられてが，文献を参照していただきたい（林，1977；

いる量的データをあえて分類情報とするのは，

林ほか，1979）。

情報を生かしていないという見方もあろう。
しかし，場合によっては，数量そのものは余

それ以降の数量化理論による分析法

計な情報を含んでいることもある。むしろ
大・中・小程度の分類こそ本質的データであ

本稿では比較的使用しやすい分析ソフトにるという考えによる扱い方である。この分析

よる比較をとおして，数量化理論の一端に触手法は残念ながら一般化されていないが，コれたにすぎないが，林知己夫によるデータ分

レスポンデンス分析による怪力乱神の位置と析の手法としては，eij 型数量化，一対比較，非常によく似た結果を得ている。

MDA─OR，MDA─UO，APM などさまざま

また，MDA─UO はその分類に順序がないなものがある。Ⅳ類が eij 型数量化をさして場合を考えたものである。上記の調査では，いることは比較的知られているが，それ以後

反応語間の関連として 2 つの反応語を特色とは番号をつけがたいほど，さまざまな物事のする怪力乱神が質的分類データである。この本質を把握するためのデータ収集法を含めた分析法も一般化されていないが，存在（い方法を編み出した（林，1977：林編，1984）。

る ─ いない） の軸とその他の反応語の軸が直さまざまな発展の 1 つとして MDS 研究の行する形になっており，怪力乱神は上述の 2影響を受けて MDA─OR，MDA─UO などのつの分析結果とあまり変わらない結果が得ら

分析法提案とともに，実験的調査が行われた。

れている。

いわゆるお化け調査である。前節の超自然物

APM は多少異なる視点の分析である。属を含め，人々の本音の部分，心の基底意識を性別の回答差の大きさ，すなわちその属性が捉えようとしたものである。林知己夫はこれ回答差に与える影響の大きさについて，大きら超自然物を「怪力乱神」と称し，当時としさの順位を総合的に表現しようというものでては珍しい内容の調査であるが，東京 23 区ある。データは各項目の属性別内の回答差をの層別 2 段抽出による面接調査で，1976 年，

順位で表したものであり，項目の位置づけを1978 年ともに 81％ の回収率であった。この2 次元で表し，各属性を原点を通る直線で表報告書（林ほか，1979） には詳しいデータ分

して，その直線への各項目からの垂線の足の社会と調査（2012 年 9 月） 31

位置が順位を表すようにしたものである。
数量化Ⅲ類以降のこれらの方法が広く活用

分析によって，納得しうる位置関係として示された例である。

されていないのは，適用するためのソフトが数量化理論の分析法では結果に統計的検定

一般的にはないためでもあるが，これでなけをつけないが，その理由は，何に対する検定

れば分析できない実例に多く面してはいなか

なのかがわからぬまま，たんに検定結果としったともいえる。しかし，上記の実験的調査て意味をもつがごとく解釈されることを避けの報告書には，開発した分析法を適用する前るためである。標本調査の基本である母集団の段階で，じつにさまざまな地道な集計が繰を定め無作為抽出が行われた調査でも，無回り返され考察された過程が示され，そうした

答誤差に検定は無力である。用いた横浜市調

見方の重要性をも示している。

査のように回収率が低いデータは，とくに，また，林知己夫の研究はさまざまな分野に集められたデータ内の結果であることを念頭及んでいるが，その 1 つに，野生動物の生息において，調査の性質とともに捉えたい。

数調査と推定の方法の開発がある。そこでは，
まさに現場のデータ収集の方法まで含んだ開発の意味が明確であろう（森林野生動物研究会，
1997）。こうした各種さまざまな対象に対して，データを収集し本質を把握する目的を定め，もっとも適した数量を与え直すという操作をとおして分析し，データに戻って考え直し，新たな分析を開発し，という過程が繰り文献
飽戸弘ほか，1998，『浦東地区開発計画に伴う価値観の変化に関する研究

学術〕研究成果報告書）。
林知己夫，1977，『データ解析の考え方』東洋経済新報社。
，1988，『データ解析法の基本』『データ解析
法の進歩』放送大学教育振興会。
，2001，『データの科学』朝倉書店。

返されている。実際に現在は種々の分析ソフトが比較的簡単に適用できるようになってはいるが，そうした地道な見方，また適用にしても試行錯誤しながらデータと向き合う姿勢
こそが，林知己夫の数量化理論を利用する者
にとって大切なことであろう。
補足 ─ 例として用いたデータにつ節で用いた例は，2008 年に横浜

抽出し郵送調査を行ったものである。回収率は 35.5％ に過ぎず，これが該当地域住民の意識を代表するものとはいいがたい。しかし，そうした性質を踏まえた結果として分析結果を把握したい。 節の中国調査は無作為とはいえない調査であるが，日本や台湾との差が社会と調査

ポート 44）。
編，1984，『多次元尺度解析法の実際』サイ
エンス社。
林文・山岡和枝，2002，『調査の実際

不完全なデータから何を読みとるか』朝倉書店。
林文編，2011，『伝統的価値観と身近な生活意識に関する意識調査報告書─別冊』（平成 20〜22 年度科学研究費〔一般 C，課題番号 2053049050〕「基底意識駒澤勉・橋口捷久・石崎龍二，1998，『新版 パソコン

市の 3 つの区で住民基本台帳から層別無作為32

ほか，1979，『ノンメトリック多次元尺度解
析についての統計的接近』（統計数理研究所研究リ

構造の統計科学的研究」報告書）。

いて節から

日本・中国の国民性比較のための基礎研究』（平成 7〜9 年度科学研究費〔国際（2012 年 9 月）

数量化分析』朝倉書店。
森林野生動物研究会，1997，『森林野生動物の調査 生
息数推定法と環境解析

フィールド必携』共立出版。
高木廣文，2012，http://homepage2.nifty.com/halwin/
takagi.html（最終更新日：2012 年 5 月 22 日）
統計数理研究所国民性調査委員会，1975，『第 3 日本
人の国民性』至誠堂。
山本嘉一郎，1999，「SPSS 数量化理論 GUI 版使用説明書」： http : //www.koka.ac.jp/yamamoto/spss/
hysgui.pdf（最終更新日：1999 年 6 月 25 日）

本稿では，林の数量化理論が人文科学の実比較に限定されず，一般の調査研究でも考慮

証的研究やデータ解析研究において果たしたされるべき知見を与える。その意味で，「国役割を概観し，そこから学ぶもの，今後引き際比較は意識調査の宝庫である」とは，林の継がれるべきものが何であるか示唆を試みよ

長年の経験から到達した境地であった（林，う。少なくとも筆者には，林の数量化は，と［1984］2011，2001）。その研究過程で，常に重りわけ調査研究において社会貢献を果たして要な役割を果たしてきたのが，林の数量化理きたと考えられ，この短い稿では，その観点論の理念と実践であった。

からの論述になる。
林知己夫の「調査の科学」
─ データの科学の神髄
意識調査研究の宝庫としての国際比較
統計学の碩学であり，戦後民主主義発展のための世論調査研究の大家でもあった林知己
夫の数量化理論は，総じて眺めてみると，結局のところ，戦後の「日本人の読み書き能力

ここでいう「林の数量化理論」とは，かつて飽戸弘氏（現・社会調査協会理事長）が命名した，いわゆる数量化Ⅰ類，Ⅱ類等の多次元
データ解析の統計技法のみではなく，それを含め，林が広範な分野の多くの弟子たちとともに生涯をかけて展開した「統計数理」から「データの科学」に至る実践的統計哲学をさすものである。
「統計数理」から「調査の科学」へ

調査」から晩年の「意識の国際比較調査」に

戦後日本の実践的統計学の歴史は，林知己

至る社会調査の中で実践的に試行錯誤され，夫の人生とかなり重なる。戦時中に設立され発展してきたものであった。

た機関が次々と廃止されていく中で，統計数

人々の意識調査では，政治，経済，宗教，理研究所（開所 1944 年）は占領軍からむしろ教育，医療等々，日常生活のさまざまな側面

好意的な反応を受け，民主主義を発展させる

を多次元的に調査，解析する。さらに，意識ために官民学の各種統計調査の指導的役割をの国際比較調査の研究では，国々を比較する担うことになった。1947 年のライスレポーという課題に挑戦しながら，実は，国内でのトの「独立した統計学科の設立」勧告の流れ調査では見過ごされてきた数々の方法論的問の中で，理論と実践を結びつける意義で統計

題が浮き上がり，それらの解決を迫られる。

数理研究所では社会科学研究部が新設された。

したがって，国際比較方法論の研究は，国際陸軍航空総軍司令部で終戦を迎えた林は，東社会と調査（2012 年 9 月） 33

大数学科を経て，入所後，その社会科学研究

うに適正に区別されているかを確認するだけ部に配属され，世論調査や選挙予測等で日本も す ぐ に わ か る で あ ろ う（ 吉 野，2011a，をリードしてきた。この間に「統計数理」と2011b）。

いう実践的哲学を盟友，水野坦（のちに総務

1．歴史と実践：戦後民主主義のための「科省統計局長） らとともに生み出していったの

学的世論調査」

林が若き日に従事した航である（水野，2003）。この「統計数理」は現

空総軍司令部のオペレーションズ・リサーチ

実から遊離した数理統計学に反発して生まれは，多くの日本人の生命に直結したものであ

たものであり，これがやがて「数量化理論」

った。戦争を生き残った人間が，生と死への（ 林，1993a； 林 ほ か，1953），70 年 代 か ら の思いを常に胸に抱き，その緊張をもって平時「 行 動 計 量 学」（ 林，1993b），80 年 代 か ら のの民生において，世論調査，政府の調査統計，「調査の科学」（林，［1984］2011），「多次元デ市場調査，医療公衆衛生調査など，政治，経ータ解析」（林・飽戸編，1976），そして「デー

済，社会の発展に直結した具体的な課題に対タの科学」（林，2001）へと実践的統計哲学の峙することになる。林の「社会調査の論理」

発展をみるのであった。そこには，たとえば，には，こういった実践哲学が背景にある。

数学的には多変量解析，多変数解析と同様で

2．理論と実践：標本抽出理論と民主主義はあるが，それを多次元データ解析と称し，戦後の占領下（1948 年）で「日本人の読み

机上の論理ではなく，社会の実践的課題解決

書き能力調査」が遂行された。これは，占領と直結した研究を常に意識した林の矜持があに携わった GHQ/SCAP の指示で，文部省のる。

もと，統計数理研究所の研究者を含め，関連

戦後の統計学の各分野をリードしてきた林分野の研究者が集合し遂行された学際的研究

は，中でも戦後の日本の民主主義を発展させであった（読み書き能力調査委員会編，1951）。

るための科学的世論調査の指南役であり，そこの調査の背景には，漢字使用が日本人の初れが「調査の科学」として結実している（林，等・中等教育に困難を生じ民主主義の発展を［1984］2011）。

阻害しているのではないか，日本の公用語を「理論」「歴史」「実践」の三位一体

ローマ字語化すべきという議論があり，アメリカからの教育視察団が報告を出している。

林の数量化理論の神髄は，戦後の民主主義

この問題についていえば，当時の占領軍は彼発展という歴史を背負って黎明期から調査関らの考えをただちに押しつけたのではなく，係者をリードし，理論と実践を知り尽くした

信頼できる日本人研究者に科学的な標本抽出

林の「実践的調査理論」にある。この歴史と調査を遂行させ，その結果をみて，事を進め理論と実践が三位一体となり，現実の社会のるという民主主義の大義を守った。現実には，課題解決のための研究が可能となったのであ

