ケースは漁業、テーマは農業？の巻

下記は9月5日(土)の講義報告です。

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土曜1～2限：サーベイリサーチ法応用研究⑪⑫

1)「MS-Excel/SPSSの応用」「アンケート調査とデータ分析の実例」に関する講義があった。印象的な話は下記の通り。

・MS Word：差込印刷、MS Excel：t検定、SPSS：回帰分析などの操作方法の説明

2)第2回目のレポート(締切：9月26日)はデータ分析に関するもので、実際に行ったデータ分析を説明つきで提出すること。説明として、例えば、データの概要、分析に利用した統計的手法、分析結果などを含んでいることが望ましい。

土曜3～5限：テーマプロジェクト研究④⑤⑥

1)本プロジェクトは、職務上直面する企業・社会にとってインパクトのある、何故、如何にというような問いからなる研究課題について仮説を設定し、3つ以上の企業についてインタビューを含むケーススタディを行うこと、さらにインタビュー結果、2次データ、既存研究を論拠として仮説を説得力をもって検証することが要求されている。

2)今回は、チームメンバー、研究課題、リサーチクエスチョン、主要文献を１ページ程度で記述したものを事前に提出し、グループ毎に研究内容について発表を行った。

3)我がチームは議論に議論を重ねた結果、「研究テーマ：21世紀の農工販一体型ビジネスについて（仮称）」「リサーチクエスチョン：企業はどのようにして農工販一体型ビジネスを成功させているのか？（仮称）」に決定した。

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ようやく、我がBBHチーム(これも仮称)もテーマプロジェクトの方向性が決まった。「ケースは漁業、テーマは農業」といった単純な理由ではありません。この非常に奥が深そうなテーマに挑み、我々なりの「気づき」を手に入れたいと思います！

大変よくできました．．．の巻

下記は 8月29 日(土 )の講義報告のつづきです。

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土曜1～2限：サーベイリサーチ法応用研究⑨⑩

1)第1回目のレポート返却があった。主な内容は下記の通り。

・総合評価：大変よくできました

・コメント：研究の着眼点として非常に面白いと思います。ただし、具体的に仮説を設定して下さい。理論に基づいた仮説が先にないと、アカデミックな研究としては成り立ちにくいと思いますし、たとえ面白い結果が出たとしても、結果が理論に結びついていないと議論が難しいと思います。主成分分析を行ってどこまで何が分かるかが疑問です。主成分分析では、その成分を使えば統計的に説明できるか分かるだけでして、知覚的にどの成分が重要かを示すものではありません。少し着眼点を変えてリッカート尺度で質問する方が面白い結果が出るかもしれません。

2)「回帰分析」「MS-Excel/SPSS の基本」に関する講義があった。印象的な話は下記の通り。

・回帰分析：独立変数における変化が、どれほど従属変数に影響するかを説明する。

・従属変数：説明したい変数、独立変数：従属変数を説明するのに用いる変数

・変動：SST( 平均の回りの変動)＝ SSR(回帰によって説明できる変動)+SSE(回帰によって説明できない変動)

・決定係数R^2( アールスクエア)：回帰によって説明できる変数の全変動に占める割合。推定された回帰直線のデータへの当てはまりの良さを測る尺度。 0≦R^2 ≦1

・重回帰分析：一つの従属関数と二つ以上の独立関数

・多重共線性：二つ以上の独立変数間の相関が大きいとき、多重共線性が強いという。これは不必要に余分な独立変数が存在することを意味する。⇒重回帰分析の時の独立変数同士は、相関関係が高くない方がよい。 R<0.5が目安。

・その他：ダミー変数、ダービン・ワトソン比など

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レポート一つ一つに評価と丁寧なコメントをつけて下さった先生に少し感動しました。こういうフィードバックって重要だと誰もが思っていますが、いざ実行するのは結構大変なんですよね。（私も社内講師を担当しているのでわかります！）先生、ありがとうございました！

