1

研究におけるデータ・アーカイブの普及ない。しかし，一定の利用率は維持されていると言えるだろう。
研究利用を目的としたデータの二次利用はそれ

データ・アーカイブとは調査データの収集，編なりに進んだと言えるが，もう 1 つの側面である

集・加工，保管，普及のための専門機関であり，教育のための利用では，データ・アーカイブの潜調査データを収集し，それを二次分析が可能な統在的な能力・機能が，利用者に使いやすいかたち一的な形式へと編集・加工し，公開するものであで提供されているとは言いがたい。研究用に優れる。この 10 年間でデータ・アーカイブという言たデータは，しばしば教育用にも優れたデータで葉もずいぶんと普及してきた印象がある。

ある。しかしながら，それらは教育用には使いに

データ・アーカイブは研究と教育の 2 つの面でくい網羅的な形式で配布される。たとえば数多く意義をもっている。研究上の意義としては，デーの研究業績を生み出してきた，SSM 調査データ

タ・アーカイブに保管された過去の調査データをは，1 つの調査票で変数が 100 も 200 もある。も有効に活用できる点があげられる。既存のデータし授業で使うとしても，1 回の授業では少なけれを活用した二次分析が普及すれば，同じような目ば 1 変数，せいぜい 5 変数から 10 変数くらいだ的の調査を繰り返し実施する必要もなくなり，多ろう。大部分は使わない変数を含むデータセット

額の調査経費が不要になる。また調査対象者は似を配布することは，ファカルティ・デベロップメ

たような質問の調査に繰り返し回答するといったントが流行している大学においては，授業担当者負担が軽減される。そして計量分析を行う研究者として気が引けるだろう。しかしながら，自分でにとっては，従来は無作為抽出による全国データ

あらかじめ，少数の変数だけを含むデータセットを使うためには，大規模な調査グループに属さなを毎回，毎回作成するのは面倒だ。授業に必要なければならなかったが，現在ではデータ・アーカ

変数だけを選び，使いやすいかたちのデータセッ

イブを利用すれば，遠方の調査グループに属さなトに編集し，配布するだけでも教員側にはメリッ

くても，さらには多くの国で実施される ISSP 調トがある。そしてそれと連動する教科書があれば，査や World Value Survey などの国際比較データなおさら楽であることは，言うまでもない。

であっても分析することが可能となってきた。
しかし，だからといってデータ・アーカイブを

2

データ・アーカイブの教育での利用利用した二次分析が増加しているかといえば，必ずしもそうではない。たとえば，佐藤ほか編

質のよいデータで社会調査法を学習することは，（2000） では，社会学評論に掲載された論文のうきわめて重要である。多くの学生にとって，さま

ち，データの二次分析による論文数が，1998 年

ざまな分野で実施された質のよい調査データを分は 25 本 中 1 本 （ 4 ％ ）， 1999 年 は ， 23 本 中 3 本

析しながら社会調査法や計量分析の手法を学習す（13％）であったと紹介されているが，10 年を経ることは，データ・アーカイブが提供するデータた 2008 年は，28 本中 3 本 （11％），2009 年は，によってはじめて可能になる。社会調査法の授業

14 本中 0 本，2010 年は，10 本中 1 本 （10％） ででは「有意水準が 5％ で帰無棄却が棄却」というあり（特集論文は除く），増加傾向にあるとは言えような推測統計学にもとづいた説明をするが，こ88

社会と調査

No.6

のような説明は無作為抽出にもとづいた標本調査はあるが，これまでの計量分析のテキストは，分データを分析したときにはじめて意味をもつ。学析手法についての解説だけに限定されることが多生がみずからの手で無作為抽出にもとづいた質のかった。もちろんこれだけで 1 冊のテキストの分よい標本調査を実施することは困難であるから，量に収まりきらないくらいの分量になるからであ

データ・アーカイブが質のよい調査データを提供るが，計量分析が行われているよい研究事例を取することは統計的検定を理解するうえでも意義がり上げて，その学問的な意義を説明することも，ある。

手法を学ぶことと同じくらい計量分析の教育におまた，現実の社会から調査によって得られたデいては，重要なことである。これによって，そのータを分析することは，それ以上に重要である。

分析手法の使い方を研究の理論的な背景も含めて架空データによる分析結果が示されている統計学よりよく理解できるであろう。つまり，よい研究のテキストは多い。サンプルデータは，分析の結で実際に用いられたデータを同じように分析する果が非常にクリアであり，美しい結果が得られる

