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HLCワークショップ (2016年3月27日)
「言語と社会」の測り方・入門
―量的アプローチの根本思想―
寺沢 拓敬 (東京大学社会科学研究所/学振特別研究員PD)
1
自己紹介
2
応用言語学
研究内容
1. 日本社会における
言語(とくに英語)
をめぐる世論
2. 仕事と英語
3. 英語教育制度史
4. 応用言語学の方法論
『「日本人と英語」
の社会学』
(研究社、2015)
『「なんで英語やるの?」
の戦後史』
(研究社、2014)
3
本日のスケジュール
1. なぜ量的研究を選ぶのか?
2. 量的アプローチの下位分類
3. 統計手法
– 相関係数
– クロス集計
– クロス表の検定(カイ2乗検定)
4. 様々なデータ収集の方法
4
なぜ量的研究を
選ぶのか?
5
議題1
Q. 社会言語学や言語教育学では量的アプ
ローチが最も使われている。研究対象に
よってはこれ以外の選択肢がほぼない場
合もある。ではなぜ量的研究はこれほど
重視されているのか?
量的に研究するといかなる
意義が得られるのか?
(i.e. 量的研究のメリット)
6
• ヒューマンに必然的につきまとう認知バイアス
のある部分を軽減できる
– 大数の直感的観察は困難
– 観察した事例すべてを等しい重み付け
で直感的に理解することは不可能
– ある事象が「偶然の範囲内かどうか」
を直感的に判断することは困難
– 3つ以上の変数の関係を直感的に理解するのは困難
• 大量観察に伴うバイアスと無関係の現象に無理
に適用すると「ナンセンスな計量研究」に
e.g. 英語母語話者1名と初学者1名の英語力を数値的に比較
量を計る(統計学に思考を預ける)意義
7
議題2
Q. その他の非量的手法に比べて、量的研究
にはどのようなメリット・デメリットがある
か?
Q2a. 質的研究(フィールドワーク等)に比
べて、量的研究の利点は?弱点は?
Q2b. 歴史的手法(資料調査等)に比べて、
量的研究の利点は?弱点は?
8
ランダム化
比較実験
準
実験
調査観察研究
歴史
計量 質的
共変量の
自動調整
○ × × × ×
介入 ○ ○ × × ×
同時代性 ○ ○ ○ ○ ×
分析単位 数値 数値 数値 意味 意味
対話的な
データ収集
× × × ○ ×
9
10
量的アプローチの
下位分類
11
量的研究のいろいろ(分類例)
データ 分析方針
1 実験(ランダム化比較実験・準実験)
2a ランダム抽出調査 単純集計
2b 包括的要約
2c 因果モデル
3a 有意抽出調査 単純集計
3b 包括的要約
3c 因果モデル
4a 全数調査 単純集計
4b 包括的要約
4c 因果モデル
12
(1) 介入の有無
• 介入あり 実験
– 因果的な効果がわかる
• 介入なし: 観察調査
– わかるのは相関関係のみ
– ただし、特定の統計手法を用いることで因果
効果を推測することは可能
13
分析実例: 1 実験
• 社会言語学にはほぼ例なし
• ただし、ランダム化比較実験はたとえば
心理言語学には多数の例あり。
• 準実験は外国語教育研究で多数の例あり。
14
(2) 抽出の種類
ランダム抽出調査
推測統計を利用して母集団に一般化可能。莫
大なコスト。
有意抽出調査
母集団に一般化は不可能。実施コストは比較
的少ない。
全数調査
分析結果は母集団の特徴そのもの。きわめて
莫大なコスト。
15
ランダム抽出 (random sampling)
16
(3) 分析方針
単純集計
平均値やパーセンテージの算出。
およびその簡単な比較。
洗練された統計的要約
因子分析や対応分析などの多変量解析を用いて、
多要因・多次元にわたる複雑なデータを理解が容
易になるレベルにまで圧縮する。
因果モデルに基づく仮説検証
「原因変数→結果変数」というモデルに基いて仮
説を設定し、その正否を統計的に検証する。
17
2a
ランダム
抽出調査
単純集計 国立国語研究所による定点経年調査
包括的要約
社会階層と英語学習目的の関係
(寺沢 2015: 5章)
2b
2c 因果モデル
外国人との接触が第二外国語学習に対する態度
に与える影響(寺沢 2015: 7章)
3a
有意抽出
調査
単純集計 Twitterアンケート機能による方言意識調査