複雑な政治的駆け引きがアメリカ政府内部でる。近年，社会調査の教科書が増えているが，もあったのだが，この調査の結果，ローマ字

その多くは歴史の真相や理論の深層，調査の化の考えは捨てられ，日本語は守られたので現場を知らぬ著者によるものである。その証あった。数量化Ⅰ類は，読み書き能力の得点

拠は，それぞれの書籍で「ユニバース」「母と各属性（性別，年齢層，学歴，職業，居住地

集団」「標本」が林（［1984］2011，2001）のよ等）との関係を解析する過程で開発されてい

34

社会と調査

（2012 年 9 月）

林知己夫博士る。

義は民主主義ではない」という欧米からの批

この調査に携わった人々は，GHQ/SCAP

判があったが，整備された住民基本台帳や選の中の CIE（民間情報教育局）から入手した本

挙人名簿が活用できる日本は統計理論上からを勉強し，日本の状況に則した標本抽出計画

は理想に近い標本抽出が可能で，世論調査のを練った。実証的検証のために，神奈川県小方法論に関していえば，日本は世界で最も民田原市で成人全員を調べ，その回答者全体の主主義的であるといえる。

調査票の束から一部を統計的に無作為に取りこのような背景から，日本の戦後の統計調出し，それから計算される「推定値」と本当査は始まったのであり，それに基づく用語のの「全体の値」とを比べ，理論の有効性を確区別が重要である。

認した。実は，「標本抽出理論」自体は，すた と え ば，「 ユ ニ バ ー ス（universe）」 とでに 1924 年亀田豊治朗の先駆的研究があり，「 母 集 団（population）」 と「 標 本（sample）」

当時，関東大震災の被害調査などに用いられの 3 つの概念は区別されながらも，1 セット

たものの，世論調査には結びつかなかった。

で考えるのが調査の基本として重要である

どんなにすばらしい理論も，世の中の問題解（林，1951，2001 第 2 章；水野ほか，1951；吉野，決の実践と結びついてはじめて発展するとい2011a，2011b）。

う重要な教訓を示している。

多くの社会調査の書籍は母集団と標本の区

この成果は，さらに戦後民主主義を発展さ別に触れることから始まっているが，ユニバせる基盤として，政府やマスコミが「科学的ース（対象集団）と母集団の区別については，

世論調査」を推進させることにもつながって林（1951，2001） のように正確な区別ができいった。戦後，長年にわたり「日本の民主主て い な い。 林 の 弟 子 で あ る 杉 山（［1984］
社会と調査（2012 年 9 月） 35

2011） や林文ほか（1991） は，その数少ないのは責任転嫁であり，データの収集と解析の例外である。1 人 1 票の世論調査では，ユニ

リテラシーの欠如の証拠である。

バースと母集団の対応関係は固定されているので区別は不要としてすませることができた

北方領土問題

今日ふたたびのかもしれない。しかし，今日，回収率の低

戦後より冷戦終了後のソ連崩壊を経て，北下の問題などで世論調査のあり方，世論調査

方領土をめぐる外交がさまざまに展開されてとは目的が異なる学術調査や市場調査の方法

きたが，今日に至るまで解決をみていない。

を再考することが重要となった状況では，そその意味でも，林（［1984］2011） で取り上げの根本までに戻り，慎重に考えることが要求られている 1956 年前後の北方領土をめぐるされている。

世論調査とその結果の急激な変化は，外交政

たとえば，市場調査でも，世論調査のよう策に関して示唆的である。

に日本人の成人全体を対象とすることもあろ

保守も革新も，日本人の全体が「ひとまずうが，日本人の成人全体の回答の集合を「対領土問題などおいて，平和条約を結べ」とい象」とすることと，それを（各個人の抽出確率

うのが世論調査の結果であった。当時の鳩山を考慮した）「母集団」とすることは，意味が一郎首相，重光葵外相らが中心となり，水面異なる。市場調査の場合，最終的には，性，下では複雑な交渉が重ねられたが，一応，表

年齢層，居住地区（大都市か地方かなど）等の面的には世論に沿った方向へ進展したはずで外的属性で特定される集団の嗜好を見出すこあった。しかし，条約締結後，日本へ戻ったとで市場の戦略に結びつけるのが目的である

政府首脳らが直面したのは世論の激しい反発

から，主要因となる属性について偏らず抽出であった。日露戦争終結時の日比谷焼打ち事されていることが必要十分である。そのため件（1905 年 9 月 5 日） をも思い起こさせる，

主要因の属性についての割り当て法などが用世論と外交の複雑な問題であった。「民主主

いられることも多いし，また，回収データの義を守るために最大限尊重すべき世論ではあバイアス補正のために属性に関するウェイト

るが，他方で外交のような複雑な事柄は，移調整や傾向スコアによる推定などが正当化さろいやすい世論に流されてはいけない」といれることもある。

うのが，この教訓であった（近年になり，実は，

学術調査でも，当該の調査対象について知背後に冷戦初期のアメリカ政府の日本世論に対す識の蓄積がない探索的調査であれば，世論調るオペレーションがあったことが浮かび上がって査と同様の統計的無作為標本抽出が理想的でいるが，当時は知る由もなかった）。

あろう。しかし，当該の調査項目やテーマに

今日，調査協力率の低下や回答者への接触

関して影響を与える主要因を想定しているのの困難など調査環境悪化とともに，調査方法

であれば，統計的無作為標本抽出に固執し，自体も質の低下が著しい。それにもかかわら現実には低回収率のデータを得るよりも，適ず，小泉純一郎首相が世論を巧妙に味方につ切な属性に関する割り当て法で主要因に関し

けて長期政権を維持して以来，かつてないほて十分なサンプルを得るほうが妥当である。

どに「世論調査」が不当な力をもつようにな

最近の学術調査で少なからず，調査データのってしまった。鳩山一郎の孫の由紀夫が首相

分析の困難を回収率の悪化のせいにしているとなる時代をも経てきたが，近年の幾代もの

36

社会と調査

（2012 年 9 月）

首相は世論調査の結果で首が挿げ替えられての「考え方の筋道」のパターンを観ると称す。

しまった形である。

このあたりの経験と成果が，データの収集と政策立案に携わる政治家，官僚，学者は，解析の研究では「国際比較は意識調査の宝

歴史の教訓を今一度，噛み締める時である。

庫」と，林に強く認識させてきたのであろう。
林の数量化の技法としての数量化Ⅰ類，Ⅱ

意識の国際比較類，Ⅲ類，Ⅳ類等々について述べると，それぞれ，読み書き能力データの解析，受刑者の1971 年頃より，林は調査研究を海外の日

仮釈放の適否判別，国鉄職員の勤務評定，市系人をはじめ，海外の人々と日本人の比較調場調査データ（缶詰のラベル） の解析等々，

査へと拡張し，「意識の国際比較調査」を展

その都度の重要な社会的課題の解決のために開し始めた。

開発され，成果を上げてきたのである。しか

国際比較では，はじめからまったく異なる

し，少なくとも社会調査研究についていえば，国々を比較しても，意識調査では計量的に意

偽造データの検出や，質問の言い回しの微妙味のある比較は難しい。言語や民族の源など，な差違やサンプリング方法の差違を超えて安何らかの重要な共通点がある国々を比較し，定した結果を得ることなどの経験から，「目類似の程度を測ることによってはじめて統計的に応じ，適度に敏感で，適度に鈍感なデー

的「比較」の意味がある。この比較の環をタ解析法」としては，数量化Ⅲ類が最も活躍

徐々につなぎ，比較の連鎖を拡張していけば，してきたというのが，筆者の強い印象である。

やがてはグローバルな比較も可能になろう。
この方針のもとで「連鎖的調査分析（Cultur-

そして，林の数量化のそれから

al Linkage Analysis）」とよぶ方法論を確立してきた。
ハワイ日系人調査は海外調査として最初のもので，日本人とハワイ日系人の似ている点，異なる点が浮き彫りになることを想定していた。ところが，詳細に個々の質問に対する回「調査の科学」から「計量的文明論」
へ
ここでは，林（1984） の「調査の科学」以
降の調査研究の展開に触れておこう。

答分布を比べたのだが，あまり大きな違いが先に記した林の哲学は，一方で，近年ではみられず，調査は成功しなかったのかと危惧

われわれのグループで文化の「連鎖的比較方され，林は報告書が書けずに困った事態に追法論」や「計量的文明論」など，人々の意識い込まれた。さまざまな思考をめぐらせた挙の国際比較調査に関連して展開され，異文化句に，「数量化Ⅲ類」という多次元データ解間の相互理解を通した平和の創造と発展とい析法を適用し，解決をみたのであった。端的

う大義に結びつく。

にいうと，1 つ 1 つの質問に対する回答結果

国民性の国際比較は 1980 年代半ばより鈴だけではなく，複数の質問に対するいくつか

木達三，90 年代初頭より吉野とともに「計の国・社会集団の回答データ全体を同時に考

量的文明論」（林，2000，2001；吉野，2001）へ

慮すると，明確なパターンが浮かび上がってと発展してきた。吉野は，さらにこれを「文くるということである。これを各国民や集団化 の 多 様 体 解 析」（ 吉 野，2005；Yoshino，
社会と調査（2012 年 9 月） 37

Nikaido and Fujita，2009； 吉 野・ 林 文・ 山 岡，いて，あなたの気持にもっともピッタリする言

2010）として，東アジア価値観国際比較，環葉を 1 つずつ選んでください。

太平洋価値観国際比較，そしてアジア・太平
洋価値観国際比較を展開させている。調査の1．つまらない，2．いてほしい・あってほしい，3．いる・ある，4． こ わ い・ お そ ろ し い，5． い て ほ し く な

実践理論は，林監修のもとで林の弟子たちをい・あってほしくない，

中 心 に『 社 会 調 査 ハ ン ド ブ ッ ク』（ 林 編，

6． た の し い・ お も し ろ い，7． い な い・ な2002）にまとめられている。大部の辞書のような形態ではあるが，調査の専門家たちはすべてを読み通し，現場での実践マニュアルとして活用しているものも多い。
心の深層の解明へ─ 医療への挑戦

い・ばかばかしい，
8．こわくない・おそろしくない。

すぐに気がつくように，この質問の回答選
択肢はたんにイエス・ノーではなく，異なる側面のものが入り混じり，一見，まずい文章になっている。たとえば「こわくないが，いわれわれが通常扱う調査では，科学的に大てほしい」と思う人は複数の選択肢のうちど標本を抽出する操作には気を配るが，その分，ちらにすればよいのかなど，問題にみえる。

どうしても広く浅い調査になりがちである。

筆者は初めて，この質問項目を読んだとき，

それでも林を中心とする数十年の調査経験の素人がいい加減につくった質問に思え，すっ積み重ねにより，かなり深い考察を可能とし

きりしなかったものである。しかし，のちに，てきた。

この調査に携わった林文氏から，あえて，こ他方で，林の 1980 年代の「調査の科学」のように尋ね，回答者本人に「気持ちにもっの成果の主要な 1 つ，「お化け調査」（林，ともピッタリする言葉」を 1 つだけ選ばせる

1980） の進展がある。
「お化け調査」とは，ことにより，その人が対象のもつ多様な側面

一見戯れたタイトルであるが，意識調査で，（次元） のうち，どこに反応しているかを浮タテマエではなく心の深層構造まで踏み込ん

き上がらせ，表面上の論理を超え，その人のだ解析を試行する調査であり，数量化Ⅲ類を深層構造（心の奥） を探ろうとしたのだと聞駆使した「多次元データ解析」（林・飽戸編，いた。つまり，かなり高度の調査テクニック

1976）の隆盛へと結実していく。

になっていることに気がついた（少なくとも，「お化け調査」では，雪男や UFO などのそれを意図しているものだと了解した）。

近代的なもの，幽霊，人のたたりなどの精神

一見無関係な調査項目（迷信，自然観，生命的なもの，カッパ，龍などの架空の生き物を観，義理人情など）への回答が，内在的には強12 種類あげ，それらについて，「存在 ─ 非存