ことで，研究分野の中でその手法がどのように使ため，分析手法の有効性はわかりやすい。分析手

われたときにすばらしい研究が生まれるのかを，法を手法として学ぶためだけなら，それもよいかよりよく理解できるだろう。

も知れない。しかし，データ分析を道具として，優れた研究を生んだ質の高いデータを実際に分社会の様子，実態について考える場合，社会から析してみることができること，分析手法の解説だ

実際に得られたデータの方がよいのは言うまでもけでなく，その分析手法を用いた論文や本などのない。2 変数の相関係数といっても，それが高い研究事例を掲げ，その研究事例のよい点や特徴な値なのか，低い値なのかは，絶対的な基準，たとども学ぶこと，この 2 点を兼ね備えた教育を行うえば 0χ5 より大きいとか，0χ8 より大きいなどにうえで一番重要なことは，よい研究事例を生んだ

よっては，決められない。値の大きさは，実社会データを誰でもが容易に利用できる環境を整えるの現象を反映して理解することが必要である。若ことである。これを実現できるものこそが，デーい世代ほど進学率が上昇したことは，おそらくどタ・アーカイブである。の学生も知っているだろうが，それを相関係数で社 会 調 査 デ ー タ ベ ー ス SRDQ 」（ Social Re-表すと，たとえばマイナス 0χ3 であるということ

search Database on Questionnaires）では，さまざや，また，「いい学校に行けば，いい職に就ける」

まな社会調査の標本設計や質問文・選択肢を集めと言われて，大学に進学した人も多いだろうが，て，データベース化している。そして調査データ

学歴と個人所得の相関は，たかだか 0χ1 程度であを web 上で直接分析できる機能をもつ。SRDQることなどを知ることが，相関係数の意味を知るの際だった特徴は，高価な統計ソフトウェアを各ことである。サンプルデータの分析では，社会を自で準備することなく，インターネット・エクス知るという学問的な知的好奇心はあまり刺激されプローラーなどのブラウザだけで統計分析ができることがないだろう。

ることである。しかもデータをダウンロードする

・1

分析手法の本を読むだけでは社会に即した計量ことなく，Web ページ上で単純集計だけでなく分析ができるようにはならない。社会の実情を反クロス集計や分散分析，重回帰分析などの多変量映するよいデータを使って，自分の手でパソコン

解 析 も 行 う こ と が で き る 。 ま た ， SRDQ は ，を操作し，間違いながらもあれこれ試して，実際SPSS をベースに作られているため，SPSS と同にデータ分析をしてみることを繰り返して，計量じような操作方法でデータ分析が行える。そして分析の力がつく。

利用申し込みやデータ送付の手続きは必要なく，
・2

さらに分析手法を身につけないと計量分析はで即座に分析を行うことができる。以上の利点をもきないのは確かであるが，計量分析の手法を身につため，これから統計分析を学びたい人の教育につけても，それに見合った専門分野の理論，先行おいては，利用しやすい機能を備えたデータ・ア

研究を十分に理解していないと，データ分析の結ーカイブと言えるだろう。

果の正しく，意味のある解釈はできない。これは教える側のものなら誰もがよく知っていることで
社会と調査

No.6

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図2

図1

SRDQ のトップ画面

サポートページのトップ画面

究分野から構成される研究科において，研究分野の学問的背景を踏まえたうえで，架空のデータではなく，研究に使われた質の高いデータを用いた

3

ウェブサイトと連動した教科書実習によって，分析能力を高めることがめざされた。データ分析技法の習得のみにとどまらず，デ本格的な社会調査のデータ・アーカイブは，現ータ分析の結果を，社会における人間の実際の行在，かなりの数が存在するようになったが，海外動の理解に結びつけるという解釈面の力をのばすの他のデータ・アーカイブと比べても，誰でもがことが主要な教育目的に据えられたのであった。

ブラウザだけで多様な統計分析が容易にできるこ

そして 2009 年度にはこのプログラムに沿った取とが SRDQ の特筆すべき特徴である。そのためり組みの成果として，計量分析の教科書が執筆さのデータベース設計上の工夫点は多い。しかしれ，『データアーカイブ SRDQ で学ぶ社会調査の2004 年に公開を開始し，すでに 7 年目に入って計量分析』という教科書が出版された（川端編，いる SRDQ が，すなわち 7 年前に企画・設計さ2010）。このテキストは，web 上の専用のサポーれたものが，いまだに独創的な仕組みのデータ・トサイトと連動している。図 1 の SRDQ のトッ

