YUKARI'S COFFEE SUGAR

英語の学習法や単語帳・本の紹介。心理学について。

「ノルウェイの森」英語版に出てくる単語VII

直子病状悪化〜別れ 緑との関係が変化

slog 長い時間 コツコツと歩き続ける
trudge 重い足取りで歩く
nibble 〜を少しずつかむ
putrefy 腐る 腐らせる
debilitate 〜を衰弱させる
swanky .しゃれた
amble ブラブラ歩く
burrow 潜伏する
lucidity 理性的であること
pulpit 説教壇
flare 感情が爆発する
emaciate ひどく痩せる
numb 感覚のない
drench 水浸しにする



これで物語は終わりです。
読みながらわからない単語を調べた、自分のためのメモでしたが、
読んでくださいましてありがとうございました。

18歳の時にこの作品を読んだものの、再読できないかすかな心の痛みがあった私は、37歳の主人公が18歳の自分を振る主人公とほぼ同様の境遇にありました。

約20年の時を経た今、
「(自分の言語でない)英語なら、ワンクッション置いて入ってくるから、心の準備をしながら読めるだろう。」また、「丁寧に読みたい」と言うことで英語版で再読することにしました。

村上春樹の世界観や日本語と英語の背景にある文化的な違いというものまで全部を訳出するには限界はりますが、それは多言語に翻訳する際に共通することです。
何となくストーリーを覚えていたせいでもありますが、原文同様、平易な文章に訳されていて読みやすかったし、表現も美しかったと思います。

特に完読した後で、冒頭シーンを読み返すと、より理解できて何とも切ない気持になります。
人生経験によって、理解できる部分は増えていましたが、主人公が「ノルウェイの森」の音楽によってその音楽を聞いた当時の自分に引き戻されたのと同様に、最初に「ノルウェイの森」を読んだ当時の私に引き戻されてしまいました。

「ノルウェイの森」英語版に出てくる単語VI

ハツミさんが永沢に静かに怒りをぶつけるシーン~
緑の父の死後の小林書店にて

hoity-toity 横柄な 取り澄ました (ハツミさんの通っている大学を形容して)
enigma 謎
illicit love 不倫
with gusto 舌鼓を打って
hamper ~を妨げる
throb ズキズキする
quiver 震える
bizarre 奇妙な
wobbly ぐらつく、グラグラする
hulk 残骸

「ノルウェイの森」英語版に出てくる単語V

ミドリの父が入院する病院を訪ねて行くシーンです。

pasty 青白い
intravenous 静脈注射の、点滴の
dilapidated 荒廃した
demolition 取り壊し
slick 口先だけの(緑の父にはなかった性格です)
phlegm .痰
nostril 鼻孔 小鼻
murky 濁った
lukewarm 生ぬるい
knack こつ



「ノルウェイの森」英語版に出てくる単語IV

ワタナベが直子の施設を訪ねて行くシーン
傷つきやすい性格に関する単語が出てきます

precocious 早熟な
puberty 思春期
fragile はかない
vulnerable 傷つきやすい
alluring 魅惑的な
aviary 鳥小屋
radiant キラキラ輝く
rendition 演奏
chaperon 監視人
grumpy 気難しい人

「ノルウェイの森」英語版に出てくる単語III

小林書店でのミドリとの会話

androgynous 中性的な
streak 性格
bastard ろくでなし
 
直子が療養している施設についての説明

convalescence 療養
yank グイッと引く
recuperate 回復する
asylum 精神病院
pathological 病的な
salvation 救済
perk 元気づける

「ノルウェイの森」英語版に出てくる単語II

永沢との会話

slob ずぼらな人 がさつ者 不精者
(周りの人を批判した言葉)
writhe 身もだえする
irredeemable 取り返しのつかない
immaculate 純潔な
(ハツミさんの記述)
mediocre 二流の
dismantle ~を分解する 取り除く 廃止する

ミドリに関する記述

pry 詮索する
incinerator 焼却炉
tilt 傾き 傾く
nibmle 機敏な

「ノルウェイの森」英語版に出てくる単語I

1年近く 更新していませんでした。
申し訳ございません。

村上 春樹「ノルウェイの森」英語版で再読してみることにしました。
私が読んでいてわからなかった単語の覚書がてら
物語や登場人物のキーワードになりそうな単語をピックアップしていきます。

calisthenics 健康体操
thump 心臓がどきどきする
plump ぽっちゃりした
stroll そぞろ歩き
exhilaration ウキウキした気分
give a damn 関心を持つ(通例、否定文で用いる)
suffocating 息の詰まるような
pavement 歩道
voracious 貪欲な
hick 田舎者

