小学生の生活習慣と学力に関する統計的分析〜アンケート調査に基づいて〜
2011SE040 林有衣子
指導教員：木村美善

1

はじめに子どもたちが健やかに成長していくためには，適切な運[5] 参照)．

4

重回帰分析

動，調和のとれた食事，十分な休養・睡眠が大切だ．しか初めに記載したアンケートのうち，各教科を好きな順し最近の子どもたちを見ると，「よく体を動かし，よく食に並べるといった質問と好きなスポーツ順に並び変える

べ，よく眠る」という成長期の子どもにとって当たり前でといった質問を除く 21 問の質問を説明変数に用いた．目

必要不可欠である基本的な生活習慣に乱れが見られる ([3]的変数を勉強時間とし，分単位でデータ入力を行い，そ参照)．私は大学生活を通して学童指導員補助や小学校ボの他の質問はダミー変数に置き換え，ダミー変数を用いランティアなどに参加し，沢山の子供たちとの関わりをた重回帰分析を行った．寄与率は 0.807 であり，自由度持ってきた．その中で，どのような生活習慣が学力に大き調整済み寄与率は 0.702 となった．多重共線性の疑いはく影響するのだろうかという疑問が生まれ，身近な子供の見られなかった．残差プロット図より，勉強時間が長い実態をとらえた分析がしたいという想いから名古屋市の小にも関わらず勉強が得意であるかという質問に対して普学校にアンケート調査をさせていただき分析をすることに通と回答していることから，12 が特異なデータであるした．そして将来私が教員になった時に繋げたいと言う願と判断し，12 を除いて再度回帰分析を行った．多重共線

いをもって分析を進めた．

性の疑いは見られなかった．AIC の最小化の基準でみ2

データ

ると，寄与率は 0.809 であり，自由度調整済み寄与率は0.766 となり最初の寄与率と自由度調整済み寄与率の差よ

国立教育政策研究所 ([4] 参照) により平成 24 年度に実り小さいためうまく説明が出来ていると言える．回帰式は施された 47 都道府県別の小学生の生活習慣や意識調査のy=165.59+83.73x6 +39.93x7 +120.67x8 +21.59x9−47.53x10 −76.18x11 −54.80x13 −24.48x14 −50.65x15− 49.73x16 −21.78x18 −27.42x21 +39.25x22

アンケートの統計をもとに，質問を考えアンケートを作成した ([1] 参照)．本来ならテストの点数などで学力を測るのが良いだろうが困難だったため，アンケートでは勉強の得意不得意を自己評価で答えてもらった．アンケート
内容は以下のようなものである．x1 (朝食回数)，x2 (朝食表 1 重回帰分析結果の一部種類数)，x3 (勉強の得意不得意)，x4 (学習塾に通う頻度)，

変数
係数
標準誤差t値
p値
x5 (勉強時間)，x6 (勉強相手)，x7 (各教科の好きな順)，x8 (スx683.73
22.82
3.670
0.001
ポーツの好きな順)，x9 (睡眠時間)，x10 (規則的かどうか)，
x8120.67
21.65
5.574 7.1×10−0.7
x11 (その理由)，x12 (テレビなどの頻度)，x13 (ゲームをす
x921.59
20.71
1.043
0.301
る頻度)，x14 (ゲーム利用時間)，x15 (インターネットをす
x14−24.48
15.55 −1.574
0.121る頻度)，x16 (インターネット利用時間)，x17 (整理整頓のx18−21.78
13.81 −1.578
0.120有無)，x18 (地域行事の参加の有無)，x19 (将来の夢や目標の有無)，x20 (友達に会うのは楽しいかどうか)，x21 (服装や頭髪を自分で整えるかどうか)，x22 (近所の人に挨拶で 上記の表より p 値や t 値より勉強時間に特に影響を及ぼしきるか)，x23 (社会や家庭，学校などのルールを守れるか) ているのは x6 の勉強は得意な方ですか，x8 の週何日学習である．このような 23 個の生活習慣に関する質問による塾（家庭教師を含む）で勉強をしますかという質問に対しアンケートを名古屋市の小学 5 年生 33 名と小学 6 年生 39

4 日以上と答えた人，の 2 つである．この研究を始めた時名の合わせて 72 名に行った．

は頭の良い子は短時間で多くを吸収するため勉強時間が少3

分析方法

ないのではないかといった疑問があり，勉強時間で学力を測ることが出来るのかわからなかったが，この分析結果よアンケート調査を行った際に選択肢をなるべく多く作り勉強時間が得意なほど勉強時間が長いといえる．x9 のり，回答にばらつきが出る様にした．ダミー変数を用いた