アーカイブであるということは，誇るべきこととプページ（http://srdq.hus.osaka u.ac.jp/）の左いうよりはむしろ，この 6 年間にデータ・アーカ下に「Support Page」というバナーがあるので，イブの領域で，より使いやすいユーザーフレンド

そこをクリックすると，図 2 のサポートページリーなシステムが生み出されなかったという悲し（http://srdq.hus.osaka u.ac.jp/book/）が開く。

むべきできごとなのかもしれない。

ここから各章をクリックするとその章で紹介され筆者もなかなか教育用にデータ・アーカイブをた分析を行うことができる。

利用する試みを実現できなかった 1 人であるが，このテキストにおいては，一部の章を除いて，幸いなことに筆者は，代表者として，2007 年度

個々の分析の「技法の説明」や，「分析シミュレに文部科学省の大学院教育改革支援プログラムーション」に先立って，「研究事例の紹介」が置（大学院 GP）「人間科学データによる包括的専門かれている。

教育」に採択された。そこでは，人間科学研究科

第 1 章は，第 2 章以下のさまざまな統計分析のという，心理学，教育学，社会学などの異なる研手法を学ぶために用いる SRDQ の使い方を解説

90

社会と調査No.6

したページであり，研究事例は紹介されていないが，第 2 章では，クロス集計表の使い方，とくに3 重クロス表によるエラボレーションを，性別役割分業意識を扱った研究を例に取り上げて解説している。第 3 章は，階層論において基本的な社会移動の移動表の諸指標の求め方と，近年よく使われるようになったログリニアについての解説である。第 4 章は多元配置の分散分析についてである。
多元配置の分散分析の特徴である，2 つの要因が重なり合って現れる交互作用効果が明瞭に出ている高齢者の家事分担の研究例を取り上げ，交互作用効果についての説明を行っている。第 5 章は重回帰分析，第 6 章はパス解析，第 7 章はロジステ
ィック回帰分析であり，これらは一連のものであ図3る。第 5 章では，所得を決める要因を探索する研第 9 章のページ究例を取り上げ，第 6 章では，「中流意識」を取研究事例の紹介」として，強調されているこり上げたパス解析を扱い，第 7 章では，転職におとは，2 つの因子を抽出する意義である。階層研

ける学歴の影響の研究例をあげて 2 項ロジスティ

究では，職業・所得・学歴などから構成される社ック回帰分析が解説される。第 8 章から 10 章ま会的地位を中心に研究されてきた。今田論文では，では，因子分析についてであり，第 8 章では，それとは異なる地位の新しい次元を計量分析によwell-being（生活満足度，幸福感）について因子分って，示そうと試みる。生活様式に関わる 7 つの析を行い，その結果を一元配置の分散分析に応用変数から，達成的地位指向と関係的地位指向が主する。第 9 章では因子分析と主成分分析の違いを成分分析によって抽出される。地位とは異なる新説明し，主成分分析を用いて階層意識の新たな次しい次元，すなわち 2 番目の因子（関係的地位指元を抽出した研究例を用いる。第 10 章では検証向の主成分）を作り出すこと自体は，極端に言え的な因子分析について紹介する。この章は，近年ば，さほど難しいことではない。しかし，2 番目使われるようになった共分散構造分析の入門となの因子として，意味ある有効な因子を作り出すこっており，SRDQ 上だけでは実際に分析を行うとは，じつは非常に難しいのである。今田論文でことができず，Amos というソフトウェアが必要は，関係的地位指向の因子は，「地位競争不安」である。第 11 章はクラスター分析である。地位「現状維持」「ポスト物質指向」の 3 つの意識とのの非一貫性の研究例にもとづいてクラスター分析

関連が達成的地位指向の因子と異なることを分析の使い方を学び，クロス集計を使ってクラスターによって示している。これが，因子を 2 つ抽出すの特徴を確かめるという構成になっている。

る意義であり，それをなぞることによって，2 つこのように，主として SSM 調査の 1985 年，95 年のデータを用いた「研究事例の紹介」をし，の因子を抽出する価値があることを理解させる仕組みになっている。

そこで用いられている分析「技法の説明」を行い，今田論文では，男性，女性，男女合わせた全体研究事例と同じ分析を「分析シミュレーション」の 3 つに分けて，それぞれデータ分析をしているする。

が，テキストでは，女性のデータのみを扱う。図

第 9 章 主成分分析」の章を例として紹介しよう。第 9 章は，今田高俊が 1995 年の SSM デー

3 の第 9 章のページから「ケースの選択」をクリックする。

タを使って分析した「社会階層の新次元ИЙポス

すると，図 4 の画面となり，変数名と値を指定

ト物質社会における地位変数」という 1998 年にすると女性だけが選択されるようになる。左側の社会学評論に発表された論文を研究事例として取ボックスの中に変数名が現れ，そこから変数名をり上げている（今田，1998）。