ピーチ！ピーチ！ピーチ！の巻

下記は8月15日(土)の講義報告です。

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土曜1～2限：サーベイリサーチ法応用研究⑦⑧

1)ケーススタディ(事例研究)に関する有名な本：ケーススタディの方法(第二版)　ロバートKイン著⇒この本は読んだ方がよい（准教授）

2)「理論と実証」に関する講義があった。印象的な話は下記の通り。

・生態学的誤ビョウEcological Fallacy：個人より大きい単位において起こったことを、その単位を構成する個人個人についてもあてはまると想定すること。⇒問題だ！

・測定の質を評価するための基準：①信頼性reliability／ある方法を同じ対象に繰り返し適用したときに、どの程度同じ結果が得られるか。②妥当性validity／社会的に合意された概念の意味がうまく測定されているか。

・信頼性の測定法：①再テスト法、②スプリット・ハーフ法、③クロンバッハのα等

3)「仮説検定」に関する講義があった。印象的な話は下記の通り。

・仮説は母数についてで、標本の統計量についてではない。⇒(例)日本における一世帯あたりの平均テレビは3台である。（H0：μ＝3）

・対立仮説は通常、研究で調査をしてみたいこと。⇒(例)日本における一世帯あたりの平均テレビ台数は3台でない。（H1：μ≠3）

・2種類の過誤：①第1種の過誤／帰無仮説が本当は正しいのに帰無仮説を棄却する誤り、②第2種の過誤／帰無仮説が本当は正しくないのに帰無仮説を棄却しない誤り⇒この2種類の過誤は、トレードオフの関係にある！

・検定力：正しくない帰無仮説を棄却する確率。

4)第2回目のレポート提出締切日が9月26日(土)へ変更になった。 

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そういえば講義中、准教授が「ピーチが．．．ピーチが．．．」とおっしゃっていたので、一瞬「映画：フェイスオフ」のニコラスケイジを思い出しましたが、「P値(検定力)」のことだったんですね．．．って、しょうもないコメントで申し訳ありません。

3.どちらとも言えない．．．の巻

下記は8月1日(土)の講義報告です。

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土曜1～2限：サーベイリサーチ法応用研究⑤⑥

1)「理論と実証」に関する講義があった。印象的な話は下記の通り。

　・Grounded Theory：社会学者のグレイザーとシュトラウスによって提唱された手法で、患者へのインタビューや観察などを行い、得られた結果をまず文章化し、特徴的な単語などをコード化した上で分析を行う。

　・アカデミックにお勧めの電子ジャーナルデータベース：①JSTOR、②EBSCOhost⇒例えばHarvard Business Reviewの論文が入手可能！

　・必要条件の例：妊娠するためには女性でなければならない。だからと言って、女性であれば必ず妊娠するわけではない。

　・十分条件の例：試験を受けなければ必ず試験に落ちる。しかしながら、試験に落ちたからと言って、全員が試験を受けなかったわけではない。

　・ポーター仮説：ハーバード大のM.ポーター教授の主張で、環境規制は環境への寄与だけでなく、技術革新をもたらすなどして生産性向上にも寄与する、という内容。

　・縦断的研究：長期間にわたって1つの現象を観察する研究。

　・コーホート研究：縦断的研究の1つ。特定の下位母集団、すなわち「コーホート」の長期的な変化を調査する研究。

　・測定の質を評価するための基準：①信頼性／ある方法を同じ対象に繰り返し適用した時にどの程度同じ結果が得られるかを問題にする(再テスト法など)、②妥当性／測定したい概念の意味が適確に測定されている程度

2)「アンケート調査票の作り方」に関する講義があった。印象的な話は下記の通り。

　・尋ねたい質問が100問もある場合、最後の方の質問に対しては「まともに応えていない」可能性が高い。

　・CSRを会社として意識していますか？という質問に対し、回答として1.全く同意しない、2.やや同意しない、3.どちらとも言えない、4.やや同意する、5.強く同意する、という5段階の選択肢を与えることは適切か？⇒同意するかしないかをハッキリさせるために3.どちらとも言えないを削除するという選択肢もある。が、設問によっては、選択肢の数字に「重み付け」を考慮する必要がある！