週何日学習塾（家庭教師を含む）で勉強をしますか，で 1

重回帰分析，数量化 II類，数量化 III 類をした後，ダミー変日から 3 日と答えた人，x14 のテレビやビデオ，DVD を数を用いた主成分分析，ウォード法と K 平均法でクラス見る人，x18 の住んでいる地域の行事に参加している人ほター分析を行った．ダミー変数の分け方としては，類似のど勉強時間が多くはないこともわかった．地域行事に参加ものをまとめ，大きく異なると判断した所で区別した ([2]， しないことで時間が生まれ，その時間を勉強時間に充てる

ことが出来るためだと考えられる．

5

カテゴリースコアの第 1 軸に関してレンジが大きいものは勉強時間，勉強が得意であるかどうか，テレビやビデオ，数量化 II 類

DVD をどれくらいの時間見るかであった．よって第 1 軸

初めに記載したアンケートのうち，x8 を除く 22 問の質は「真面目度を測る要素」である．同様に分析を行うと第問をアイテムに用いた．10 教科を好きな順に並び変えた

2 軸は「内向性を図る要素」を表すものとする．第 3 軸はアンケート結果から算数が 3 番目以内に書いてある場合を 「娯楽にあてる時間と外向性を図る要素」を表すものとす1，書いてない場合を 0 とし，これを外的基準として数量 る．
化 II 類による分析を行った．国語も同様にして行った．
表 2 判別結果
算数

すき

きらい

判別率

すき50
2

91184.7%
84.6%

きらい

x16 の一日 1 時間以上インターネットをする，x10 の毎日同じくらいの時間に寝ている，x1 の朝食は週に 4 回以上 5 回以下食べる，がプラスの値を示している．x19 の将
図 1 デンドログラム

来の夢を持っているかどうか，x15 週に 1 回以上インターネットをするか，x4 の学習塾で週に 4 回以上通うか，がマイナスの値を示している．p 値より週に 1 回以上インター

図 1 において距離 15 で区切り，左から順に第 1 群，第2 群，第 3 群，第 4 群とする．考察をした結果，第 1 群はかが最も影響力の強い要素であり，男女と週に 1 回以上 3 「一日の大半をゲームをして過ごす事が多い集団」，第 2 群回未満学習塾に通うかが最も影響力の弱い要素であると言 は「遊びが好きな集団」，第 3 群は「勉強熱心な集団」，第える．よって週に 4 回以上学習塾に通っていてインター 4 群は「活発な集団」であると考察した．
ネットを週に 1 回以上する方が算数が好きな人が多いと言ネットをするか，一日に 1 時間以上インターネットをする

7える．

おわりに本研究を通して勉強が得意な子や勉強時間が長い子ほど
表 3 判別結果
国語すき
きらいすき

168

学校行事に参加する割合が低いことがわかった．算数が好

きらい

判別率

きな子は学習塾に多く通っていることから学習塾で先取り

345

84.2%
84.9%

学習をすることもあって解ける喜びを味わう機会が多いからではないかと考える．またインターネットを週に 1 回以上使用する傾向から，パソコンはプログラミングされており，「こうすればこうなる」といった理論的な点が数学とx13 の週に 1 日以上 3 日以内ゲームをする，週に 4 日以似ているからではないかと考える．この分析結果を踏まえ上ゲームをする，x16 のインターネットを一日 1 時間以上て，私が数学を教える際にはなぜ公式が成り立つと言えるする，がプラスの値を示している．x6 の宿題をする時に親のかなど，理由づけをしっかりとした授業スタイルを作りや祖父母とやる，勉強時間が少ない事，x4 の週に 1 日以上たいと思う．本研究で得た事を今後の仕事に役立てていき3 日以下学習塾に通う事，がマイナスの値を示している．
たい．
p 値より x13 の週に 1 日以上 3 日以内ゲームをするか，勉強時間が多いかどうか，x18 の住んでいる地域の行事に参 参考文献
加しているかが最も影響力の強い要素であり，x10 の毎日 [1] 堀洋道：心理測定尺度集，サイエンス社，東京，2001.
同じくらいの時間に寝ているか，x20 の学校で友達に会う[2] 鄭躍軍・金明哲：社会調査データ解析，共立出版，東のは楽しいかどうかが最も影響力の弱い要素であるといえ京，2011.
る．よって勉強をするより地域の行事に参加する方が国語が好きな人が多いと言える．

6

数量化 III 類とクラスター分析[3] 文部科学省 http://www.mext.go.jp[4] 国立教育政策研究所 http://www.nier.go.jp[5] 青木繁伸：おしゃべりな部屋

重回帰分析を行った時と同様 x7 ，x8 を除く 21 問の質（プラネタリウム，星，植物，熱帯魚，統計学）

問をアイテムとして分析を行った．勉強時間は，100 分単

http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp，2014 年 11 月．

位で区切った．クラスター分析では数量化 III 類で得たサンプルスコアを用いて分析を行い，ウォード法を用いた．