統計に関する英単語

survey 調査
cross-sectional survey 横断的調査
longitudinal survey 縦断的調査
comparative survey 比較調査
quantitative survey 定量的調査
qualitative survey 定性的調査
one-shot survey 単発型調査
variable 変数
constant 常数
combinations of characteristics 特性
research subject 調査主題
conceptional definition 概念的定義
operational definition 操作的定義
hypothesis 仮説
proposition 命題
theory 理論
auxiliary theory 補助理論
empirical generation 経験的一般化
representativeness 代表性
adequacy 適合性
reliability 信頼性
validity of the interpretation 解釈の妥当性
scales 尺度
quantity 量
quality 質
measurement 測定
scaling 尺度化
nominal scale 名義尺度
ordinal scale 順序尺度
interval scale 間隔尺度
ratio scale 比尺度
external criterion 外的基準
multiplicity of indicators 多重指標
face validity 表面的妥当性
interchangeability of indicators 互換可能性
cross-out test 抹消テスト
Likert technique リッカート法
good-poor analysis G-P分析
descriptive statistics 記述統計
frequency distribution 度数分布
frequency 度数
relative frequency 相対度数
cumulative frequency 累積度数
cumulative relative frequency 累積相対度数
observed frequency 観測度数
expected frequency 期待度数
histogram ヒストグラム
cross-tabulation クロス表
2-way table cross-tabulation 2重クロス表
n×m table n × mクロス表
multiway table 多重クロス表
scatter gram, scatter plot 散布図
radar chart レーダーチャート
dispersion 散布度
redundancy 相対的冗長度
range 範囲(レンジ)
semi-interquartile range 四分領域
variance 分散
standard deviation 標準偏差
mean deviation 平均偏差
standard error 標準偏差
standard score 標準得点
random error ランダム誤差
systematic error 系統的誤差
bias 偏り
maximum 最大
minimum 最小
skewness 歪度
kurtosis 尖度
assumed mean 仮平均
coefficient of variation 変異係数
sample 標本
population 母集団
sampling 抽出
probability sampling 確率抽出法
non-probability sampling 非確率抽出法
judgmental sampling 判定抽出法
quota sampling クォータサンプリング
snowball sampling 雪だるま式サンプリング
simple random sampling 単純無作為抽出法
systematic sampling 系統抽出法
stratified sampling 層化抽出法
stratum 層
stratification 層別
weighted sampling 加重抽出法
stratified multi-stage sampling 層化多段抽出法
two-stage sampling 二層抽出法
multi-stage sampling 多段抽出法
primary sampling unit 第一次抽出単位
secondary sampling unit 第二次抽出単位
sub-sampling 副次抽出法
probability proportionate sampling 確率比例抽出法
sampling frame 抽出の枠
multinomial distribution 多項分布
parameter 母数
sampling error 標本誤差
sampling distribution 標本分布
central limit theorem 中心極限定理
sample size 標本の大きさ
estimation 推定
point estimation 点推定
interval estimation 区間推定
confidence interval 信頼区間
confidence limits 信頼限界
coefficient of confidence 信頼限界
precision 精度
unbiasedness 普遍性
consistency 一致性
efficiency 有効性
sufficiency 充足性
method of maximum likelihood 最尤法
probability distribution 確率分布
binomial distribution 二項分布
normal distribution 正規分布
Poisson distribution ポワソン分布
expectation 期待値
independence 独立
correlation 相関
association 連関
monotonic correlation 単調相関
multiple correlation 重相関
liner correlation 直線相関
correlation coefficient 相関係数
multiple correlation coefficient 重相関係数
partial correlation coefficient 偏相関係数
spurious correlation 見かけの相関
coefficient of constraint 制約係数
rank correlation ratio 順位相関比
information analysis 情報分析
rank correlation coefficients 順位相関係数
Spearman's correlation coefficients スピアマンの相関係数
Kendall's correlation coefficients ケンドールの相関係数
Kendall's rank correlation coefficients ケンドールのz係数
Kendall's tau beta coefficients ケンドールのτb係数
coefficient of concordance 一致係数
coefficient of agreement 同意係数
phi-coefficient φ係数
fourfold point correlation 点相関係数
Yule's coefficient of association ユールの相関係数
gamma ガンマ係数
elaboration エラボレーション
tetrachoric correlation 四分相関係数
bi-serial correlation 二系列相関係数
triserial correlation 三系列相関係数
interclass correlation 級内相関係数
auto-correlation 自己相関
corner test コーナーテスト
medial correlation 中央相関
regression 回帰
fitting あてはめ
least square 最小二乗法
simple regression 単回帰
multiple regression 重回帰
regression line 回帰直線
regression equation 回帰方程式
regression coefficient 回帰係数
coefficient of determination 決定係数
explanatory variable 説明変数
independent variable 独立変数
dependent variable 従属変数
residual 残差
covariance 共分散
analysis of covariance 共分散分析
multiple regression equation 重回帰等式
trend test 傾向検定
trend analysis 傾向分析
orthogonal polynomial 直交多項式
logarithm function 対数関数
parabolic 放物線
hyperbolic 双曲線
exponential 指数関数
test 検定
population mean 母平均
sample mean 標本平均
population variance 母分散
sample variance 標本分散
significance 有意
level of significance 有意水準
significance probability 有意確率
error rate experimentwise 実験の誤差の確率
error rate per comparison 比較の誤差の割合
statistical testing 統計的検定
statistical test of hypothesis 統計的仮説検定
null hypothesis 帰無仮説
alternative hypothesis 対立仮説
critical region 棄却率
power function 検定力関数
sequential analysis 逐次検定法
relative power efficiency 相対効率
Chi-square test カイ2乗検定
simple hypothesis 単純仮説
composite hypothesis 複合仮説
degree of freedom 自由度
statistic 統計量
Chi-square statistic カイ2乗統計量
t-statistic t統計量
t-ratio t値
data データ
cross-section 横断面
time series 時系列
asymmetric distribution 非対称分布
data analysis データ分析
analysis of variance 分散分析
mean square 平均平方
one-way layout design 一元配置法
t-testt検定
2-sample t-test 2標本t検定
non-central t distribution 非心t分布
non-parametric ノンパラメトリック
main effect 主効果
factor 要因
level 水準
interaction 交互作用
multivariate analysis 多変量解析
quantification theory type I 数量化I類
multiple linear regression analysis 重回帰分析
discriminant analysis 判別分析
canonical correlation analysis 正準相関分析
partial correlation analysis 偏相関分析
latent structure analysis 潜在構造分析
principal component analysis 主成分分析
factor analysis 因子分析
common factors 共通因子
factor loadings 因子負荷量
varimax rotation バリマックス回転
contribution 寄与率
cluster analysis クラスター分析