く結びついていて，意識の深いレベルを明ら

在（いる，いない）」「情緒的反応（こわい，こかにする。表面的な回答が同じでも，個人にわくない）」「期待（いてほしい，つまらない）」

よっては意義が異なり，人々の回答を性・年の次元に関する 8 つの言葉をあげ，最もぴっ

齢・学歴・職業・収入などの外的基準ではなたりする言葉を選択させた。

く，パーソナリティという内的基準から観る

問．「超能力」や「空飛ぶ円盤」などについて，

38という，深い研究である。

あなたはどんな感じをもちますか。1 から 8 ま

この研究は，性別や年齢別という外的属性

での言葉をよくごらんになって，それぞれにつを乗り越えて，「合理的な考え方をする人」

社会と調査（2012 年 9 月）

と「そうではない人」というパーソナリティ時）・生越喬二氏と弟子たちが目指す「医療の区別が，人々の意見の差異を色づけているのカスタム・メイド」の挑戦は続いている。

ことを明確にした。たとえば，その後の原子力安全に関する住民調査（林・守川，1994）で見果てぬ夢

は，合理派は，原子力についての科学的知識

われわれの調査研究は，故林知己夫を中心が豊富であるゆえに原子力発電に「強く賛として，戦後から今日へとつながる発展をみ成」，あるいはそのまったく逆に「強く反対」てきた。数年前には，林知己夫著作集が発刊の意見をもつ。彼らを逆に説得しようとしてさ れ て い る（ 林 知 己 夫 著 作 集 編 集 委 員 会 編，

も，本来の意見を強めるだけである。他方で，2004）。

合理派ではない，多くの人々はあまり強い意

これは林の業績のうち，すでに著作となっ見は出さないが，万一，事故が起きマスコミているものや英文論文などを除くにもかかわが大きく報道するとそれに流されやすい傾向

らず，15 巻にも及ぶ大部である。この中にがある等々，が浮き彫りにされた。

戦後日本の統計学の柱の 1 つの哲学的発展がこの人々の意識の分析におけるパーソナリ

理解されるべく，知恵が詰まっている。本人

ティの区別の視点は，マスコミ関係者との選と匿名査読者しか読まないような論文の全集

挙投票行動の研究（予測を困難にしている無党などとは違い，現実社会の課題解決のために派層の特性付けなど） や，「がん告知」という考案された統計手法がどのように開発された

深刻な医療問題の解明につながる（日本癌病

かが，しみじみと了解されてくる。

態治療研究会 QOL 班，1996）。同じような病状

晩年，おそらく最も身近で仕事を続けてきでも，1 人の患者が一定の量の特定の薬を飲たつもりでいた筆者ではあるが，林が狭義のみ効いたとしても他の患者にも同量の同薬が学術論文や著作を少し離れたところでは，学効くとは限らない。患者のパーソナリティま術的著作での慎重な表現とは打って変わり，でも考慮した医療が肝要である。これは，がここまで自由に強い思想を明言していたのかん患者への告知についてもいえる。1990 年と思う記事にも邂逅し，今さらながら感慨が代半ばまでは日本でも慎重に，この問題が検深い。林は国内外の学術討論では，「理論」

討されていたのに，いつのまにかアメリカ流や「仮説」などという言葉は表には出さずに告知が当然のようになってしまった。通常，（欧米流の仮説・検定の手法は現実社会の複雑な現

合理派は社会的望ましさ social desirability

象を解くには幼稚すぎるとして），データを虚心から「告知すべき」というタテマエを表わす

坦懐に眺め，現象を理解し，問題解決につな傾向が高い。しかし，「合理派なのに告知をぐことが肝要と唱えていた。

望まない患者にまで敢えて告知してしまうと，

この「虚心坦懐」を，偏見のない白紙でもとんでもない悪影響が出かねない」という林のごとを判断することなどできないといっての警告は届かなかったのか。がん細胞は減少

批判していた方々もあった。しかし，これはさせるが延命にはつながらない抗がん剤を誤解である。虚心坦懐とは，雑念を消し去る「効力あり」として，患者を副作用で苦しめことではなく，むしろ雑念が浮かんでは消え，ている現状に，林の研究成果が生かせる道は

浮かんでは消える，その自他の相互作用の様ないのか。林の共同研究者の東海大学（当子を冷静に眺め，やがて心が定まっていくこ
社会と調査（2012 年 9 月） 39

と（禅定）である。

編，2002，『社会調査ハンドブック』朝倉書

林の数量化の哲学の極意とは，端的にいえば，適切に数量化すれば見えてくるものがあ店。
林知己夫著作集編集委員会編，2004，『林知己夫著作集』全 15 巻，勉誠出版。

るということと同時に，数量化すべきではな

林文・佐藤良一郎・青山博次郎・林知己夫，1991，

いものは数量化するなということであろう。

水野坦，2003，「統計数理とは何か」（1951 年の『統「アメリカ流の社会心理学は，愛情まで数量『統計学の基本』朝倉書店。
計数理講座』〔朝倉書店〕の栞の採録）『行動計量化しようとするバカをやっている」と批判し

学』30（2）：191─92。

ていた林の笑顔が，今でも浮かぶ。サン ＝ テ

ング調査法』朝倉書店。

グジュペリの『星の王子様』の台詞は科学においても有効であり，たとえば愛情や幸福のような「一番大切，一番本質的なものは目には見えないままでよい」のであって，それにアプローチする各概念やデータ解析法は厳密
な操作的定義が必要であろうが，そのものの稚拙な数量化は誤謬であろう。

・林知己夫・佐藤良一郎，1951，『サンプリ日本癌病態治療研究会 QOL 班，1996，『日本人の心とガン告知

アンケート調査の分析結果』。

杉山明子，1984，『社会調査の基本』朝倉書店（杉山明子編〔2011〕として再刊）。
読み書き能力調査委員会編，1951，『日本人の読み書
き能力調査』東京大学出版会。
吉野諒三，2001，『心を測る

個と集団の意識の科学』朝倉書店。
，2005，「東アジア価値観国際比較調査
文化多様体解析（CULMAN）に基づく計量的文明論の構築に向けて」『行動計量学』32（2）：133─46。

林は，惜しくも，われわれの東アジア調査の計画遂行の途上，2002 年に逝ってしまっ
たが，林の見果てぬ夢は続き，次々と実現されているのである。

，2011a，「世論調査と学術調査の区別『 ユ ニ バ ー ス， 母 集 団， 標 本』 再 考」『 よ ろ ん』
108：2─12。
，2011b，「 世 論 調 査 の 歴 史 と 理 論 と 実 践
データの科学の神髄」『データ分析の理論と応用』1（1）：23─40。
・林文・山岡和枝，2010，『国際比較データの解析』朝倉書店。

文献
林知己夫，1951，『サムプリング調査はどう行うか』
東京大学出版部。
，1980，「日本人の意識の底を探る

お化けへの関心」『数理科学』18（6）：23─32。
，1984，『調査の科学

社会調査の考え方と方法』講談社（2011 年，ちくま学芸文庫より再刊〔解説・吉野諒三〕）。
，1993a，『数量化

理論と方法』朝倉書店。

，1993b，『行動計量学序説』朝倉書店。
，2000，「これからの国民性研究

人間研

究の立場と地域研究・国際比較研究から計量的文明論の構築へ」『統計数理』48（1）：33─66。
，2001，『データの科学』朝倉書店。
・飽戸弘編，1976，『多次元尺度解析法
その有効性と問題点』サイエンス社。
・水野坦・青山博次郎，1953，『数量化と予測

選挙予想調査を主体として』丸善。
・守川伸一，1994，「国民性とコミュニケー

ション（原子力発電に対する態度構造と発電側の対応のあり方）」

40

社会と調査，1：93─158。

（2012 年 9 月）

Yoshino, R., K. Nikaido, and T. Fujita, 2009, “Cultural
Manifold Analysis（CULMAN）of National Character : Paradigm of Cross-national Survey,”, 36（2）: 89─113.

上記のうち⑴には，山形県鶴岡市におけるはじめに調査（以下，鶴岡言語調査）がある。本稿では，
国立国語研究所が行ってきた鶴岡言語調査を数量化理論は，言語研究においても長年に例に，言語研究における数量化理論の功績にわたって，多岐にわたるテーマに応用されてついて紹介する。以下では，まず鶴岡言語調

きた。今，そのすべてを網羅することは紙幅査の概要を述べ（ 節），数量化理論が，鶴岡の関係上，容易ではない。本稿では国立国語

言語調査のメインテーマである「方言の共通研究所が行ってきた社会調査型の言語調査に語化」のプロセスとメカニズムの解明に果た

絞って，数量化理論が言語研究にもたらしたした役割を，具体的な解析結果の紹介によっ功績の一端を紹介することにしたい。

て示すこととする（ 節）。

国立国語研究所は戦後間もない 1948 年に鶴岡言語調査設立された。国立国語研究所設置法の第 1 条に掲げられた設立の目的の 1 つには「国語及び国民の言語生活に関する科学的調査研究を

鶴岡言語調査は，1950 年，71 年，91 年，

行」うことが謳われている（国立国語研究所，

2011 年の 4 回にわたって，山形県鶴岡市に1951：2）。この目的のもと，とくにことばとおいて実施した定点経年調査である。調査研

社会の関係を明らかにするテーマ（＝言語研

究の目的は，方言の全国共通語化や，方言と究では社会言語学と称す）について，研究所の共通語の使い分けといった，方言と全国共通

設立当初から，統計数理研究所との共同研究

語との関係を明らかにすることである。

・2

で言語の科学的な調査研究を行い，また，そ調査研究の企画・実施は，国立国語研究所

こで得られた結果から知見・モデルを導出しや全国の大学に所属する言語研究者をはじめ，てきた。その研究テーマは大きく 3 つに下位統計班として第 1 次・第 2 次調査では林知己

分類することができる。すなわち，⑴方言と夫氏，青山博次郎氏，西平重喜氏，林文氏

共通語の関係を明らかにする調査研究，⑵敬（以上，当時，統計数理研究所），第 4 次調査で語行動や敬語意識を明らかにする調査研究，

は吉野諒三氏，中村隆氏，前田忠彦氏，尾崎⑶文字言語生活やことばの個人差に焦点をあ幸謙氏（以上，統計数理研究所）が参画して行てた調査研究である。そのすべてで，数量化

った。

・1

理論を利用した解析が行われてきた。

調査は，ランダムサンプリングによる調査
社会と調査（2012 年 9 月） 41

図2

パネルサンプルのイメージ

鶴岡言語調査は，言語研究の枠を超えて他の学問分野に視野を広げてみても，世界最初
図1

鶴岡言語調査の調査デザインのコウホート系列法による調査だと考えられ（横山，2010），また，本稿執筆時点においてと，かつてランダムサンプリング調査に協力

世界最長期間をカバーした調査でもある。そしてくださった方に再度調査にご協力いただの質問項目は言語研究関連の項目はもちろん

くパネル調査とを組み合わせて実施する調査のこと，各種の社会的属性のほか，社会生活デザインを用いている。ランダムサンプリンの実態に迫る項目や，各種の意識を探る項目

グ調査によって母集団（鶴岡市民） の言語生などを組み合わせて実施している。約 60 年

活の実態を推定し，パネル調査によって個人間にわたる言語変化の実態を捉えるだけでなのことばの変化を知るためである。図 1 のよく，さまざまな社会学的な事象の変化を捉えうに，毎回 400 名以上のランダムサンプルのることにも有用な調査である。

回答を得るほか，第 2 次調査（1971 年調査）
以降は追跡可能なサンプルに対して，パネル調査を実施してきた。

共通語化のプロセス・メカニズムの解明のために

たとえば，第 4 次調査では，第 1 次調査か

鶴岡言語調査における学術的な興味は，以ら 4 回連続で調査にご協力いただいたパネル

下の 4 つにまとめることができる（国立国語サンプルも 4 名いる。サンプル数は少ないも研究所，1974：187─88 の要約）。

のの，60 年間にわたる個人のことばの変化

調査項目相互の類似・非類似の程度をを追いかける（図 2） という点で，人の一生客観的な数値として示すこと。すなわち，調のことばの変化について，そのプロセスとメ

査項目の構造を明らかにすること。

カニズムを解明するといっても過言ではない。
ランダムサンプリングによる調査（横断的調査協力者についても，類似・非類似の程度を客観的な数値で示すこと。

研 究，cross-sectional method） と パ ネ ル 調 査

方言から共通語への変化（＝共通語化）（縦断的研究，longitudinal method）を組み合わがどの部分から起こり，どの順序で進んでいせ，同年齢の集団に対して横断的調査を実施