3b
包括的要約
言語学習の動機づけ研究
(e.g. Apple, Silva, & Fellner 2013)
3c 因果モデル Variationist approach
4a
全数調査
単純集計 日本語学習者数の推計
4b 包括的要約
自分が担当している全クラスの学習者の状況を
把握する場合。(例:スピーキングテストとラ
イティングテストとの相関。1組, 2組, … k組
の成績の差。授業アンケートの結果の特徴)
4c 因果モデル
18
社会階層と英語学習目的
(寺沢, 2015, 5章)
id occup gen 英米が好
きだから
仕事上有
用だから
海外旅行
に必要
… 学習するつ
もりはない
1 正規W 男 No Yes No … No
2 非正規 女 Yes No No … No
3 主婦 女 No No Yes … No
4 正規B 男 Yes Yes No … No
5 正規W 女 Yes No No … No
6 非正規 男 No No No … No
7 無職 女 No No No … Yes
8 正規B 女 No No No … Yes
9 正規W 男 No No No … Yes
… … … … … … … …
19
クロス集計
英米が好
きだから
仕事上有
用だから
海外旅行
に必要
… 学習するつ
もりなし
男・正規W 5人 12人 10人 … 98人
男・正規B 3人 4人 9人 … 212人
男・非正規 1人 … … …
… … … … … …
女・正規W … … … … …
女・正規B … … … … …
女・非正規 … … … … …
… … … … … …
20
21
対応分析
(correspondence analysis)
外国人との接触が第二外国語学習に対する態度に与える影響
(寺沢 2015: 7章)
22
外国人との
接触頻度
第二外国語に興味あり
vs.
興味なし
就学年数 Gender 年齢
統制変数
原因変数 結果変数
23
24
統計手法(演習)
25
議題3
Q. 計量分析において相関係数とは何か。
その簡潔な定義を書いて下さい。
参考)ウィキペディアの「色々な相関関係」のページ
26
相関係数
(正式名称: Pearsonの積率相関係数)
※
データの個数
の偏差の総和
の偏差の総和
の偏差』の積」の総和
の偏差』と『
「『
の分散
の分散
の共分散
と
y
x
y
x
y
x
y
x
s
s
s
r
y
x
xy
27
演習
(相関係数)
実際のデータに基づいて
(1) 散布図の出力
(2) 相関係数の算出
28
議題4
• 専門的には、ピアソンの積率相関係数(r)
は連続変数xと連続変数yの直線的関連を数
値化したものである。
このような指標を用いて量的
分析を行う時、「相関のある
/なし」はどのように定義さ
れるべきか?
29
議題5
カテゴリカル変数同士の連関
ーーーーーーーーーーーー
Q. 長野県松本安曇野地域では、特定の動詞
(例、食べる、する)の勧誘表現として「た
べり。」 「すり。」 (たべr+i, すr+i)が使
われる。この表現の使用にはどうやら男女差
があるような気がする。では、どのような証
拠があれば、「すり」表現とジェンダーに連
関があると言えるか?
30
データ分析演習
クロス集計
/r/ /…/ Total
Middle
Class
50人
(50%)
50人
(50%)
100人
(100%)
Working
Class
20人
(20%)
80人
(80%)
100人
(100%)
31
演習課題
長野県松本安曇野地域では、勧誘の表現として
「動詞辞書形(-u)+iya」が広く使われている。
例 「しましょう。」→「すりや。」(sur[u] + iya)
「行きましょう。」→「行きや。」(ik[u] + iya)
「歌いましょう。」→「歌いや。」(uta[u] + iya)
同地域の出身者30人にこの表現を使うかどうか
尋ねたアンケートがある。このデータから、この
表現の使用(i.e., 使っているという自覚)は、(a)
ジェンダー、(b) 年齢、(c) 出身地と関連があるか
分析しなさい。
32
議題6
• カテゴリカル変数xとカテゴリカル変数yの
クロス集計を行う。
この時「関連のある/なし」
をどのように定義すべきか?