高校入試作文

最近の入試問題では、暗記したことをそのまま問う問題だけでなく、考えさせる問題が増えてきた。国語においてもそれは例外ではなく、作文を入試問題にとりいれる高校が増えている。一言で言えば、筆記テストで計れない人柄を見るのが作文である。作文は一見点数がつけられないようであるが、高校によってきちんと採点基準を設けている。「作文は生まれつきの才能だ。」と言ってあきらめている受験生を目にするが、この採点基準を満たすような作文を書く訓練をすれば、誰にでも作文は書けるのである。逆に作文には自信があると思って何も対策を練らなかった受験生が、いざ本番になってあれもこれもと欲張りすぎて結局散漫で、日本語的にも誤った答案を書いて合格しなかったということもありえるのである。

これから合格する作文を書くために必要な技術について述べるが、読むだけでは不十分である。実際作文を書いてみて、添削を受けて、必要な本を読むということの繰り返しと積み重ねが大切である。文章力をつけることは、高校受験だけでなくこれからの人生に役に立つであろう。「学問に王道なし」である。

作文の採点基準

内容・構成
一、与えられた課題に合った内容であるか
ニ、論旨が明確になるよう論理的に文章を構成しているか。特に理由と結論の関係が論理的であるかどうか。具体例と自分の考えを分けて書いているか。
三、段落設定は適切か。

表現について

一、主述の乱れ・不適切な用語などはないか。
ニ、字数制限を守っているか。字数の九割以上書かれているものが特に良く、最低でも八割以上は書かれていることが望ましい。

表記について

原稿用紙の使い方は正しいか。

誤字・脱字・送り仮名の間違いはないか。

採点担当の先生(読み手)の立場になって考えてみよう。先生は何百枚という答案を読むわけであるから、「よい答案は目立つ」のである。同時に、「数枚答案を見ると、もう疲れてしまう」ともいえるだろう。
文法・語法・漢字などの誤りを正すだけで他の答案と「差がつく」。この癖をつけておけば、当日予想もつかないような題材が出されても、内容はともかくとして形式の整ったものが書ける他の受験生と差をつけることができるのである。

作文の学習法

知識を身につける。
よい文章を読むこと。新聞の投書欄・文化欄を読んでとにかく文章に慣れる。
材料を仕入れる。自分の言葉で書けるようにする。
表記法・表現法を学ぶ。