くかを明らかにすること。

した後で，同じ集団に縦断的調査を実施する

共通語化の経路にいくつかの種類があ方 法 を コ ウ ホ ー ト 系 列 法（cohort sequential

るとすれば，それぞれの経路をとる人々はど

method） と よ ぶ（ 横 山，2010， 横 山・ 阿 部，のような属性をもっているのかを明らかにす2010）。

ること。

42

社会と調査

（2012 年 9 月）

この 4 つの課題は，言い換えれば，共通語

2化のプロセスとメカニズムを明らかにするこ

3.0とである。このことについて，これまでの研

隣人（0）究は言語学的な意味での

家族（0）

常識

も考え合わ

X

市民（0）
旅人（0）

せることによって，共通語化している部分から順次共通語化が進む 1 つのプロセスがあるのだと考えられてきた。しかし，パターン分
類の数量化（数量化理論Ⅲ類） と POSA（Par-

1

X

−3.0

旅人（＋）
0
市民（＋）

隣人（−）

3.0

家族（−）
市民（−）

tial Order Scalogram Analysis：部分尺度解析法）

を用いてその解明にあたることによって，そ旅人（−）の考えに間違いがあることが明らかとなった−3.0のである。たしかに全体的な傾向をみれば，
1 つの道筋で共通語化が進んでいることに違隣人（＋）

いはないのだが，個人ごとにみた場合には，それはおおいに違っていたのである。
パターン分類は「それぞれの回答に数値を与えることによって回答パターンを数量化し，

−6.0
家族（＋）

＋
−
0

共通語を使う方 言 〃共通語と方言とが混ざる

これを用いて，質問に対する回答の類似性と，回答した人々の類似性の両面を描き出そう」（国立国語研究所，1974） とするのである。ま（出所） 国立国語研究所（1974：190）。

図 3 各場面で使われることばのパターン分類（第 1，2 軸）

た，POSA は「人の意見や態度を測るモノ
サシの作成を目指す」（同，1974）のである。

って答えてもらうものである。その回答を数

この 2 つの分析を組み合わせて援用すること

量化Ⅲ類によって解析した結果が図 3 である。

によって，1 通りではない，共通語化のプロ

図中の＋・−・0 の記号は，その場面で使うセスを描きだし，言語研究（特に言語変化研

ことばの種類を表す。＋は共通語，−は方言，究）に大きな貢献をもたらした。

0 は共通語と方言が混ざることばを使うこと

今ここで，方言と共通語の使い分けに関する質問項目をとりあげ，いくつかの解析結果を紹介することにする。
パターン分類による解析を示す。
若干の解説を加えよう。図 3 では，第 4 象
限の旅人（−） と市民（−） とが比較的近くに位置する。旅人に方言で話す人は市民にも方言で話すことが多いことを物語っているわ

調査には「場面によることばの使い分け」

けである。一方，隣人（＋），家族（＋）あるに関する項目がある。⒜家族同士（「家族」といは隣人（0），家族（0）との距離は遠いこと略す），⒝近所の顔見知り（隣人），⒞鶴岡のから，旅人や市民に方言で話す人は隣人や市顔見知りでない人（市民），⒟旅の人（旅人）

民にも方言で話す傾向が強いが，隣人や旅人のそれぞれと話す場面で共通語を使うか，方に共通語あるいは混ざることばで話すことは言を使うか，あるいは混ざるのかを内省によほとんどないことを物語っている。
社会と調査（2012 年 9 月） 43

2
2.0 X
0000
（20）

−000
（5）
0−00

000＋
（15）
−00＋
00＋＋
（57）

0−0＋
（4）
−0＋＋
（17）
0−＋＋
（21）

−2.0

0
0＋＋0 −−＋＋
（61）
0＋＋＋
（11）
＋0＋＋

＋＋＋＋
（18）

＋−＋＋

−−00
（45）
0−−0
−−0＋
（43）

1
X
−−−0
1.0
（36）
−−0−
−0−−
0−−−
−−−＋
（23）

0−−＋

−＋−0

−−−−
（48）

−＋＋＋
（11）

−3.0

＋ 共通語で話す− 方言で話す
0 混ざる
記号は左から家族 隣人 市民 旅人の場合を示す。
（ ）内の数字はそのパターンをとるものの人数。3 以
下は省略。

（出所） 国立国語研究所（1974：192，Fig. Ⅷ─2）。

図4

4 場面を組み合わせた場合のパターン分類

第 1 軸（図中の 1X）は，どの場面について

ここから，第 1 軸は方言使用傾向と共通語

も共通語を用いるという回答が負の領域に，使用傾向とを分離しているといえる。一方，

方言を用いるという回答が正の領域に位置し第 2 軸（2X）では共通語と方言が混ざるといている。また，混ざるという回答では，隣う回答が全場面で正の領域に位置し，共通語

人・家族の場面が共通語を使うとする回答とあるいは方言のどちらか一方の反応が負の領

同じ負の領域に位置し，市民，旅人の場面が域に位置する。ここから，第 2 軸は共通語と方言と同じ正の領域に分かれている。市民や方言が混ざる場合と混ざらない場合とを区別

旅人の場面の方が共通語化しやすく，それにする軸であることがうかがえる。なお，第 3比べて家族・隣人の場面が共通語しにくいこ軸以下には積極的な意味が認められなかった。

とから考えれば，家族・隣人にでも共通語と方言が混ざる（＝方言を使わない）という回答
は，市民や旅人に対して共通語と方言が混ざる（＝共通語を使わない）という回答に比べて，共通語寄りであるといえる。
44

社会と調査

（2012 年 9 月）

4 場面を組み合わせた場合のパターン
分類
前項の 4 場面を組み合わせてパターン分類
した結果が図 4 である。図中の−−−−はすべての場面で方言を使うグループであること

−−−−
（48）

を示し，＋＋＋＋は 4 場面で共通語だけを使

−−− 0
（36）

うグループであることを示す。記号の位置は，左から，家族・隣人・市民・旅人に話す場面を表す。図から読みとれることを挙げれば，（ア） 最左端にすべての場面で共通語を使う回答（＋＋＋＋） があり，最右端に方言だけを使う回答（−−−−）がある。

Ⅱ群（イ） 中間のパターンは，左寄りのものほど＋が多く，右寄りのものは−が多い。ここから，左寄りのものほど共通語化が進んでい

36
−−−＋
（23）

68

−0 0 0（5）−− 0 ＋（43）

48

0 0 0 0
（20）

−−＋＋
Ⅲ群
（61）

81

0 0 0＋（15）− 0 ＋＋（17）

32

0 0 ＋＋
（57）

−＋＋＋
（11）

68

0＋＋＋
（11）

POSA による解析

＋＋＋＋
（18）

前項の図 4 についての解説は，図 3 の第 1

11

Ⅳ群

18
計
410
パターンの再現率＝90.5％（出所） 国立国語研究所（1974：193，Fig. Ⅷ─3）をもとに作図。

注目した結果である。第 2 軸（＝共通語と方図5

言が混ざるか）に注目すれば，−が 0 へ，0 が＋へと変化するしかたがあるはずである。

Ⅰ群−− 0 0（45）

ることがわかる。

軸だけ（＝方言使用傾向と共通語使用傾向） に

調査協力者数48

ことばの使い分けの POSA 構造図

パターンに移行することを意味する。

パターンの変化（すなわち，共通語化のプロ⒝

下段に位置するⅣ群も 1 本の線だけでセス）を探るために，POSA によって共通語

結ばれており，家族以外の 3 場面で共通語化化の過程に現れる道筋を描き出してみよう。

した後に，家族の場面でも共通語が使われる

POSA による解析の結果を示したものがようになることを意味する。

図 5 である。図中で，線で結ばれている各パ⒞

同じように図全体を見ると，旅人の場

ターンは，1 つのモノサシを構成することを面から共通語化が始まり，市民・隣人の場面

意味し，線で結ばれないパターンは同じモノ

がこれに続き，最後に家族の場面が共通語化

サシを構成しないことを表す。なお，直接線することがわかる。

で結ばれた 2 つのパターンは，上に図示した

さて，⒜〜⒞でみたことは，一般的な常ものよりも下のものの方が 1 段階，共通語に識近くなるように作成してある。

際，言語研究においてもそのように考えられ

図 5 から，次のようなことがいえるだろう（国立国語研究所，1974：194─96 の要約）。

⒜

図の上部に位置するⅠ群は 1 本の線だで考えても想像がつくことでもある。実てきた。この解析によって新たにわかってきたこととして，次の⒟〜⒡がある。
⒟−−−0 から 0＋＋＋に到る過程には，けで結ばれている。−−−−から 1 段階共通

図の左端を通る線（Ⅱ群） と右端を通る線

語化したパターンは−−−0 だけなのである。

（Ⅲ群） があり，それぞれが別のモノサシをつまり，すべての場面で共通語を話すパター構成する。

ンからは，旅人に混ざり，他では方言で話す⒠

Ⅱ 群 の 前 半 は， − −00 ⇒ −000 ⇒社会と調査（2012 年 9 月） 45

表1
性
年 齢
学 歴
居住経歴＊

場面による共通語化のタイプと要因との関係

Ⅰ

群

Ⅱ

女

性

男性

─

─

─

─
高
非庄内

低
高
庄 内

25 歳〜34 歳
高
非庄内

高
─
─

高
低
庄

内

群

Ⅲ

群

Ⅳ

群

Ⅴ

群

職業（多）
職業（少）

無職，パート
給与所得者

工

員
─

学 生
主婦，無職

給与所得者
─

─
─

鶴岡での生活
鶴岡弁

伝統を守る
保存する

─
なくす

改変する
保存する

─
なくす

─
─

注） ＊ ここでの居住経歴とは，ある人の言語使用を規定するうえで重要な期間（言語形
成期という）の，4 歳〜12 歳の大部分をどこで過ごしたかを指す。鶴岡市が位置する庄
内地方か，非庄内地方かを分けて分析した。

0000 となっており，右の記号から順次−が 0

わち，方言から共通語への変化（＝共通語化）に代わっていることがわかる。また，後半は，がどの部分から起こり，どの順序で進んでい000＋⇒ 00＋＋（⇒ 0＋＋＋⇒＋＋＋＋） とな

くかを明らかにすることに対する答えである。

っており，右端から順次 0 が＋に変化してい同様にることがわかる。すなわち，共通語化しやす

つかの種類があるとすれば，それぞれの経路

い場面の順に，逐次 1 段階ずつ共通語化に向をとる人々はどのような属性をもっているのか い， い っ た ん す べ て の 場 面 で 混 ざ る

かもみておこう。共通語化に深く関係するこ（0000） に達し，同様に共通語化しやすい場とがわかっている，性別，年齢，学歴，鶴岡

面から共通語化が完成（＋に変化） していくでの生活に対する意見，鶴岡弁に対する意見過程である。

などである。

⒡

一方，右端の線で結ばれるパターン（Ⅲ群）は，−−−＋⇒−−0＋⇒−−＋＋⇒，すなわち，共通語化の経路にいく

今，その詳細な分析は割愛して，表のかた
ちでまとめ直せば，表 1 のようになる。

−0＋＋⇒−＋＋＋（⇒ 0＋＋＋⇒＋＋＋＋）となっている。共通語化しやすい場面から共通

まとめにかえて語化が進んでいる点ではⅡ群と等しい。しかし，共通語化しやすい場面で方言使用（−）

同じような分析の過程（ 節 1，2 項） を，から混ざる（0）を経て共通語化（＋）が完成

実際に調査協力者に読みあげてもらったアク

したうえで，次に共通語化しやすい場面が同

セントや音声についても分析することで，こ様の順で変化するという過程をとる。

れまで考えられてきたように共通語化が 1 通⒠は「場面平均的共通語化」とよべるもの

りのプロセスをとるのではなく，複数の道筋

で，⒡は「場面中心的共通語化」とでもよべがあるもので，その道筋を通るグループがどるタイプである。Ⅰ群はほとんどすべての場のような属性や意識・意見をもった人たちな面で方言を話すタイプ，Ⅳ群はほぼ共通語化のかが明らかとなった。このことは，ここでが完成したタイプであるといえる。また，Ⅰ取り上げた鶴岡言語調査に限らず，ことばの群〜Ⅳ群のどれにも属さないタイプをⅤ群と変化を扱う研究に多大な知見をもたらした。

