生産と技術

第66巻 第１号（2014）

教育データを解釈する−教育社会学における計量分析
中 澤研究ノート

渉＊

Interpreting the Educational Data: Quantitative Methods
in Sociology of Education
Key Words：ecological fallacy, selection bias, causal effects,
panel data, sociology of education
１．はじめに均点はその構成員全体の学力が高く，進学率も高く

教育社会学は，必ずしも世間に広く認知されていなるはずだという正の相関を想定しているのだと思る学問分野ではないと思う。しかし個人の体験談やわれる。こうした推論は，学力の高い人は進学に有価値判断の表明に終始しがちな教育の議論において，利であるという我々の経験的常識に基づく。ところ

教育社会学は実証データをもとに分析や提言を行うが個人レベルの相関があるからといって，集合レベ研究分野であり，その重要性は増しているといえる。

ルで同様の相関が存在する保証はない。図 1 では X

本稿では特に教育社会学に関連する量的データを例と Y という 2 変数のスコアの関係が，黒丸の点で示に，解釈に際して注意が必要なこと，日本の教育社されている。そしてこの黒丸は 3 つの群をなしてい会学における量的調査や分析の課題を紹介したい。

る。この群をクラスや学校のような集合体を考えることができる。それぞれの群に着目すると，個人レ

２．生態学的誤謬

ベルの X と Y の関係は，右下がりの楕円のような最近，教育に関するデータとしてしばしば話題に負の相関が見出せる。ところが群の平均を結んだ直なるのは，全国学力調査である。しかし調査の実施線は右上がりで，正の相関をなす。つまり個人レベや公表自体にポリティカルな意味が付与されるため，ルと集合レベルの相関が逆になっている。つまり，冷静な議論がなかなか困難な状況にある。それ以前

個人レベルのデータから集合レベルの変数の関係をに，膨大なコストをかけて実施している割には，研推測する（その逆も同様）のは，誤った結論を導く究者がデータにアクセスできないため，有効な分析可能性があることを示している（Robinson, 1950;

活用はほとんどなされていないのが現状である。さLieberson, 1985）。これが生態学的誤謬（ecologicalらに問題なのは，都道府県別平均点や学校別平均点fallacy）とよばれるものである。という中途半端な形で結果が公表され，そうした数集合データ（aggregated data）の平均値の差に値を一部の政治家が自らの政治的実績作りのスタンドプレーに利用し，マスメディアもそれを煽るという図式が繰り広げられている点にある。
自治体の平均点や学校の平均点は，個人データを集積して得られたものである。直感的には，高い平＊Wataru NAKAZAWA
1973年9月生
東京大学大学院教育学研究科博士課程単位取得退学（2003年）
現在、大阪大学大学院人間科学研究科准教授 博士（教育学） 教育社会学・
社会階層論
TEL：06-6879-8107
FAX：06-6879-8107
E-mail：wnakazawa@hus.osaka-u.ac.jp

図1− 75 −生態学的誤謬の例

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は様々な要因が絡んでいる。この平均値の大小を教４．パネル調査の重要性師の指導力という一要因に収斂させるのは，単なる教育は発達のプロセスだから，本来は時系列的観憶測で暴論だといえる。しかし私たちは集合データ察が不可欠である。そこでパネル調査が注目されるの平均値が，受けた教育の質を反映すると安易に想のだが，実際には調査コストが膨大なので日本の教定しがちである。

育社会学ではあまり行われていない。前項の問題とは別に，ある途中で脱落者が出るような厳しい教育

３．真の教育効果なのか，選択バイアスなのかプログラムの効果を検証すると仮定しよう。受講者

学校に期待される社会的機能は学業成績を伸ばすとして残っている人に効果や満足度などを尋ね，受ことだけではないが，話を単純にするため，ある親講期間とスコアに正の相関があった場合，このプロか生徒が，より成績を伸ばせる学校を選んでいるとグラムは効果ありと判断できるのか。これも教育の仮定する。多くの人は，進学実績や共通テストの学効果によってスコアが伸びたのではなく，プログラ校平均を比較して，進学実績や平均点の高い学校をムについていけないスコアの低い人が脱落して，も「よい授業を提供する学校」と見なすだろう。しかともとスコアの高かった人だけが残ったために平均しよく考えると，この手続きには問題がある。

が高くなっただけかもしれない。これも選択バイア

入試難易度の階層化が進む日本の高校を想像すれスの一例である。このように，本来時系列的観察がば容易なことだが，進学実績に差が生じるのは，学必要なものを 1 度の調査で推定しようとすると，そ校教育の質そのものより，入試による選別の影響がの解釈を誤ることは珍しくない。図 2 をみてほしい。

大きい。換言すれば，進学校とされる高校の大学進

例えば意識調査を行い，A（高齢者），B（中年層），学実績が優れているのは，大学受験に適性のある生C（若年層）で意識の差が出たとする。これを生ま徒をはじめから選別して入学させているからだろう。