漢字の練習、特に同音異義語を練習する。

実際に作文を書く→添削指導を受ける→アドバイスを読む。知識を身につける→書きなおすというプロセスを少なくとも十回は繰り返す。

作文を書く手順

問題をよく読む

何について書くべきか考える

自分の意見や感想を書くものなのか、課題文を読んで要約したり、感想を述べたりするものなのか見極めよう。

守るべき条件を見る

段落構成、字数制限など厳守しよう。

論点を絞る

例えば、「中学校生活の思い出」といっても委員会活動、クラブ活動、修学旅行、運動会、友情…これらを全部書いていると散漫なものになってしまう。自分に一番影響を与えたものは何か絞って書く必要がある。「志望動機」についても同じことが言える。

構成の決定

答案を書く

ここまでの段階にじっくり時間をかけること。思いつきで書き始めると、途中で何を書いたらよいかわからなくなってつまったり、作文そのものが平凡なものであったり、ということになりがちである。 試験官は何百枚という作文を読み、採点するということをお忘れなく。

原稿用紙の正しい使い方

高校によっては、原稿用紙のオーソドクスな使用法とは違う書き方を要求する場合もある。字数制限を重視することから、題名・氏名は書かずに、本文から書き始めよ、という指示が多い。問題の表紙にも目を通し、監督官の当日の指示にもきちんと耳を傾けることを忘れずに。ここでは特に誤りやすいきまりについて述べる。

句読点、カッコは一字分。ただし『、』や『。』と『」』が続いた時は一マスとる。行の最初のマスには句読点、閉じカッコを書かないこと。そのような場合には、前行の最後のマスの中に書き込む。ただし、高校によっては、文字数制限の方に重きをおくためか、例えば句点を次の行の最初に打つなど、規則を無視した書き方を求める場合もある。問題の表紙や試験官の説明に注意すること。

『?』や『!』は一字分。しかし、特に必要な場合あまり多用しない方がよい。

()は一字分。語句や文などの説明・補足をするが、これも説明力不足を露呈するので多用しない方がよい。

会話・引用等は「」話中あるいは二重引用の場合は『』でくくる。

数字は、縦書きでは算用数字を使わずに漢数字を使う。ただし、欧文文字や算用数字を横書きする場合、慣用は一マスニ字。この点については、問題に扱いが明示される場合もある。

思考点(「……」文中の省略、会話の沈黙、余裕を残したい時に用いる)やダッシュ(「―」文の途中で説明を加えたり省略したりする時に用いる)は慣用でニマス用いる。思考点の場合、一マスに三つでニマス用いるのが普通。

○段落の冒頭は、必ず一マス空けて書く

正しい表記法

○硬めの書き言葉を使う

くだけた口語体は禁物。また、文末は常体(「だ・である」体)か敬体(「です・ます」体)かに統一すること。

一、「ね」「よ」「さ」などの間投助詞・終助詞は使わない。
ニ、流行語は使わない。
例)可能の「れる」×食べれる 
単数の「とか」×作文とかは苦手だ
強調の「超」 ×作文は超苦手だ
その他 やっぱり・けど・むっちゃ・むかつく・そうなんだ・思っちゃうなどの話し
言葉
#ただし作文の本文中に会話を引用する場合は、会話体を使ってもかまわない。

文末ははっきりと
作文は自分の意見を述べるものであるから、「〜と思えなくもない」、「〜ではならないだろう」といった結論付けを逃げる表現は避けよう。

「〜と思う」「〜のである」というように断定を使うのが望ましい。


○漢字で書くべき単語は漢字で

むやみに漢字を濫用する必要はない。誤字は禁物。どうしても漢字が思いつかない場合は同義語を考えるなどひと工夫したい。
漢字が苦手な人はまず同音異義語から練習しよう。
正しい送り仮名を使おう。
読点を正しく使おう。

表現方法の工夫

一文は短めにする。
接続助詞でだらだら文章をつなげず、いったん文章を切って、接続詞でつなげる。
一文の中に多くの内容を盛り込まぬようにする。
主語・述語の係り受けを正しくする。

私の夢は、学校の先生になりたいです。
→私の夢は、学校の先生になることです。

副詞の呼応を正しくする。
とても〜ない おそらく〜だろう

表現の工夫をし、文章を印象深いものにする。
比喩 先生は湯気を立てたように怒った。(直喩)
先生は鬼だ。(隠喩)
擬人法 風が泣いている。
倒置法 「何度言えばわかるんだ。君は。」
擬声語 風がピュ−ピュー吹いた。
擬態語 彼はのっそりと歩いてきた。

はりのある文章を書くようにする。
作文を添削していると、よく苦し紛れに字数稼ぎのために関係のないことを書いたり、同じことを何度も繰り返し書いている答案がある。本来、四百字程度の作文ならそんな余裕はない。同じ事を書いてもよいのは、冒頭と結びの部分くらいなのである。