する。以上が， 節の冒頭で挙げた

本稿で取り上げた分析例は，おもに第 2 次調

46

社会と調査

（2012 年 9 月）

，すな査（1971 年） の デ ー タ に つ い て で あ っ た。
「雑多な状況の中に，規則性を見出す」ことを目的として 1970 年代に完成した社会言語学（日本に浸透したのは 1980 年代）に先駆け，
ことばと社会の関係を明らかにし，その後の日本における社会言語学の礎を築いたといっても過言ではない。
本稿は全般にわたって分析の内容面を追うことに，少し冗長なくらいに重きをおいた。
その理由は，ある学問分野において新しい展開が始まった一端を，多少でも読者と共有したかったからである。本稿で扱った解析を知り，言語研究の世界に飛び込んだ筆者が本稿で述べたかったことは，その一言に尽きる。
注・1⑴としては八丈島調査，白河調査，鶴岡言語調

査，北海道調査，⑵としては上野調査，岡崎敬語調
査，⑶としては長岡調査，松江調査，大都市調査（東京・大阪），豊中・宮津・豊岡調査がある。
・2

国立国語研究所が実施した定点経年調査としては他に岡崎敬語調査（1953 年，1972 年，2008 年），
北海道富良野調査（1958 年，1986─87 年）がある。

文献
江川清，1973，「多変量解析の社会言語学的調査への適用例

鶴岡市における共通語化の調査資料を用いて」『ことばの研究Ⅳ』（国立国語研究所論集 4）
214─29。
国立国語研究所，1951，『昭和 24 年度 国立国語研究所年報』1，秀英出版。
，1953，『地域社会の言語生活

鶴岡における実態調査』国立国語研究所報告 5，秀英出版。
，1974，『地域社会の言語生活

鶴岡における 20 年前との比較』国立国語研究所報告 52，秀英出版。
，2007，『地域社会の言語生活

鶴岡における 20 年間隔 3 回の継続調査』国立国語研究所。
横山詔一，2010，「音声共通語化の予測と検証」『日本
音声学会第 24 回全国大会予稿集』3─11。
・阿部貴人，2010，「地域社会の共通語化に関する多変量解析モデル」『情報処理学会研究報
告：人文科学とコンピュータ研究会報告』2010─
CH─85（3）：1─8。

社会と調査（2012 年 9 月） 47

林の数量化理論とよばれるものが，たんなながら，創始者の手から離れたところで，数るデータ分析法の範囲を超えて，社会調査の理的方法論が本来の意図とは必ずしも一致し計画からデータの収集法，さらにはその解釈ない形で適用されることも，こうした理論ののあり方にまで及ぶ大きな思想体系であるこ宿命であり，分析方法の数理的構造を，現時とは，ここまでの 5 つの論文で余すところな点で整理し見直してみることも，新たな応用

く明らかになったと思われる。本稿はそれにや解釈を生み出していくために一定の意味を対して，数量化Ⅲ類とよばれる手法の数理的もつと考える。

側面にもっぱら焦点を絞り，そもそも質的デしたがって，ここではいったん，林博士のータの数量化ということが，どのようにして思想や実践からは離れて，数量化Ⅲ類によっ可能になったのかということを，あえて数式て「なぜ質は量に転換されうるか」というこを（ほとんど） 用いずに説明することをめざとを，対応分析（correspondence analysis） とす。

多重対応分析（multiple correspondence analy-

それに加えて，「数量化Ⅲ類は多重対応分sis）の文脈に即して説明することに専念する。

析と等価である」というしばしば唱えられる

この 2 つの方法に関する理論は，本稿の中で説が，少なくとも部分的には正しくないこと示すいくつかの文献にみられるように，国際を示す。数量化Ⅲ類には，多重対応分析とは的に多くの研究者がかかわってさまざまな検異なった扱いを許す部分がある。あるいは，討がなされてきただけに，そのエッセンスを

データのコーディングの方法によって，多重選択すれば，議論はより単純で理解しやすい

対応分析とはまったく異なった解を生み出すものとなると考えられるからである。

ことがある。すなわち，多重対応分析は数量化Ⅲ類に完全にはとってかわることができな

対応分析

い。
このように，本稿は数量化理論の限られた側面，いわば「きれいごと」の部分に限定して論じるものである。数量化理論が，現実の相関係数の最大化
まず，表 1 をごらんいただきたい。これは，社会調査等の現場の中で培われた実践の理論

2011 年 6 月 23 日，名古屋市内にある屋根つであることを考えれば，こうした論述の射程き球場であるナゴヤドームに，プロ野球の公はきわめて限られているともいえる。しかし式戦をみるために来場した観客に対する意識

48

社会と調査

（2012 年 9 月）

表1
年

齢

年齢段階と来場回数の間のクロス集計表

0回

これまでの来場回数
合
1〜2 回
3〜5 回 6〜10 回 11 回以上

計

10 代
20 代
30 代
40 代
50 代
60 代以上

17
33
13
13
5
6

7
25
13
12
2
9

15
38
35
38
7
19

17
34
57
40
24
30

36
101
113
107
59
66

92
231
231
210
97
130

合

87

68

152

202

482

991

計

調査から，「年齢段階」と「これまでの来場ある。上の数値をよく見ると，数値の大小関回数」という 2 つの質問を抜き出して作った係がカテゴリーの順序とは食い違うところが

クロス集計表である。年齢段階も来場回数も出てきている。また，与えられた数値は，平

基本的には量的変数であるが，ここではそれ均値が 0，標準偏差が 1 の標準得点となってぞれのカテゴリーに連続する整数を与えている。なお，念のために付言すれば，この場（つまり，「年齢段階」については 10 代 ─ 1，20 代合の平均値は，それぞれの数量に対応する人

─2，，60 代以上 ─6，「来場回数」については，数を掛けて加算し総人数で割るという，いわ，11 回以上 ─5 とする），

ゆる重みつき平均値として算出される。たと0 回 ─0，1〜2 回 ─1，

単純に相関係数（Pearson の積率相関係数であえば，来場回数については，表 1 の周辺度数る） を計算すると，0.158 という値が得られを参照して，

る。すなわち，年齢が高い観客ほど今までに｛（−2.51）×87＋（−1.57）×68＋（−0.47）×

来場した回数が多い傾向があるが，その関係はそれほど強いものではないといえる。
しかし，あらためてそれぞれのカテゴリ

152＋0.80×202＋0.49×482｝/991＝0のように算出される。分散についても同様で，与えられた数値の 2 乗の平均値として，

ーに別の数値を与えてみよう。すなわち，

222×87＋（−1.57）
×68＋（−0.47）｛（−2.51）「年齢段階」については低い方から順に，

×152＋（0.80）2×202＋（0.49）2×482｝/991［−1.54, −1.31, 0.65, 0.34, 1.43, 0.66］，「 来 場＝1

回 数」 に つ い て も， 少 な い 方 か ら 順 に，となる。

［−2. 51, −1. 57, −0. 47, 0. 80, 0. 49］とする。

なお，数量化の結果として得られる数値にここから計算される相関係数の値は 0.209 とは，符号に関する一意性がない。すなわち，なる。たんに等間隔の数量を与えているより先に示した数値の符号をすべて逆転しても，も，いくらか高い相関が得られたわけである。

それが最適解であることには違いがない。換

これらの値が可能な最大値であることは証明

言 す れ ば， 表 1 の デ ー タ か ら，「10 代」 とできる。証明や計算方法に関心のある方には，「60 代後半」のどちらに正の数値を割り当て

西里（1982，2010）をお勧めしたい。

るべきかを決める情報は存在しない。

これが，対応分析によって得られた結果である。つまり，対応分析とは，2 つの変数間順序のないカテゴリーの相関係数が最大になるように，それぞれの次に表 2 を見ていただこう。こんどは，変数のカテゴリーに数値を与える方法なので「来場回数」に替えて，球場に「誰と来たか」
社会と調査（2012 年 9 月） 49

表2
年 齢

年齢段階と誰と来たかの間のクロス集計表
誰と来たか
友人等と 恋人と

1 人で

家族と

10 代
20 代
30 代
40 代
50 代
60 代以上

1
10
8
16
7
7

40
39
125
119
74
97

43
78
61
53
13
22

合 計

49

494

270

表3
年
20 代
30 代
10 代
40 代
60 代以上
50 代
合

齢

計

その他

3
78
23
7
0
0

1
21
11
13
1
2

4
5
3
2
2
2

92
231
231
210
97
130

111

49

18

991

対応分析の結果とそれに従って並べ替えたクロス集計表
恋人と
−2.26

−1.70
0.13
0.14
0.48
1.06
1.14
計

合

仕事関係

誰と来たか
仕事関係 友人等と その他
−1.00
−0.41
−0.24

1 人で
0.30

家族と
0.81

合

計

78
23
3
7
0
0

21
11
1
13
2
1

78
61
43
53
22
13

5
3
4
2
2
2

10
8
1
16
7
7

39
125
40
119
97
74

231
231
92
210
130
97

111

49

270

18

49

494

991

という項目への反応と「年齢段階」とのクローセントによる横棒グラフの方が読み取りやス集計表である。この場合，「誰と来たか」

すいかもしれない（ここでは，得られた数量がのカテゴリーの間には，必ずしも自然な順序ほぼ同じである 10 代と 30 代の位置を表 3 とは入があるわけではない。ここでは，適当な値をれ替えた。なお，相関関係を強調するために「年与えて相関係数を計算するといったことは避齢段階」の順序を入れ替えたが，実用上はもとのけ，いきなり対応分析を適用してみよう。得ままの方がよいかもしれない）。

られた数量の順番にカテゴリーを並べ替え，
表頭と表側にその数値も示して新たに作り直数量の性質したものが表 3 である。相関係数は 0.500 と先に，対応分析は，2 つの変数間の相関関

なるが，これはこうした調査データから得ら係を最大にするような数量を与えると述べた

れる相関係数としては，予想よりかなり高いが，もう少しこの性質について考えてみよう。

ものといえるであろう。

相関係数は 2 つの変数間の関係のうち 1 次のここでの結果をおおよそ読み取ってみると，関係，すなわち，直線的関係の強さを表すも20 代を中心とした若年層には「恋人と」とのであることはよく知られている。つまり，いう選択肢を選ぶ者が多い一方，中高年は一方の変数から他方の変数への回帰が線形「家族と」来るケースが多いということがわ（linear） であることが，相関係数を使用する

かる。こうした数量化の根拠は，表 3 においための前提であるともいえる。一方の変数のて左上から右下にかけての対角線の周辺に分ある値に対して，他方の変数の平均値を求め，布が集中していることにあることが見てとれ