　・インタビューでのICレコーダーは、あまり意味をもたないケースが多い。

3)第1回目のレポート(締切：8月15日)はアンケート調査の内容に関するもので、実際に行うアンケート調査表を説明つきで提出すること。説明として、アンケート調査の目的や動機、仮説の立て方、各質問で測定しようとしている事象などを含むこと。 

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いよいよアンケート作成ですね。私のテーマはズバリ「鉄道車両デザインの感性工学」です。

なんとなくは覚えていましたから．．．の巻

下記は7月25日(土)の講義報告です。

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土曜1～2限：サーベイリサーチ法応用研究③④

1)「統計の基礎Ⅰ」「統計の基礎Ⅱ」に関する講義があった。印象的な話は下記の通り。

　・データの範囲：①データの分布具合を無視している。②異常値に大きく影響される。

　・四分位範囲：値の最も小さな部分ともっとも大きな部分の異常値を排除して、中央値のまわりに分布する50%のデータの集合の範囲。

　・標本分散：nではなくn-1で割る理由は、平均に含まれる揺らぎにより見かけ上、分散が小さくなってしまう分を補正しているからである。

　・変動係数＝標準偏差÷平均値　⇒変動変数を比較して、ばらつき具合を調べる。

　・カイ2乗分布の形は自由度（d.f.=n-1）で決まる。

　・ある母数θを推定するための統計量を推定量といい、その実現値を推定値という。また、標本分布の標準偏差を標準誤差という。

　・分散の区間推定例、比率の区間推定例など。

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今回の講義は統計の復習がメインということで、個人的にはちょっと．．．（時間を持て余してしまいました）故に授業中、8月15日(土)までに提出しなければならない第一回目のレポートについて考えていました。レポートのテーマはやはり．．．鉄道車両デザインの感性工学ですかね！

意外な場所で再会．．．SPSSの巻

先程旅行から帰ってきて早くも戦闘モードです！さて、下記は7月18日(土)からスタートした「サーベイリサーチ法応用研究」の講義報告です。

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土曜1～2限：サーベイリサーチ法応用研究①②

1)「コース概要」に関する説明があった。主な内容は下記の通り。

・本講義の目標は、修士論文等でアンケート調査を一通り自分でできるようにすることであり、統計ソフトウェアとしてMS-ExcelとSPSSを利用し実践的に授業を進めていく。

2)「経営学研究法」に関する講義があった。印象的な話は下記の通り。

・経営学研究法には、①定量的分析（アンケート調査法・実験法・二次データ分析法）、②定性的分析（インタビュー・参与観察法・資料分析による事例研究）、③数学モデル（経済モデル・数理モデル・シミュレーションモデル）がある。

・一次データ：ある特定の研究目的のために、アンケート調査や実験等を行って自ら収集したデータ。⇒（特徴）協力企業等の状況にもよるが、基本的に研究目的に合致したデータが収集できる。が、手間隙がかかる。

・二次データ：他人が他の目的で収集したデータ、あるいは政府機関等が公表する公共のデータ。⇒（特徴）客観性に富んだデータが入手できる。が、研究目的と完全に合致している場合は少なく、実際に測定したい変数を既存の二次データの変数で近似的に利用することが多い。

・アンケート調査や実験法は一次データを、既存資料あるいはデータに基づく二次データ分析法は二次データを利用する。

・参与観察法：例えば、ある組織内の営業部と技術部の人間関係の形成を探るのに、実際にその組織内に入ってみて観察する研究方法。

・資料分析による事例研究：ごく普通の事が新聞記事になるようなことはないので、新聞記事には特殊例が多いということに注意しなければならない。また、会社にとって都合の悪いデータは一般的に公開されていないということも留意しなければならない。本にしても、当たり前の事実をただ並べているだけでは誰も読まないので、面白い本を強調している可能性、あるいは、特殊例を並べている可能性があることに注意を払わなければならない。

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本講義ではSPSSという統計解析ソフトを利用するのですが、実は私はこのソフトとは仕事上で少しだけ縁があり、昨年東京恵比寿にあるSPSS社を訪問したこともあります。だからこれを機に、SPSSの理解を深めたいと思っています！