よく出るテーマ

高校生活で大切にしたいことを六百字から八百字で書きなさい。(六十分)

中学校生活で最も印象に残っている事を八百字で書きなさい。(六十分)

ヒント

中学生活で思い出に残る出来事のきっかけ(生徒会・クラブに入った)

練習や活動の厳しさなど体験をいれながら具体的に書く。

体験によって学んだ事や感動したこと、それらをどのようにこれからの高校生活に生かしていくか

「私の将来」という題名で六百字から八百字で書きなさい。(五十分)

ヒント

夢を選んだきっかけ、その夢がどれだけやりがいがあるかを書く。

仕事の内容を調べ、よい面、きつい面も述べ何故自分に合っていると思うかを書く。

夢の実現のために高校生活では何をがんばるかを書く。

志望の理由について六百字から八百字で書きなさい。(六十分)

ヒント
学校のセールスポイントを調べたり、体験入学があれば参加したりして積極的な姿勢を示す。その学校がホームページを開設しているならアクセスしてみるのもよいだろう。

▼人にすすめられた、家から近い、制服のセンスがよいなどの理由はたとえ第一志望でなくとも書かない。

▼四百字なら一つ、六百字ならニつ、八百字ならニつか三つの動機を入れるのが適当。

目的・変数の数・種類別による主なデータ処理法

データ処理の目的
 データの特徴を知る
 変数間の違いを調べる
 変数間の関連を調べる
同時に分析する変数の数
 1
 3以上
 1
 2
 3以上

 2

 3以上
  データの種類    
質的データ   量的データ  
(N:名義尺度 R:順序尺度) (間隔尺度 比率尺度)
 対応なし
 対応あり
 対応なし
 対応あり
度数分布表NR
クロス表NR
四分位偏差R
 ヒストグラムNR
メディアンR
 度数分布表
平均 分散
母平均と母分散の推定
 ヒストグラム
標準偏差検定
 数量化I類N
  III類N
潜在構造分析N
(多変量解析)
   I類N
   IV類N
 因子分析
クラスター分析
多次元尺度法
 主成分分析

(多変量解析)
 2項検定N
適合度の検定
 カイ2乗検定N
ラン検定R
 正規分布
カイ2乗検定を利
 t分布
用した検定
 カイ2乗検定N
直接確定法N
フィッシャーの直接法N
メディアン検定R
U検定R
ラン検定R
モーゼスの検定R
マンホイットニーの検定R
 マクマネーの検定N
サイン検定R
サインランク検定R
 ランダマイゼーション検定
2つの平均値の差の検定(t検定)
2つの分散の差の検定(F検定)
 ランダマイゼーション検定
ワルシの検定
対応のあるt検定
 カイ2乗検定N
メディアン検定の拡張R
クラスカル・ワリスの検定R
 コクランのQ検定N
フリードマン検定R
 コクラン検定
バーレット検定
分散分析(ANOVA)
多重比較
 繰り返しのある分散分析
共分散分析
多変量分散分析
 独立係数N
スピアマンの
ケンドールの
点双列相関係
 点相関係数NR
順位相関係数NR
順位相関係数NR
係数
 回帰係数
四分相関係数
相関比
ピアソンの偏差
 散布図
双列相関係数

積率相関係数
 一致係数R
   重回帰係数
重回帰分析
判別分析(多変量解析)
 偏相関係数
正準相関分析

データ処理法各論・多変量解析編

多変量データ(一つの個体について二つ以上の実数による測定を行うことによって得られたデータ)の特徴をつかんだり、予測をしたりするために用いる方法を多変量解析という。厳密にどの方法を用いるかは、データの種類、独立変数、従属変数の組み合わせによって決まる。

 独立変数と従属変数

 行動からの立場をとる心理学者は、生活体に各種の刺激が与えられた場合、それに対して反応する生活体の行動がいかなる仕組みによるのかを明らかにすることを目指す(S→Rモデル)