33
日常語 vs. 学術界における用法 vs. 統計用語
34
その分野の先行研究・理論から
「取るに足らない」と判断されたもの
χ2 = 0.0
Prob (χ2, df=…) < 0.05
etc
何らかのつながり
統計界
学術界
日常語
「関連あり」
データ収集方法
35
一般化可能性
高い
一般化可能性
低い
研究デザイン
制約的
研究デザイン
自由
社会調査の
2次分析
フィールドアンケート
ウェブ
アンケート
ウェブアンケート
(調査モニター型)
マクロ統計
(例:官庁統計、
全学テ)
様々なデータ収集方法
36
質的研究
(インタビュー等)
フィールドアンケート
自力で収集、広義のフィールド調査
Variationist sociolinguistics:
インフォーマントにアンケートやインタビューを行い、特定の
変種を使用するかどうかを調査
教室調査
教室でアンケートを配り、生徒の外国語学習に対する動機づけ
を調査
関係者への調査
知人のネットワークを利用し、公立学校の
英語教師にアンケートを依頼。
英語教育改革に対する態度を調査
参考書 竹内・水本 (2012)
37
社会調査データの2次分析
要点 既存の大規模学術調査(多くはランダム抽出)のう
ち、データアーカイブに寄託されているものを分析。
アーカイブ
– 東京大学社会科学研究所SSJDA
– 大阪大学質問紙法にもとづく社会調査データベース
– ICPSR(米国。データアーカイブの先駆け)
参考書
– 佐藤・池田・石田 (2000)
– 某学会の無理解に対する「怒りの啓蒙」
寺沢拓敬 (2013, April 23)「外国語教育研究・応用
言語学における『社会調査の2次分析』」(個人ブログ)
http://d.hatena.ne.jp/TerasawaT/20130423/1366726991
38
文献案内 (☆: 特にオススメ)
三浦省五ほか編『英語教師のための教育データ分析入門』大修館書店
代表的な分析手法の「概略的なイメージ」を短時間で理解するのには良い。数
式はほとんどなく入門書の入門書といった雰囲気。まずこの本から入って、次
に本格的な計量分析の教科書に進むのも効果的なはず。
☆竹内理・水本篤編『外国語教育研究ハンドブック』松柏社
「概略的なイメージの速習」と「原理の深い理解」のバランスがとれている。
必要最低限とはいえきちんと数式が出てくる点、そして、質的研究にも目配り
がなされている点で、応用言語学の学生の入門書として最適。
☆太郎丸博『人文社会科学のためのカテゴリカルデータ解析入門』ナカニシヤ出版
カテゴリカルデータに焦点化し、数理的な面から原理的に解説。数式は多いが、
理系学生向け教科書とはちがい small steps で進んで行くため、ついていくの
は容易。事例は社会学のものが多いが、手法の面では社会言語学で必要なもの
をほぼカバーしている。
数理社会学会監修『計量社会学入門』世界思想社
従来のメソドロジーの教科書と違い、手法のみに特化せず、手法とデータ、対
象、理論をひとつのパッケージとして解説する点が新しい。取り扱う内容の多
くは言語研究とずれるが、読み物として読んでおいて損はない。
39
Useful web links
• ㈱ 教育測定研究所・西原史暁氏による
「オンラインで無料で読める統計書22
冊」 http://id.fnshr.info/2013/08/11/online-stat-books/
• 京都女子大学小波秀夫氏による「統計学
演習のページ」(自習リソース)
http://ruby.kyoto-wu.ac.jp/Statistics/Training/
40

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HLCワークショップ (2016年3月27日) 「言語と社会」の測り方・入門―量的アプローチの根本思想― 寺沢 拓敬 (東京大学社会科学研究所/学振特別研究員PD)