それをつないだものを回帰線とよぶが，それるであろう。あるいは，図 1 のような，行パが直線になれば，関係は線形である。実際，

50

社会と調査

（2012 年 9 月）

33.8

20 代

46.7

10 代
30 代

10.0

43.5

26.4

54.1

25.2

40 代

56.7

60 代以上

16.9

74.6

50 代

13.4

76.3

0
恋人と

図1

16.9

33.8

20
仕事関係

40
友人等と

60
その他

80
1 人で

100％
家族と

横棒グラフによるクロス集計表の図示（表 3 のデータによる）1

トする。結果は図 2 に示すように，ともに完

0.5

全な直線になる。また，これらの直線はともに原点を通り，そこで交わっている。

0

このように，2 つの変数間の回帰をともに

誰 −0.5と来
たか −1

線形にするというのが，対応分析によって得られる数量の性質である。この性質から，対
on
on

−1.5
−2
−2.5
−2

図2

応分析に対して双対尺度法（dual scaling） という名称が冠されることもある（日本人研究者，西里静彦の命名になる）。

−1.5

−1

−0.5
0
年齢段階

0.5

1

回帰線はともに原点を通る直線となる

数量の意味
このようにして求められた数量は，決して恣意的に定められたものではなく，相関係数

対応分析ではこのことが成り立っていることの最大化，あるいは回帰の相互的な線形化とは次のような計算からわかる。

いう明確な最適化基準を満たすように求めら

たとえば，表 3 において「年齢段階」20れたものである。しかし，このプロセスから代に対する「誰と来たか」の平均値は，もわかるように，それらは決して，対象の内｛（−2.26）×78＋（−1.00）×21＋…＋0.81×に実在する量的次元を明るみに出したといっ

39｝/231 ≈−0.84

たものではないであろう。それはむしろ，と計算される。こうした「条件つき平均値」（たとえば，図 1 を描くときにカテゴリーの順序ををすべての「年齢段階」について算出し，年定めることによって）現象を整理し見通しをよ

齢段階の各カテゴリーの数量に対してプロッくするための数量というべきである。

トする。次に，これとは逆に，「誰と来たか」

しかしながら，社会科学における数量につの各値について「年齢段階」（に付与された数

いては，それとは異なる意見も当然ありうる。

量） の平均値を算出し，「誰と来たか」の各

たとえば，潜在変量間の因果関係を明らかにカテゴリーに与えられた数量に対してプロッしようとする立場からは，こうした方法で得
社会と調査（2012 年 9 月） 51

られた数量には高い価値を見出すことはできそれぞれについて一定の解釈は可能である

ないであろう。また，何らかの意味で数量的としても，さらに分析の対象となる変数が増次元が先験的に想定できないような現象に対えていけば，そのつど新たな数量が現れるわ

しては，こうした分析そのものがうまくいかけで，それでは，得られた数量にもとづいてないであろうという考えも聞いたことがある。

一貫した議論を行うことは難しいであろう。

筆者はこうした問題について一般的に論じることには懐疑的である。最初は便宜上付与

多くの変数から 1 つの数量を定める基準されたにすぎない数値に，のちに実質的ないくつ変数があっても，それらから単一の（たとえば生物学的，あるいは経済学的な） 裏付

数値を求めるには，何らかの妥協が必要になけが得られることもあるかもしれないし，算る。一般に出された数量にもとづく分析をヒントに今まあるとき，その和（sum score），

で考えられてこなかった概念的枠組みが思い＝個の量的変数
＋

（ ＝1,

＋…＋

, ）が

（1）

つかれることもあるかもしれない。あるいは，を定義することができる。質的な変数の場合

そうしたもの抜きにでも，数量にもとづく何には，反応カテゴリーごとに数値を与えるこらかの story telling が可能になれば十分といとによって，同様に和を定義することができう立場もあろう。ここでは，数量化の根底にる。 た と え ば，ある考え方を，ある程度了解していただけれ「誰と来たか」とし，ある個人の反応が，「40ばよいと考える。

代」「1 人で」であったとしよう。また，そを「 年 齢 段 階」，

をれぞれの数量が表 3 のように与えられていた
多重対応分析

とする。さらに別の変数についても数値が与えられているとすれば，それらも加えて，そ相手によって数量は変わるの人のは， ＝ 0.48 ＋ 0.30 ＋…のように計算できる。

数量が便宜上のものであるという立場をと

このとき， の平均値を 0，分散を 1 とするとしても，数値がある程度一義的に決まる

るような制約条件をつけたうえで，何らかののでなければ，議論を進めるには適さない。

最適化基準を設けて，各変数のカテゴリーのしかしながら，対応分析の結果として得られ値を求めることを考える。ここでは， のアる数値は，あくまでも 2 つの変数の間の関係

ルファ係数（coefficientα） の最大化という基で定まるものであり，組み合わされる変数が準を採用しよう（西里，1982）。

変われば，当然，同じカテゴリーにも異なった数量が付与されることになる。実際，先にアルファ係数示した「年齢段階」の数量は，クロス集計の

これは，計量心理学の一分野であるテスト

相手が「来場回数」である場合と「誰と来た理論において作られた指標であって，次のよか」である場合で，次のような違いがあった

うに定義される（たとえば，池田，1973）。

（左から，10 代，20 代と昇順に並べた）。

［−1.54, −1.31, 0.65, 0.34, 1.43, 0.66］［
52

0.14, −1.70, 0.13, 0.48, 1.14, 1.06］
社会と調査（2012 年 9 月）⎞⎛1− ∑⎛
2⎝ −1 ⎠⎝

α＝

2

⎞
⎠

（2）

ここで， 2 は項目 の分散であり，式の中のΣは個の項目すべてにわたってとるものとする。 2 は和の分散であるが，前述のようにこの値は 1 に固定されている。したがって，αの値は，項目の分散が全体として小さいときに大きくなる。この規準による数量化 の 方 法 を 多 重 対 応 分 析（multiple correspondence analysis：MCA）とよぶ。

ここで，項目の和の分散＝すべての項目の分散の和＋すべての項目間の共分散の和という関係が成り立つことがわかっている。
この左辺は

2

でその値は 1 であり，右辺の第 1 項が最小化すべき量だから，ここで採用している最適化基準は右辺の第 2 項である共分散の和を最大化しようとしているとも考えられる。
共分散は，関連する 2 つの項目の標準偏差（分散の平方根）とその 2 つの項目間の相関係

表 4 多重対応分析の結果（カテゴリーの数
量化得点）
度
年齢段階
10 代
20 代
30 代
40 代
50 代
60 代以上
誰と来たか
1 人で
家族と
友人・知人と
恋人と
仕事関係
その他
来場回数
0回
1〜2 回
3〜5 回
6〜10 回
11 回以上満足度
満足
やや満足
どちらとも言えない
やや不満＋不満

数

1

2

92
231
231
210
97
130

−0.23
−0.79
0.17
0.22
0.54
0.51

1.70
−0.27
−0.24
−0.27
−0.21
0.29

49
494
270
111
49
18

−0.07
0.40
−0.21
−0.96
−0.44
−0.43

−0.66
0.01
0.36
−0.50
−0.48
0.38

87
68
152
202
482

−0.83
−0.44
0.06
0.22
0.10

0.24
0.02
0.02
0.18
−0.13

350
463
123
55

−0.10
0.25
−0.58
−0.14

0.70
−0.35
−0.41
−0.62

数という 3 つの数字の積で定義される。標準
偏差は分散の正の平方根で，これらは最小化される対象だから，結局，α係数の最大化とるという制約条件が付される。
また，多重対応分析では，対応分析と異なは，項目間相関が全体としてなるべく大きくり，個体スコアが求められることは重要なるような定式化であることがわかる。

である。これは，解の解釈においても，さら複数の項目の相互相関が高い状態は，内的に，分析に加えられなかった他の変数との関整合性（internal consistency），あるいは等質係の検討のためにも，重要な意味をもってい性（homogeneity）とよばれる。多重対応分析

る。

は，一貫性が高くなるようにカテゴリーを数

なお，多重対応分析の定式化は，ここで述

量化する方法であり，homogeneity analysis

べたものにとどまらない（むしろ，本稿の方式とよばれることもある（Gifi, 1990）。

は，やや特殊なものに属する）。これ以外のさま

ざまな定式化については，たとえば，足立・

多次元の解・個体スコア

村上（2011）などを参照していただきたい。

主成分分析等と同様に，数量化の次元も複数にすることができる。たとえば第 2 の次元を求める場合，第 2 次元における和

適 用 例

は，

先にとりあげた「年齢段階」「誰と来たか」

第 1 次元のそれと同様，平均値が 0 で分散が「来場回数」に加えて観戦環境に対する「満1 である以外に，第 1 次元の和と無相関であ足度」を加えた 4 つの変数に多重対応分析を社会と調査（2012 年 9 月） 53

2

年齢段階
誰と来たか
来場回数
満足度

10 代

1.5
1
0.5
0
−0.5
−1

満足
友人・
知人と

０回

11 回以上

20 代
恋人と
どちらとも
言えない
−1

−0.5

4

10 代
20 代
1 人で

3
2

60 代以上

家族と

不満

1
0
−1

1 人で
0

0.5

図 3 2 次元の数量化得点

−2
−4

−3

図4

−2

−1

0

1

2

2 次元の個体スコア

適用してみよう。なお，満足度については，足度」では，「どちらとも言えない」とそれ「満足」から「不満」までの 5 段階で回答を以外が対立している。第 2 次元では，「年齢求めているが，「やや不満」「不満」の 2 つの段階」で「10 代」とそれ以外が，「誰と来たカテゴリーへの反応は少なく，この 2 つのカか」では「1 人で」に対して「友人・知人」

テゴリーは合併した。ここでは，2 次元目まなどが対立しており，「来場回数」には特にでの解を解釈することにする。

目立った違いがなく，「満足度」では，「満表 4 は，最初の 2 つの次元について，4 つ足」とそれ以外が対極にある。

の項目の各カテゴリーに与えられた数値を示

これらを図示したものが図 3，個体スコアしている。それぞれの次元のアルファ係数は，をプロットしたのが図 4 である。図 4 では，0.53，0.38 と，通常のテスト理論の基準から「10 代」「20 代」「1 人で（来た）」個人を，そすれば，小さすぎる値であると考えられよう。

れぞれ別の記号で表している。これにより，

ただし，個人の正確な評価を目的とするテス

左 下 に「20 代」 で「 恋 人 と」「 初 め て の 来ト理論と，社会についての調査である社会調場」し，観戦環境についてはまだ「満足度」

査とは，おのずと違った基準で結果をみるこの評価を保留している（「どちらでもない」ととが許されよう。実際，項目数が 4 と少ない

反応する） 人たちが，右下には「30〜40 代」ことを考えれば，この数値でも十分解釈が可「1 人で」来場しており，今までの「来場回能であると考えられる。

数」が比較的多く，「満足度」についてはど

表 4 から，第 1 次元においては，「20 代」

ちらかといえば「不満」な人々が，上方にはと「50 代」「60 代以上」という「年齢段階」「10 代」「友人・知人」と来場し，「満足度」が対立している（符号が逆で絶対値が大きい値の高い人たちが集まっていることがわかる。

どうしを相互に「対立する」とみている）。同様

こうした結果からは，観客のある程度のセに，「誰と来たか」では「家族」と「恋人」，

グメンテーションが可能になるだけでなく，「来場回数」では 0〜2 回とそれ以上が，「満もっと軸に密着した分析（個人スコアを分析に

54

社会と調査

（2012 年 9 月）

表5

素データ（部分）とアイテム・カテゴリー型のコーディング

人

項
a

目
b

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

6
3
4
4
6
6
6
2
3
2
2
5

2
3
3
3
2
2
1
4
2
2
4
3

⁝
⁝

⁝
⁝

⁝
⁝

990
991

3
6

2
2

個

a1

a2

a3
1

1
1
1

a4

反応した選択肢a5 a6 b1 b2

1
1

1

1

1
1
1

1
1

1

1

b5

b6

1

1

1

b4

1
1
1

1
1
1

1

b3

1

1
1

含まれていない「性別」のような属性別に集計し（「恋人と」を示す）のように略記したうえで，たり，やはり分析には含まれなかった他の量的次

個人の反応した選択肢に「1」を記入し，反元との相関をとったりするなど） によって，よ

応しなかった選択肢は空欄としている。番号

り深い解釈や提言が可能となるであろう。

1 の個人の場合，a6 と b2 の列に 1 と記されている。なお，空欄の部分には 0 が入ってい

数量化Ⅲ類 ─ あるいは分割表基準るものと考えていただきたい。このように，項目反応を 0 と 1 の 2 つの値で示したものをダミーデータ行列
ここでいったん，表 2 のクロス集計表にもダミーデータ行列とよぶ。
ダミーデータ行列をクロス集計表とみる