 刺激にあたるものが独立変数、その結果として生ずる生活体の行動つまり反応が従属変数にあたる。 

 質的データと量的データ

 多変量解析においては、同じ目的でおこなうにしても、扱うデータの種類(質的データか量的データか)によって用いる手法が異なる。

table

データ処理法各論

最近では、コンピューターの普及とソフトウェアの発展により、以前には大型汎用コンピューターでしか利用できなかった統計パッケージ・プログラム(SAS,SPSSなど)がウインドウズ上で手軽に利用できるようになった。
  また、ウインドウズ判でもデータをこのように処理しなさいという命令文(コマンド)を自分でつくらなければばらなかったのであるが、最新版ではアイコンをクリックするだけで統計的な処理が行えるようになった。このようなソフトを用いれば、統計を数学的に理解できなくても、複雑な計算を自分でしなくても、データを処理できる。しかし、問題を発見し、仮説を設定し、科学的な手続きによりデータを収集し、どの収集法、統計的手法を用いるか決定し、分析結果を解釈することは自分でおこなわなければならない。コンピューターが行ってくれるのは、統計的な計算、有意差検定、グラフをつくって、データを見やすくすることである。ここでは主に、統計パッケージを使う際に必要とされるデータ収集法、統計的手法を決定するための基礎知識について述べる。  

1.研究法

1-1 観察

 実在する集団あるいは個人になんらかの影響を加えることの意図なく研究の対象とする方法。
 長所 対象者の言語報告を介することなく、観察者自身が、目前に起こっている行動や出来事を、観察記録するので現象と観察者との「直接性」が保てる。
 短所 研究対象自体のもつ複雑さ(a)行動の生起する刺激状況 (b)行動主体(c)反応や言動の様式、のそれぞれに固有の複雑さのために、観察法だけで、行動の法則性や因果関係を客観的にとらえることが困難である。

1-2 実験

 関連するすべての因子を統制した情況において、人為的にある刺激を導入し、これによってこの刺激とその結果とに関する因果関係を検証することである。
1)実験者の外的な行為を含んでいる。(人為性)
2)実験者の持つ仮説の検証を意味している。(検証性)
3)そのために実験状況の統制を含んでいる。(統制性)

 長所

 問題にしている変数以外の刺激変数群ないし個体変数群の影響を人為的にコントロールしたうえで、問題の変数が反応変数群にどのような影響をおよぼすかを組織的に観察できる。
 所定の手続きに従いさえすれば誰でも臨むときに結果を再現できる。
 周到に準備した上で精度の高い観察データが効果的に得られる。

 短所 

 研究者の条件操作によって人工的に社会的場面がつくられるので、現実世界から遊離したり迫真性が乏しくなりがちである。
 研究対象が人間であるので、研究者の意図や研究目的を憶測し、現実の場面なら観察されるはずの反応や行動を故意にゆがめる場合がある。
 実験においては、これを防ぎ、被験者の自我関与を高めるために、作為的に本当の目的を隠し、偽の目的を被験者に教示するというやり方(deception)がかなり頻繁におこなわれるが、これに関しては倫理的立場などから、さまざまな議論、批判がなされている。 

1-3 調査

 研修者が研究対象に問いを発し、研究対象がそれに答えるという形式でデータを収集する方法。

 長所  

 短時間で多くの情報を得ることができる
 「内面意識」に属する事柄を全体として客観的に知るためにはほとんど唯一の科学的研究法
 「実験室事態の非日常性」批判に対する回答となる。  
 短所 

 条件統制が厳しく、従属変数の測定も大ざっぱである。
 扱いうる行動が制限される。被験者のプライバシーに関する問題。

1-4 検査

 既に標準化されている手続きや測定尺度を利用し、知能、適性、性格、態度、興味、動機などの属性についてのデータを収集する方法。

 長所

 実施する人が異なっても、比較的安定した結果が得られる。
 同じ検査を用いれば、以前のデータや他の研究者との比較が容易である。

 短所

 仮説検証には向かない。
  他の研究法と併用するのがのぞましい。

1-5 研究法の選択

 研究法の選択は、個々の研究テーマに応じて決まってくるものである。そこで、問題意識や仮説の性質に基づいて研究を一応タイプ分けして、そのうえで、どのようなタイプにはどの研究法が適しているかという形で対応関係をしめすことにする。

1-5-1

(a)法則定立的(nomothetic) 研究 人間の一様性を追求する立場
→観察、実験、調査

a.仮説検証的(hypothesis testing) 研究
 研究者が事前に検証すべき(時に反証すべき)仮説を用意しておいて、収集されたデータがその仮説と一致するか否かを吟味する。理論志向型向き。 →主として実験 副次的に観察と調査

b.探索発見的(exploratory testing)研究 
 特定の仮説を事前に用意することはせずに、むしろ得られたデータの中からなんらかの規則的関係や新たな研究仮説を発見することに重点をおく。
 データ志向型向き →主として観察と調査 副次的に実験