れた時期（e）の環境の違いがもたらす世代差と解もちろん教師の授業は一定程度生徒の成績を左右す釈するのか（世代効果），中年・若年層も加齢（矢印）るだろうが，影響の程度は生徒によって様々である。に伴い現在の高齢者と同じような意識をもつように高い能力の生徒は授業の質にかかわらず成績がよいなると解釈するのか（年齢効果）は 1 度の調査では可能性が高いし，能力の低い生徒の成績は教師の授区別できない。また急激な経済変動や天変地異（E業に大きく左右されるだろう。教師の授業におけるの太い矢印）などがあって，その場に生きる人全体

エネルギーと成績の関係は，生徒の能力に依存する。の意識に影響をもたらしたのか（時代効果）も，1同等の成績をあげようとする場合でも，能力の低い度の調査では把握できない。

集団を相手にすれば，当然授業に割くエネルギーは増えるし，工夫も必要になる。結果だけをみて教師の授業評価を行うのは，むしろアンフェアだといえる。上記の例は，高いスコアをあげる傾向のある人々を初めから選別していたため，あたかも教育効果があるようにみえるという選択バイアス（selection bias）の一例である。こうした誤りを防ぐために，反実仮想的な疑似実験の枠組みを用いて真の効果を導き出
図2

そうとする傾向スコア・マッチングの方法や，同一世代効果・年齢効果・時代効果の違い

対象を追跡して繰り返しデータを集めたパネル調査をもとに，効果を示す推定値のバイアスを除く固定

最近若年雇用の不安定化が指摘されているが，1効果推定などが提案されている。具体的な手続きに度の調査で，全雇用労働者の 30％の回答者が非正関心のある読者は，Morgan and Winship（2007），規雇用であったというとき，これは調査時点での回

星野（2009），中澤（2012）を参照されたい。

答者の分布（比率）がたまたま 30％であったことを示す。しかしこの解釈は極端に言えば次の 2 通りが考えられる。一つは，調査サンプルの誰もが非正− 76−

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規雇用になるリスクを 30％もっているという解釈，究者の調査のみならず政府の行う調査でも，近年回もう一つは，従業上の地位は安定してほとんど変化収率の低下が進んでいる。これは調査の信頼性にかしないもので，常に特定の固定化した 30％の人がかわる重大な問題である。特に教育社会学の調査で非正規雇用にある，という解釈である。もちろん現は，学歴，職業，収入のようなデータが欠かせない

実はこの両者の中間で，多分安定している一定の層が，政策提言や政策評価を行う上でもこれらの変数と，両者を行ったり来たりする層がいるだろうし，は不可欠である。研究者の関心は，調査で得たデー細かくみれば転職しても常に正規雇用の機会のあるタで統計的分析を行うことに限定されており，プラ層，ほとんど正規雇用につくチャンスのない層など，イバシーを詮索すること自体に関心はない。国際的様々なパターンが考えられる。いずれにせよ，こうな動向にも注意しつつ，調査の意義を地道に説明しした状況を正確に把握しなければ有効な政策は立案て社会的な理解を得る努力を怠らないことが，昨今できないし，またそのためにはパネル調査が不可欠の教育社会学者には求められているといえる。

なのである（山口 2003）。
参考文献
５．おわりに−教育社会学に課せられた計量分析(1) 星野崇宏，2009『調査観察データの統計科学−の課題

因果推論・選択バイアス・データ融合』 岩波

日本の教育社会学は，他の教育諸学に比して相対書店的に調査経験の蓄積がある。しかし個人的なつてに(2) Lieberson, Stanley. 1985. Making It Count: The

より学校に依頼して質問紙を配布するという，単発

Improvement of Social Research and Theory ,の有意抽出調査の伝統が強く残っており，データのBerkeley: University of California Press.

質の担保に対する関心が薄い。欧米や近隣アジアで(3) Morgan, Stephen L. and Christopher Winship.

こうしたパネル・データの蓄積が進んでいるのと対2007. Counterfactuals and Causal Inference:照的である。近年実証データをもつ教育社会学者のMethods and Principles for Social Research,

社会的発言が注目されるのは，学問的には，一見好New York: Cambridge University Press.

ましいように見える。一方で，学会の関心が短期的(4) 中澤渉，2012「なぜパネル・データを分析するな教育改革の流れに翻弄されている部分もあり，地のが必要なのか」『理論と方法』27(1): 23-40.

道な調査や分析を行い欧米の研究動向をフォローア(5) Robinson,WilliamS.

1950.

Ecological

ップすることができなくなりつつあることへの危機

Correlations and the Behavior of Individuals,感が薄い。

American Sociological Review, 15: 351-57.

また最近は個人情報を利用した詐欺事件の頻発も(6) 山口一男，2003「米国より見た社会調査の困難」

あり，調査に対する一般の人々の警戒感も強い。研− 77 −『社会学評論』53(4): 552-65.