指定するところは SPSS とまったく同じだが，変社会と調査

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て，さらに自分で課題をたて，練習することも可能である。

4

自宅学習の重要性

1 コマ 90 分の授業 15 回で，計量分析を教えることは難しい。計量分析は，分析を繰り返して練習してはじめて身につくが，授業時間だけでは不
図4ケースの選択画面十分であることは，教える側の立場に立ったものならば，誰しもが思うことだろう。大学設置基準

数名を指定すると，その変数の値の一覧が真ん中

第 21 条に「一単位の授業科目を四十五時間の学のボックスに現れる点は，SRDQ の便利なとこ修を必要とする内容をもつて構成することを標準ろである。とくに計量分析を学び始める人にとっとし」と書かれている。本来，2 単位科目は，大て，このような親切さは欠かせないだろう。

学等の授業時間内だけではなく，授業準備や復習

主成分分析の分析手順を設定する画面は，次のに 60 時間を割かなければならないというのが，図 5 である。テキストでは，操作を吹き出しの①建前である。単位の実質化を強調する文部科学省〜⑥のように，順に従ってクリックしていけば主の意向や中央教育審議会の答申はさておき，計量成分分析の結果が得られる。

分析を実質的にできる能力を身につけるためには，そして最後に「課題」を掲げている（一部課題授業時間以外に，それと同じ程度の自習が必要でのない章もある）。「課題」は，本文で説明したあり，そのための学習環境を整備することは不可「分析シミュレーション」で用いられた変数の一欠だろう。計量分析は，比較的高価な統計ソフト部を入れ替えるなどしたものである。「分析シミウェアが必要であり，学生に統計ソフトウェアをュレーション」と同じような分析であり，やらな買わせることは，難しい。大学外で統計分析の練くてもできると思われるかもしれないが，分析技習を可能にする手段の 1 つは，本誌 5 号の 104

法を身につけるためには繰り返し練習することが08 頁で紹介されたフリーの R を使うことである。

必要であり，「課題」に取り組むことは，計量分

しかし，R は初心者には敷居が高いであろう。大析の力をつけるうえでは，欠かせない。また，テ学は，学生がいつでも自習に利用できる統計ソフ

キストのサポートページから SRDQ 本体に戻れ

トがインストールされたパソコンを備えられればば，「分析シミュレーション」で用いた同じ調査よいが，すべての大学でそれが可能ではないだろのデータがすべて利用可能なので，それらを用いうし，学生にとってみれば，自宅で深夜でも復習できるに越したことはないだろう。SRDQ とサポートページは，パソコンさえあればどこからでも利用可能であり，自宅で課題に取り組んで，復習や自習に活用することができる。大学教育を実質化するうえで，e-Learning の教材開発に力を入れている大学も多いように見受けられるが，同じように社会調査においては，本当の計量分析の力を身につけさせるためには，データ・アーカイブをより活用した教材やテキストを開発していくことが必要であろう。

注 ≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡
・1

図592

社会と調査

主成分分析の画面

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SRDQ は，2003 年，直井優大阪大学教授（当時）により作成が始められ，樋口耕一立命館大学准教授のアイディアと尽力によって，調査の基本情報の提示，質問項目の検索，web 上で調査データが直接分析できるシステムとして公開された。本稿では触れなかったが，SRDQ では，収録されている144 件の調査の質問文が，全文テキスト化されており，検索機能を用いることで，検索語を含む質問文を探すことができる。また調査データの分析を行う際にも，その調査に含まれている質問文の一覧を別の画面で表示したり，同じ質問文が他の調査にも含まれていないかどうか確認しながら，分析するというかたちで，検索機能を活用できる。
・2

SRDQ の詳細は，松川ほか（2005）参照。

文献
今田高俊，1998，「社会階層の新次元ИЙポスト物質社会における地位変数」『社会学評論』48 ⑷: 419
37。
川端亮編，2010，『データアーカイブ SRDQ で学ぶ社
会調査の計量分析』ミネルヴァ書房。
松川太一・樋口耕一・川端亮，2005，「社会調査デー
タ・アーカイブ SRDQ の公開」『大阪大学大学院人間科学研究科紀要』31: 61 84。
佐藤博樹・石田浩・池田謙一編，2000，『社会調査の公開データИЙ2 次分析への招待』東京大学出版会。

社会と調査No.693