(b)個性記述的(idiographic)研究 人間の多様性を重視する立場   
→観察、検査
事例研究(ケーススタディ)
1-5-2

(a)少変数型研究 研究で注目する変数が少ない→実験

(b)多変数型研究 研究で注目する変数が多い →調査

1-5-3

(a)長期的研究  ある変数の長期的影響に興味を持つ→観察、検査、調査

(b)短期的研究  ある変数の短期的影響に興味を持つ→実験
2.測定の妥当性と信頼性

 測定とは、ある規則に従って事象に数値を割り当てることであり、心理学の研究では、実験、調査、検査、観察などによって測定がなされる。
 心理学的測定とは、行動を数量化することである。尺度とは行動と数字を対応化させるものであり、行動の法則性を考える目安なので、規則を明らかにしておくべきである。
 測定は「妥当性」「信頼性」といった科学的基準をいつも配慮しなければならない。
「妥当性」は調査者が対象にたいして行っている観察が調査しようとしていることを実際に把握するものになっているかどうかということ。「信頼性」は、同一の現象を繰り返して測定したときに、その結果に大きな差違はないかということである。

3. S.Sスティーブンスの尺度分類

 得られる測定値の意味と、それに可能な統計的処理は、これらの水準に依存している。

 名義尺度 (nominal scale)
  一般に異なる対象を互いに区別するために用いられる尺度である。男性に1女性に2という数値を与える場合がこれにあたる。このとき用いられる数値は、カテゴリー毎に異になってさえすれば、1対1対応で他の数値に変換することが可能である。

 順序尺度 (ordinal scale)
対象のもつ属性に関して順序づけが行われる場合に用いられる尺度である。たとえば、自分が好意を感じる順にA〜Eの学生を並べる場合がこれにあたる。この場合に問題となるのは、測定値間の順序でありその間隔には何の意味もふくまれていない。1番好きな人と2番目に好きな人の差、4番目に好きな人と5番目に好きな人の差というのは同じではないのである。

 間隔尺度 (interval scale)
測定値間の順序だけでなく、その差の大きさ(間隔)にも意味がある尺度である。例えば、36°Cと37°Cの差は、35°Cと37°Cの2倍という関係が成り立つ。

 比率尺度 (ratio scale)
  間隔尺度の場合、測定値の間隔には意味があるが、原点には本質的な意味がない。
温度も摂氏0°Cというのは、温度がないわけではないし、華氏に変換すると原点が変わる。これに対して、比率尺度には絶対原点が存在する。重量0kg長さ0mというのは、文字通り重量や重さが無いことを示す。比率尺度では対応する測定値の比が一定になる。

 順序尺度や、名義尺度によるデータには、本来数値を表す必然性がないので、質的データ、間隔尺度や比率尺度によるデータを量的データと呼ぶこともある。
 また、量的データには、飛び飛びの値しかとりえない、人数や個数、回数などのデータ (離散変量 discrete ariable) と、時間、年などのように連続線上のあらゆる値をとりうるデータ(連続変量 continuous variable)がある。

3.記述統計と推測統計

 記述統計とは、データを整理し、数学的形式によって要約し、表現することである。
 データ間の関連を知るための相関もこの中に含まれる。
 推測統計とは、母集団を観察する代わりに標本を観察して、それをもとに母集団の特性を推測して分析することである。実験や調査を行う目的は、研究対象になった被験者、被調査者だけに関する知識を得ようとするよりはむしろ、人間一般とか大学生全体といった大きな集団のもつ特徴を調べたり、一般的な人間の行動傾向や心理過程についての知見を得ることにある場合が多く、よく用いられる。

4.対応あり(従属)と対応なし(独立)

 対応なしとは、異なる被験者を各処理水準に無作為に割り当てることで、(1人1試行しかしない。)対応ありとは同一の被験者を全ての処理水準に参加させること(1人が複数回の試行をする)である。

5.パラメトリック検定とノンパラメトリック検定

 2群のデータの平均値の差を検定する際もちいられるt検定は、次のような仮定のもとで使用される。
(1)両群のデータがどちらも正規分布をする母集団から抽出された無作為標本であること。
(観測値の母集団分布に関する仮定) 
(2)両群のデータが属している母集団の分散が等しいこと。
  (分布のパラメータに関する仮定)
  このような仮定をもつ検定をパラメトリック検定、持たない検定、母集団分布に依存 しない統計量をもちいて行う検定をノンパラメトリック検定という。
  ノンパラメトリック検定は
(1)母集団分布に関する仮定を必要としない
(2)順序尺度、名義尺度によって測定されたデータに対しても適用できる。
(3)検定力からみたとき、少数データに適した検定法である。
(4)検定のための計算が簡単である。

6.仮説検定法〜差を吟味する〜

 統計手法を選択し、出力結果を読みとるために必要な知識
(途中の計算過程の説明は省略)

