05 レポート作成の道のり

220703
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　書き終わり！ここの私見に書いたような議論はほったらかして（あまりに浅いので）、岸さんの文献から言葉を抜きとった。他者の合理性への理解というか尊重というかって、対人援助職でめちゃくちゃ大切なエッセンスだと思う。

220716
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量的調査

量的調査とは、調査対象の集団から、ある規模の数値化できるデータを集め、その集めたデータから元の調査対象の集団の性質を統計学的に探ろうという調査である。（p56）

（知りたい事柄、得たい情報が）はっきりとした基準に従って答えられる問いで得られる情報であれば、量的調査が適している。（一方、）基準や問題そのものを対象者の語りから得ようとする場合ならば、（中略）質的調査が適しているだろう。（p56）
　⇒具体的には国勢調査、国民生活選好度調査がある。

変数の尺度水準

名義尺度

カテゴリーの間に順序がないもの。例えば、性別、住所地、病名など。（p77）

順序尺度

カテゴリー感に1番目、2番目、…という順序があるもの。カテゴリー間の差は意味をもたない。何番目の順位かという情報を含んでいる変数なので、中央値の算出や順位相関係数による相関分析などが可能である。（p77-78）
質問文に対する同意の程度「とてもそう思う」「そう思う」「どちらとも言えない」「そうは思わない」「全くそうは思わない」（など）（p78）

間隔尺度と比例尺度

差が意味をもつ変数（p78）
気温、（中略）身長（p78）

単純集計

度数分布表

名義尺度・順序尺度のデータは、カテゴリー別に集計した数表に分ける。間隔尺度や比例尺度のデータは、（中略）データのとり得る値を階級に分け、その階級ごとに集計した数表にする。その際に、カテゴリーや階級に属するデータの数を「度数」といい、（中略）作成した数表は度数分布表と呼ばれている。（p79）

クロス集計

関連性を調べたい2変数がともに質的データであるとき、（中略）表の左側に書いた項目を表側項目と呼び、（中略）表の上川に書いた項目を表頭項目と呼（ぶ。）（p80）

データの視覚化

度数分布表を棒グラフで表した図をヒストグラムと呼ぶ。縦軸には度数、横軸にはカテゴリーまたは階級をとる。（p82）

第1四分位数・中央値・第3四分位数・はずれ値を除いた範囲を（中略）図示することで、その変数の分布の概略を示す。（これを箱ひげ図と呼ぶ）（p82）

1ケースに対して複数のデータを得た調査の場合、（散布図、カテゴリー別の箱ひげ図、バブルチャートなどを用いて）2変量の関係をよりわかりやすく視覚化できる。（p83）

1変量の性質を表す記述統計量

得られたデータの特性を表す数値を統計的に計算したものを、記述統計量という。（p85）

標本平均

データの総和をケースの数で割ったもの。（p85）

中央値

ある値より値が大きいケースの数と値が小さいケースの数が等しいとき、その「ある値」（のこと。）（p85）

最頻値

度数分布表をつくったとき、一番度数の大きくなる値やカテゴリー（のこと。）（p85）

最大値と最小値

データのうち、値の一番大きいもの（と）一番小さいもの（のこと。）（p85）

パーセンタイル

データを値の小さいものから順に並べ、小さいほうから数えて何%目の標本の値かを示す数値（のこと。）（p86）

四分位数

25パーセンタイルが第1四分位数、75パーセンタイルは第3四分位数である。（p86）

データの分布の広がりを表す記述統計量

範囲

データの値について、最大値から最小値を差し引いたもの。（p87）

四分位範囲

（四分位範囲）=（第3四分位数）-（第1四分位数）（p87）

標本分散

各データと標本平均の差を二乗し、その総和をデータ数-1で割ったもの。（文章なし！僕オリジナル）

標本標準偏差

標本分散の平方根（p88）

『質的社会調査の方法　他者の合理性の理解社会学』（岸政彦、石岡丈昇、丸山里美　著、有斐閣ストゥディア、2016年）

量的調査は、「だれもが納得できる形で（あるいは、疑問がある場合は反論できる形で）はっきりしたことを言う」ということを目的としています。その目的を達成するために、問いかけの形をぎりぎりまで切り詰め、数値化し、オープンな手続きで、統計的に処理するのです。（p22）

社会学、特に質的調査にもとづく社会学の、もっとも重要な目的は、わたしたちとは縁のない人びとの、「一見すると」不合理な行為の背後にある「他者の合理性」を、誰にもわかるかたちで記述し、説明し、解釈することにあります。（p29）
　⇒これ良いなあ……。
　　社会福祉士の大前提として、ケースを大切にし寄り添うこと、を掲げたい僕としては、量的調査において、問いかけを切り詰め、数値化するプロセスでは、ケースを蔑ろにしてしまっている感じをもってしまう。あるいは、問いかけを切り詰める過程では結局ケースに対して懇切丁寧なコミュニケーションをもつことになり、結果的に質的調査に近づいていくこともある。
　　もちろん、身も蓋もないこととして、量的も質的も大切ではあるが、相談援助の現場においては質的な関わりかた（？）を重視したい……的なところを、落とし所にするのはありかなあ。どうだろう。無理やり引用するのはやめておくべきかも。

私見

量的調査結果をデータ分析することで、母集団の平均や分散の推定や、母集団に対して立てた仮説の検定が可能である。（参考：https://www.stat.go.jp/naruhodo/11_tokusei/kentei.html　総務省のHPっぽいし参考にしていいよね！）

テキストではケンドールの順位相関係数やコーホート調査などが紹介されていた。社会福祉士が実際に量的調査を行い、データをまとめ、学術的な意味をもたせた結論を導き出したいのであれば、分析の場面では統計学を修めた専門家に委ねるべきではあろう。しかし、分析結果を参照するためにはデータ分析のリテラシーも持ち合わせることが望ましい。