社会福祉調査論 第 4 講 ２ . 社会調査の概要

1. 社会福祉調査論第4講２.社会調査の概要 11月10日

2. 2_1　社会調査の意義と目的 • 手続きの合理的な可視化　コーディングだけでは隠蔽されるもの • 情報の非対称性の低減 • 事例的調査　発見する　先行研究なし 　 統計的調査　確かめる　仮説あり　　・因果関係の追究　説明する　　　　相関だけでは因果は言えない

3. ◎手続きの合理的な可視化 • 日常の「見る」「聞く」のレベルにとどまらず独自の意義をもち得るには、調査主体が合理的に可視化された調査手続きをとる必要がある。 • 　なぜに応えていく 　　ここでは、「適切な区分を設定すること」に 　　言及

4. 手続きの合理的な可視化一般的には(?) • 「情報の入手方法→入手した情報の内容 　→入手した情報の分析総合の手法」の 一部始終を明確にすること。

5. 例1;　コーディングの詳細 • 意味合いを踏まえること 　　　　運転関係の仕事？ e.g.　アルバイト 　　　学資、遊興費、社会経験、時間活用・・・

6. 例2;　クロス表分析 • 隠れた原因を探る 　　男女別事故率　運転距離 e.g.学部別アンケート回答率 　　　４年生の有無

7. ◎情報の非対称性の低減 • 知見を増やしていくこと ・知識なし ・知識あり 　　確かめる 　　説明する

8. 情報の非対称性の低減一般的には(?) • 個人が企業に対峙する際の状況など 　立場によって有利不利の著しい差があること

10. ○知識なし　　 • 知見を増やしていく 　　　仮説構築　　　グラウンデッドセオリー

12. ○知識あり • 確かめる 　　　入手した情報の記述 　　　　　　主婦・職業の両立を希望 e.g.大学の満足度は現社が低い • 説明する 　　　因果関係を分析していく 　　　出身階層と進学率 e.g.満足度と相関のある指標 　　　　　　　　　　授業・友人・施設に相関

13. ①分析とは • 収集データから直接整理できる事実の要約内容 　　変数の代表値・分布、変数間の相関 • 収集データから推論できる母集団の変数の内容 　　　→記述 • 収集データから推論できる因果関係 　　　→説明

14. ②記述 説明に先行して不可欠 (1)データ整理 　観察単位　事例に分割 　観察変数　属性、変数、パターン等に分割 　　　→観察値 • 作成方法、入手方法の明示が重要

15. (2)分析 　体系的な差異と非体系的な差異の分離 　　　実現変数と確率変数 　確率論的世界観 　決定論的世界観

16. (3)判定基準 　　バイアスのないデータ　平均値 　　　妥当性、信頼性 　　有効性　　一定範囲の分散

17. (4)事実の要約 • 単独の変数の記述 　代表値の考察 　　平均値 　　分布(分散、歪度、尖度、最大・最小値、・・・)

18. 複数の変数の相関の記述 　相関関係の考察 　　多様な相関係数が工夫されている。 　事例を構成する事象の共通点・相違点の列挙

19. 母集団の変数の推論 　比率・平均等の区間推計 　相関係数の推計とその確からしさ 　　相関の強さと相関の有無の確かさは、 　　異なる問題である。

20. (5)一般的事実を求める 　個別的事実から一般的事実の抽出 　　　比較事例研究 　科学的推論の方法により類似した出来事の中にある体系的なパターンを得る

21. ③説明 因果関係の推論 　相関の存在がそのまま因果関係とはならない。 　　因果関係の証明で蓋然性を超えることは難しい。 　調査で事例における事態の推移を直接観察。 　　また、事例を構成する事象の共通点・相違点的から推論

22. (1)因果効果 　＝実現数値－反事実的数値 　　　両方同時には観察できない 　　　　因果的推論の根本問題 　　　ヒュームの懐疑 　時間的・空間的接近、先行関係、論理的妥当性から推測

23. (2)事例の蓄積 　　確率的因果効果＝原因条件がある場合の平均値－原因条件がない場合の平均値 　　実現した場合のみ認知できる 　　　→いかに推測していくか

24. (3)因果メカニズム 　　作用機序の説明 　　Ａ→Ｂ→Ｃ 　一連のメカニズムとして把握する場合も個々に分析が必要

25. (4)多様な因果関係 　　　多数の原因 　　　多数の結果 　　　相互循環 　　　時間により異なる結果

26. (5)因果関係の条件 必要条件 　　被説明変数(結果)の同じものを集め共通の変数を探索する 十分条件 　　共通の変数を持つものを集め共通の結果を確認する

27. (6)システム・モデルへ

30. ④統制 • 　臨床的関心あるいは運動的関心がある調査(それぞれ実践科学、政策科学と分類される)では、具体的な行動について言及することがある。 • 　科学では一般に価値中立性が要請される。しかし、ここでは、望ましいとされる状態を想定し、そのための社会制御(統制)の方法を構想するとともに、その可能性を検討することとなる。

31. 2_2　社会調査の対象と方法

32. 調査の分析過程―統計的調査と事例的調査の対比―調査の分析過程―統計的調査と事例的調査の対比― • 　事例的調査においても、統計的調査の分析過程に概ね対応する過程がある。

34. ○スチーブンスの４種の尺度 • 名義、序数、距離、比例　⇒　度数、数量

35. ２軸　量的・質的×多数・少数 • データの性格(A,B)　量・質 • 標本数の多寡 (1,2)　多・少

36. 多量(A1) 　　　統計データの数値分析 • 少量(A2) 　　少数統計標本からの蓋然性のある推論 　　特定条件下で一定の状況 • 多質(B1) 　　文章テータのテキストマイニング • 少質(B2) 　　特定事例の深い考察から仮説構築

37. 少数・多数 • 少数　発見から仮説構築へ • 多数　確かめ、さらに説明へ　仮説検証

38. サンプリング(次講で詳述)

39. 　テキストマイニング • 質的で多量のデータ 　　　ＫＨコーダー 尺度設定により定量的調査に変換することもある。

41. 大量のデータの蓄積を背景に新しい調査の展開大量のデータの蓄積を背景に新しい調査の展開 • データマイニング　既存統計分析 • インターネット調査　調査票調査 • テキストマイニング 　インタビュー調査、参与観察調査、ドキュメント調査

42. 2_3　社会調査を取り巻く状況社会調査で学ぶべきこと2_3　社会調査を取り巻く状況社会調査で学ぶべきこと • 新カリキュラムでの列挙事項 • パソコンソフトでのメニュー

43. 社会調査を行うために学ぶべきこと

47. 情報関連技術 Excelの活用 各種分析ソフトの活用 “R”　　Ｒコマンダ　 　　　　統計分析の種類　 “ＫＨコーダー”　　コンコーダンス分析　 　　　　キーワードの分析　

48. データ・アーカイブ ＳＳＪ(Social Science Japan Data Archive)

49. インターネットからの統計入手 ◎政府統計の総合窓口(e-stat) ◎各種公的機関のＨＰ ◎各国、国際機関のＨＰ(ＤＢサイト)

50. 2_4　統計法の概要 • 指定統計→基幹統計 • 政府統計の総合窓口 • 個票の利用許容