どってみよう。この集計のもとになる素デー

ここで，いささか強引であるが，この 1 とタは，表 5 の表頭に「項目」と見出しをつけ

0 だけしかないダミーデータ行列を，表 1 やた最初の 2 列のようになっている。この表で表 2 のようなクロス集計表とみてみよう。表は，項目「年齢段階」を a，「誰と来たか」

2 や表 3 では，個人はクロス表の中の 1 つのを b と略記し，選択肢は表 2 の順序で（つまマス目の度数としてカウントされていたが，り表 3 のように並べ替えずに） 番号で示していここでは，1 つの反応が 1 個体であるかのよる。たとえば最初の（番号 1 の） 個人は「60うに扱われる。つまり，表 2 のもとになった代以上」で「家族と」来たと反応しているこ

データをダミーデータ行列に書き換えると，とを示す。

各個人は 2 つの項目に 1 つずつ反応するわけ

このようなデータは，表 5 の第 3 列以降の「反応した選択肢」と見出しをつけた 12 の列だから，表の中の 1 の数は 991×2＝1982 個となるわけである。

のようにコード化することができる。この部

ここで，ダミーデータ行列は 991 の行から分では，各選択肢を a1（「10 代」を示す），b4

なるが，これらを 991 の選択肢をもつ「個社会と調査（2012 年 9 月） 55表6

おもな反応パターンとその度数および個体スコア

反応パターン

b4

a2

b5

（1）
（2）
（3）
（4）
（5）
（6）
（7）
（8）
（9）
（10）
（11）
（12）
（13）
（14）
（15）
（16）
（17）
（18）
（19）

1

1
1

1

1

1
1
1

b3

1

1
1

a3

a1

b1

b2

a6

a5

1
1
1

1
1
1
1
1

a4

1

1

1
1

1

1

1
1

1

1

1

1
1
1
1
1

1

1

1

度

数 個体スコア
78
21
23
78
10
39
11
13
61
43
53
22
13
16
125
40
119
97
74

−2.29
−1.56
−1.23
−1.21
−0.81
−0.51
−0.50
−0.30
−0.16
−0.15
0.04
0.38
0.42
0.45
0.54
0.55
0.74
1.08
1.12

人」という 1 つの変数のカテゴリーとみなし，び，「変数」と「個体」が相関していること

12 の列は（さしあたり，それが本来どの項目へがわかる。また，表 6 には表 3 と同じ情報がの反応であるかは無視して，）6＋6＝12 の選択

含まれていることもわかる。たとえば，表 6肢からなる「項目」という 1 つの変数とみなの（1）のパターンに一致する個人は 78 人だ

してしまおうということである。そして（数が，これは表 3 のクロス集計表の左上隅の値は 1 と 0 しかないからいささか頼りない気もす「20 代」で「恋人と」来たという反応のマスるが）このデータに対応分析を適用すること目の人数と一致している。以下のどの反応パを考えよう。これによって，ともかくも項目

ターンについても，表 3 に対応するセルをみのすべての選択肢とすべての個体に数量化得つけることができるであろう。

点がつけられることになるであろう。
実際，この行列に対応分析を適用した結果

多重対応分析の分割表基準を表 6 に示した。991 名の個人について，可このような見方が可能だということになれ

能な反応の組み合わせは 6×6＝36 通りしかば，何も項目の数を 2 に固定する必要はなく，ないから，同じ反応をする個人が多数存在す

アルゴリズムが許す限り項目数（結果的にはる。ここでは 10 人以上が反応した 19 のパタ列の数）を増やしていくことができるであろーンだけを，付与された個体スコアの順に並う。つまり，項目反応をダミーデータ行列にべて示した。12 の反応カテゴリーには，表 3

コード化し，（2 変数の）対応分析を適用するとまったく同じ数量が付与されるので，やはことによって，多重対応分析と同様な分析がり昇順に並べ直した。ただし，19 の反応パ可能になる。また，2 次元以上の解を求める

ターンのどれにも表れない b6 は割愛していことも自然に可能になる。
じつは，このやり方でも，ここまで説明しる。
この表では，ほぼ左上から右下へと 1 が並
56

社会と調査

（2012 年 9 月）てきた対応分析，多重対応分析と基本的に同じ（定式化によって，数量の単位が変化すること果を与える。

はあるが） 結果が得られることが証明される

ただし，全個体がすべての項目に反応してのである。足立・村上（2011） は，この方法いること，すなわち，欠損値がないことが条を分割表基準による多重対応分析とよんだ。

件である。欠損値があれば，その扱いをめぐ

このことは，次のように考えると，ある程度って，いろいろな違いが出てくる。そして，納得できるかもしれない。

この点が，数量化Ⅲ類が多重対応分析とはま

図 2 に示した 2 つの変数の回帰の直線化にったく異なる結果を生み出すことがあるのはついて思い出してみよう。ここで，列側の変

なぜかを説明するための 1 つの手がかりとな

数 からみた行側の変数る。

の平均値は， の値そのものと完全に直線的な関係にあった。
2 値データの分析

ダミーデータ行列では，平均値の計算にあたって重みとなる度数（に相当する数）は 0 か 1である。つまり，列側の変数の 1 つのカテゴリーによる個体が反応した選択肢に付与された数字だけの和が平均値の分子となる。また，

チェックリスト型の項目
ここまで検討の対象としてきた質問項目は，分母の方は，どの個人についても反応数は変1 つの項目に対して，1 つだけの反応が求め数のである。これが個体自身に付与されるられる択一式（しばしば，質問文のあとに【○数量に比例するというのが図 2 の教えるとは 1 つだけ】などと注記される） であった。しころである。ところが，（1）式によって個体かしながら，社会調査では多重反応形式とよが反応したカテゴリーに付与された数値の和，ばれる形の項目もしばしば現れる。質問文のつまり個体ごとに計算される平均値の分子が，あとに【○はいくつでも】と書かれているよ

多重対応分析の個体スコアなのであった。つうな形式の質問である。

まり，ここで定義した（「変数」と「個体」とこのように 1 か 0 だけをとる変数となるよ

いう 2 変数の） 対応分析の結果と多重対応分

うな項目の形は，何もチェックリストに限る

析の個体スコア（と変数に付与される数量） と必要はなく，「はい ─ いいえ」で反応されるは，単位を除き同じものになるはずなのであ

ような

る。

ここでは，Nunnally（1978：68） のあげてい
数量化Ⅲ類

以上に説明したような分割表基準による多重対応分析こそ，林知己夫博士によって考案され，現在数量化Ⅲ類とよびならわされている方法なのである。ここまでに述べてきたよ

個の質問文への反応であってもよい。

る 4 つの質問項目を例としてあげておこう。
（a） わが国は引き続き国連に参加し続けるべきである。

はい／いいえ（b） 国連はこの世界における建設的な力である。

はい／いいえ（c） 国連は世界平和実現のためのもっとうな，1 つの項目に対して 1 つの反応だけをも希望のもてる機関である。

求める択一式とよばれる形式の質問項目だけいいえからなるデータに関しては，数量化Ⅲ類は，数量の単位の違いを除けば，完全に同一の結はい／（d） 国連は全人類の救世主である。
はい／いいえ社会と調査（2012 年 9 月） 57

表7

2 値データの 2 つのコーディング方法と数量化Ⅲ類と多重対応分析

個 体
1
2
3
4
5

項

目

a

b

c

d

0
1
1
1
1

0
0
1
1
1

0
0
0
1
1

0
0
0
0
1

Ⅲ

類

−
−2.00
−1.00
0.00
1.00

0
1
0
0
0
0

a

1

反応した選択肢
b
c
0
1
0
1

0

0
1
1
1
1

1
1
0
0
0

1
1
1
1
0

2 種のコーディング方法

0
0
1
1
1

1
1
1
0
0

0
0
0
1
1

d

1
0
0
0
0
1

MCA
−1.41
−0.71
0.00
0.71
1.41

コード化の方法による解の違い

ところが，こうした 2 値データの扱いにつ

表 7 には，それぞれの方法でコード化されいて 2 つのやり方が生じることになる。ここた行列を数量化Ⅲ類と多重対応分析（MCA

では，人工データを用いてそのことを説明しと略記）した結果得られた数量も示してある。

よう。5 人の個人から上の 4 つの質問に対しともに，カテゴリーと個体の数値は昇順に並て表 7 の「項目」の見出しの下に表示された

べ替えている。なお，前述のように数量化のような回答が得られたとしよう。実際，上の結果の符号を定める数理的根拠はないが，こ（a）から（d）の質問は，国連に対するポジ

こでは，国連に対して好意的な態度をもつ個

ティブな態度が順に強くなるような構成にな

人に正の値が付与される方向で定めている。

っている。（d）に「はい」と回答する個人

まず，項目反応をそのまま入力する方式では，残りすべての項目に「はい」と答える可は，すべての反応が 0 である個人のスコアは能性が高い一方，（a）に「いいえ」の個人は求められないことに注意したい。これは，ク他のどの項目にも「いいえ」の可能性が高い。

ロス集計表で反応度数 0 のカテゴリーは，ど

理想的には表 7 のような 5 つの反応パターン

こにも位置づけようがないことから明らかでだけが存在することになる。このような項目あろう。また，4 名の個体スコアの平均値がは全体としてガットマン・スケール（Gutt-

0 にならない（分散も 1 にならない）ことにも

man scale，あるいは Guttman の完全尺度）をな

注意が必要である。数量化Ⅲ類は，1 つのすといわれる。

（個人にあたる行ではなく） 反応を 1 つの個人

その右側の「反応した選択肢」のところにとみているから，対応分析の説明のところでは，これらの項目をカテゴリー数 2 の質的変みたように，反応数で重みづけないと，平均数とみなして，カテゴリーごとに 0 または 1

値が 0，分散が 1 の形の制約条件を満たさなで示したものである。つまり，表 7 は同一のい。

データを表 5 と同様に 2 通りの方法で示した

ただ，このデータでは，反応がすべて 0 のものである。右のようなやり方をアイテム・個体を除けば，2 つの方法から得られる個体

カテゴリー型コーディングとよぶ（岩坪，スコアの順序は一致しており，数量化Ⅲ類と1987）。多重対応分析の文脈では，これが自多重対応分析の結果は，それほど違わない。

然なコード化の方法であろう。

このことは，表 7 でどちらの反応パターンも（MCA の場合は並べかえて）正の相関をもつ形

58

社会と調査

（2012 年 9 月）

になっていることから当然である。しかしな
がら，2 つの方法がまったく異なった結果につながるようなデータも存在するのである。
アイテム・カテゴリー型データの多重対応分析は主成分分析と等価
やや話は逸れるが，ここでじつにおもしろいことがある。表 7 に示した多重対応分析の

表8
個

体
1
2
3
4
5
6
7
8

循環型データ

a

b

c

d

Ⅲ

類

0
1
1
1
1
0
0
0

0
0
1
1
1
1
0
0

0
0
0
1
1
1
1
0

0
0
0
0
1
1
1
1

−
−1.90
−1.26
−0.63
0.00
0.63
1.26
1.90

1

MCA

−0.54
0.54
1.31
1.31
0.54
−0.54
−1.31
−1.31

2

1.31
1.31
0.54
−0.54
−1.31
−1.31
−0.54
0.54

結果は，「項目」の見出しの下に示したデー
タ行列を，そのまま主成分分析のプログラム

1 ではないようなデータの 0 と 1 を反転したに入力した結果と一致するのである。一般に，ものを追加したものとみることができる。こ2 値データをそのまま，主成分分析すると，のようなデータが（誤差のない理想状態としてアイテム・カテゴリー型にコード化したデー

も）実在するかどうかは疑われるかもしれな

タを入力した数量化Ⅲ類と同じ結果を得るの

いが，たとえば 4 人の子どものある夫婦の子である（山田・西里，1993）。ただし，数量化

ど も た ち を 年 齢 順 に（a），（b），（c），（d）

Ⅲ類では，項目に関する出力がカテゴリーのとし，彼らが義務教育期間にある場合は 1，

数量化得点であり，主成分分析では主成分負

そうでない場合は 0 としたとすれば，多くの荷量である点は異なるが，個体スコアについ夫婦は 1 から 8 の過程を経てまた 1 に戻るこてはまったく同じものが得られる。

とになるであろう。

しばしば，量的データの分析方法である主

このデータはそれ自体として相関係数が最成分分析を質的データである 2 値データに適大になる形に並んでおり，数量化Ⅲ類では，用するのは誤りであるという指摘がなされる表の「Ⅲ類」の列に記されているように，夫が，これが多重対応分析（あるいは，アイテ

婦は若い年代から順に並ぶことになる。とこム・カテゴリー型にコード化したデータに適用さろが，アイテム・カテゴリー型にコード化しれた数量化Ⅲ類） であると考えれば誤りとはた結果のデータは，どのようにしても相関がいえないはずである。ただし，2 値データの高くなるように 1 次元に並べることはできず分析にはそれなりの問題点があり，まったく（読者自ら確かめていただきたい），実際解法上

量的データと同じ扱いが可能なわけではない。

も 2 つの次元を必要とする。そしてその解に詳細については，足立・村上（2011） の第 9よれば，図 5 に見られるように，8 組の夫婦章を参照していただきたい。

は完全な円環上に並ぶことになる（前述のよ多重対応分析と数量化Ⅲ類の結果が
異なる場合
循環型尺度

うに，この結果は主成分分析と同じである。主成
分分析のソフトウェアにアクセスできる読者は，このデータを入力して，結果を確かめていただきたい。ただし，2 つの主成分には回転に関する自由度があるので，図 5 が回転された結果が出てく

表 8 を見ていただこう。このデータは，る可能性が高いが）。このような形のデータを

Guttman scale に，すべての反応が 0 または循環型尺度（circular scale） とよぶことにし社会と調査（2012 年 9 月） 59

量化理論がめざしている（潜在的，latent）量

1.5
1

的次元であるとする。

は量的時点である値

0.5を超える個人は必ず肯定する（「はい」と答え

0る） よ う な 項 目 で あ り 単 調 項 目（monotonic−0.5item）とよばれる。他方，−1

元の特定の範囲にある個人だけが肯定する項−1.5目である。そうした例としては，たとえば次−1.5 −1 −0.5 0

図5

0.5

1

の方は，量的次の 4 項目のようなものがある。

1.5

多重対応分析による個体スコア（a） キリスト教会の父権的な態度は好きになれない。

よう。

（b） キリスト教会では，よい音楽を伴う

実際，先の 4 人の子どもをもつ夫婦の例で典礼が楽しめる。

は，最初の子どもがまだ未就学である夫婦と，（c） キリスト教会が，ある人々に救いを最後の子どもが中学を卒業した夫婦は，義務もたらしているのは事実である。

教育期間の子どもがいないという点では同じ（d） キリスト教会は，今日のアメリカにであるが，子育ての期間を通じてふたたびもおいてもっとも偉大な機関である。

との状態に戻ったとみるべきか，あるいは，（やはり Nunnally〔1978：78〕が示しているもの

新たな段階に入ったとみるべきかは，このデを少し作り変えた）。

ータだけからは，判断できないであろう。

このような質問項目の場合，あきらかに数
量化Ⅲ類の解の方が適切であろう。数量化Ⅲ

単調項目と点項目

類より後に提唱された項目反応理論などの数

このように，方法によってまったく異なる

理的に進んだ手法も，その多くは単調項目へ結果を得た場合，どちらの解を解釈のためにの適用を前提としており，その点で，数量化採用したらよいのだろうか。これは，データ

Ⅲ類の価値は決して失われてはいないと考えの内容だけから解釈できるわけではなく，数られる。

量化にあたって想定するモデルによる。
計量心理学では，図 6 のとGreenacre（1984） は同じような形のデーのような項

タ で，（a）〜（d） を 高 山 植 物 の 種 類，2〜8目の性質が区別されている。ここで横軸は数を土地の高度として，数量化Ⅲ類と同等であ

1.0

1.0
（A）

（B）

0.5

0.5

0

0

（出所） Torgerson（1958）。

図6
60

社会と調査

（2012 年 9 月）

単調項目

と点項目

る対応分析を適用している。この場合も明らは実現する。逆にそうなっていないというかに，2〜8 のスコアが単調増加するこの解ことは，「1」の少ない個人ほど解に大きくの方が適当である。この場合，どの植物も存影響することになる。このことは，個人単在しない 1 は，2〜8 の両端につくから，値位で考えれば，一種の不公平があると考えがあえて定められないことは，むしろ適切とられるし，下の⑶のような好ましくない性

みることもできる。同じことが，義務教育年

格にもつながっていると思われる。

齢の子どもが存在しない（4 人の子どもをもつ）⑵

夫婦についてもいえるであろう。

解が項目の反転に依存する。
MCA の入力であるアイテム・カテゴリ

ー型のコーディングは，1 と 0 を逆にして数量化Ⅲ類使用上の問題点なども対応する列が入れ替わるだけで，解は実質的に変わらない。少なくとも，個体スコ

このように，数量化Ⅲ類，あるいは，2 値

アはまったく同じである。このことは，分のデータ行列に直接適用される対応分析は，析にあたって，とくに項目の方向性を考え他の方法では替えることのできない重要な特なくてもかまわないことを意味する。数量徴をもっている。したがって代替する頑健な化Ⅲ類では，項目反転が実質的に解を変化方法が開発されていないと思われる現時点でさせることは，あらかじめ項目の「向き」

は，数量化Ⅲ類は捨て去られるべきではない。

を決めておかなければならないことを意味

ただし，筆者は 2 値データ一般の分析にあするが，とくに多次元の解を得ようとする

たって，数量化Ⅲ類の利用にあまり積極的に場合には，このことは意外に難しい。

なれないのも事実である。それには，筆者が⑶

もともと主成分分析のような方法に慣れてお応する個人のスコアが外れ値になりやすい。

り，データ行列を直接対応分析するという形

おそらく，⑴の性質が響くのであろうが，反応率の低い項目に対してだけ少数反の分析に慣れていないせいもあるのであろう。

たとえば，個体スコアで散布図を描くと，以下の主張は，あくまでも「因子分析のよう大部分の点が中心付近に集まり，そこからな広く使われている多変量解析の方法に慣れ離れて周辺に数個の点が点在するといったているユーザーにとっては」と限定すべきか

形状がよく得られる。この点は，個人スコもしれない。そのことをお含みおきのうえ，

アを用いて，さらに分析を進めるには，あお読みいただきたい。

まり都合がよくない。

⑴

個体スコアが標準得点にならない。
このこと自体は，あまり問題にするにはあたらないと考えられるかもしれない。標⑷

解の回転ができない（そういう習慣がな

いというべきかもしれない）。

この点は，理論的にも微妙な問題である。

準得点への変換は，簡単にできるからであ

探索的因子分析等において，回転が解釈をる。しかし，もしそのようにしたとしても，促進する強力な武器であることを知る人に疑問も残る。前述のように数量化Ⅲ類では，は，それがないことは不便を感じさせる。

1 つの「1」（という反応） を 1 個体とみないずれにせよ，調査表の回答をそのままデしているから，個々の個人スコアを 1 の数ータとして入力し，出てきた出力をふたたびで重みづけて計算すれば，平均 0，分散 1

そのまま解釈に回すというような安直な使い
社会と調査（2012 年 9 月） 61

方では，よい結果を得ることは難しい。ある
意味で，これはどのような手法についてもいつかの特性

2 値形式のアイテム・カテゴリー型

データに対する適用」『行動計量学』20（1）：56─63。

えることであるが，数量化Ⅲ類の適用におい［追補］ 本特集の林文論文（「数量化理論による分析てはとくに，そうした注意が必要である。

方法の利用の視点から」）と本稿では，データの形の

ただ，数量化理論を，問題の立て方から，解釈・提言までの一貫したシステムとしてみ分類方法や，分析方法の定義が異なっており，そのことが混乱を招きかねないので，若干補足しておきたい。
まず，林論文では，質的データが，アイテム・カテゴ

るなら，以上のような点は，必ずしも欠点とリ型，複数カテゴリ選択型，関連表の 3 つに分類されはいえないのかもしれない。ある程度の仮説の反応カテゴリーの選択を要求するタイプの項目（林をもちながら分析を進め，結果の解釈から新たな仮説を生み出し，あらためて分析の条件
を変えながら，そのデータの範囲で可能な結論へと収斂させていくというのが，数量化Ⅲ
類という分析手法の適切な使用方法であり，それがまた創始者である林知己夫博士が到達した「虚心坦懐」という境地であるとすれば，
以上のような性質を織り込み済みと考えるべている（29 頁）。本稿では，1 項目につき 1 つ（だけ）
論文のアイテム・カテゴリ型）を質的データの基本と考え，とくに名前をつけていない。また，複数カテゴ
リ選択型については，チェックリスト型とよんだ。なお，関連表（連関表）は，本文中に示したように単一反応を要求する 2 つの項目のクロス集計によって得られるものであり，データのタイプとして分ける必要はないと考えた。
他方，アイテム・カテゴリー型という用語は，本稿ではデータのコーディングの方法として使用した。表7 に見られるように，チェックリスト型（複数カテゴ
リ選択型）の項目も，1 つのカテゴリーを 1 項目とみきかもしれない。このことは，本特集のすべることによって，1 項目あたり 1 反応のアイテム・カての論文の随所に読みとることができる。

る。

テゴリー型にコーディングすることができるからであ
それに対して，分析方法としての対応分析と多重対
応分析は，厳密に異なる方法とみなしている（本稿の文献
足立浩平・村上隆，2011，『非計量多変量解析法
主成分分析から多重対応分析へ』朝倉書店。
Gifi. A.,1990,, Chich-ester: Wiley.
, London: Academic Press.
林知己夫，1993，『数量化理論と方法』朝倉書店。

池田央，1973，『心理学研究法 8 テストⅡ』東京大学出版会。
岩坪秀一，1987，『数量化法の基礎』朝倉書店。
西里静彦，1982，『質的データの数量化

双対尺度

法とその応用』朝倉書店。
，2010，『行動科学のためのデータ解析
情報把握に適した方法の利用』培風館。
Nunnally, J. C., 1978,, 2nd ed.,New York : McGraw─Hill.
Shye, S., 1978, “Partial Order Scalogram Analysis,” inS.Shye ed.,, London : Jossey─Bass,
265─79.
Torgerson, W.S., 1958,, New York : Wiley.
山田文康・西里静彦，1993，「双対尺度法に関する幾社会と調査ることはできるが）。すなわち，対応分析は 2 つの（アイテム・カテゴリー型の）項目の連関表（クロス集計表）の行と列の各カテゴリーに数量を与える方法という意味に限定して用い，3 つ以上の（アイテム・

Greenacre, M. J.,1984,62

記述からわかるように，前者は後者の特殊な場合とみ（2012 年 9 月）

カテゴリ型の）項目の分析は，多重対応分析であると考える。そこで，（アイテム・カテゴリ型であると複数カテゴリ選択型であるとを問わず）反応カテゴリー
全部をまとめて 1 つの項目とみなし，個体をまとめて
もう 1 つの項目とみなしてできる 2 値のデータ行列を（反応カテゴリーと個体の間の）連関表であるとみなして対応分析（多重対応分析ではなく）を適用するのが数量化Ⅲ類であると解釈している。
このような数量化Ⅲ類の見方が，林知己夫博士の本来の構想でないことは十分承知したうえで，本稿はあくまでも対応分析，多重対応分析の観点から数量化Ⅲ
類をみることにしたのであり，数理的構造という側面からみる限り，あくまでもその限りで誤りはないはずである。