(1)帰無仮説を設定する。(AとBには差がない、とする)
(2)データの差を算出する。
  2つの分散の差の検定→F検定
  2つの平均の差の検定→t検定
  度数や%の差の検定 →χ2検定    
(これらは検定の名前と変数2つを指定すると計算してくれる)
(3)臨界値(棄却域と採択域をわける分岐点を決める。)
  有意水準(危険率ともいう。ある仮定を設定したとき、めったにおこらない事象 が起こる確率)は、普通5%であるが、精度を高めたければ、数値を下げる。
  出力結果には差のあるぎりぎりの有意水準が表記されるだけで、差があるかないかまでは教えてくれない。0.05以上の値が出ているときは差がないので、結果をまとめる際にn.s(nosignificant:有意差なし)と表記する。
(4)データの値が採択域に入ったら、差がないとし、仮説を採択棄却域に入ったら差があるとし、仮説を棄却する。       

引用文献

 飽戸 弘 「社会調査入門」日経新書 1971

 末永 俊郎 「社会心理学研究入門」 東京大学出版社 1987

 宝月 誠・中道 實・田中 滋・中野 正大 「社会調査」 有斐閣 1989 

 三井 宏隆 社会心理学の実験をめぐる諸問題 実験社会心理学研究 1979
第19巻 71-79

 森 敏昭 吉田 寿夫 編著 「心理学のためのデータ解析テクニカルブック」  
北大路書房 1990

 安田 三郎 社会調査の計画と解析 東京大学出版 1970 219-234 

データ処理法総論

心理学以外の分野でも、(テレビ番組でもそうであるが)アンケート、インタビュー、実験などのデータを用いることが多くなったようです。せっかく時間と労力をかけるのだから、正しい科学的な手続きのもとで行いたいと思う人は参考にしてください。

1.理論とは・・・

 一般に科学における理論や学説は、現実世界のある構造的特性を、言葉によって描写したものである。科学者は現実の本質的特徴を抽出し、それを概念、図表、数学的記号などをもちいて表現する。科学はこのような言語手段がなければそもそも成り立たない。
 科学的な研究法とは、測定という手段を通じて現実の「経験」の世界から仮説に関連する側面をデータとして収集することが必要になる。

2.データ処理をするための手順

2-1.仮説の設定

 調べようとするものを明確にし具体的にする。
 何をどのように検討したいかをはっきりさせる。
 調査によって、その真偽を確定すべき証拠が獲得されるためには、仮説はつぎのような特徴を具えていなければならない。(Guy R.F et al.,1987)

(1)明確性  仮説の明確性は、それを構成する変数(概念)の概念的定義(ある概念をほかの諸概念を用いて記述すること)・操作的定義(できるだけ確認をうけやすい、実行し得かつ観察し得る操作を明確に表現する言葉から構成された定義によって達成される。

(2)限定性  仮説は、変数間に「関係がある」と言明するだけでなく、関係の方向や関係が現れる時間的・空間的および対象限定条件を明示しなければならない。  

(3)価値自由性 仮説は経験的な検証手続きによって正誤を判断できなければならない。これは調査者の個人的価値、主観的選好や規範的陳述が排除されるべきことを要求する。   
(4)検証可能性 仮説は(1)〜(3)の要件を満たした上で、検証する方法の有効性に制約される。

2-2.データの収集

 データ収集の方法を決定し、収集する。

 仮説の設定のしかたによって収集方法が決まってくる。 
  観察法、調査法、実験法、検査法のどれをもちいれば適切なデータを集められるのか検討すること

 人間の通有性・普遍性に重点をおく場合ー統計的研究
 全体の中に示される集団的安定性をもつ秩序を求める。ここでは個人差はあくまで平均基準からの偏奇としてあつかう。人の行動の一般的傾向を予測する行動科学的接近
 人間の特殊性・個別性に重点をおく場合ー事例研究

 具体的な個人の資料に基づいて多面的・力動的に分析し、系統的・総合的な理解把握だけでなく、その理解をもとにして、個別的・具体的に問題解決の方向を示唆し、それへの対策を実践していく。臨床心理学的接近

2-3.データの処理

 データ処理の目的をあきらかにし、目的に応じたデータ処理法を決定する。

 データの特徴を知りたい→記述統計
 図表・グラフ          多変量解析
 データの違いを知りたい→検定
 データの関連を知りたい→相関(記述統計の中に入る)

2-4.仮説の検討  
 データ処理した結果を検討・吟味する。
 どこまでどう結論づけてよいかの限界を理解しておく。

 調査(実験)を成功させるには

1.対象は社会的文脈にある人間である。”汝戯れに調査(実験)するなかれ”
2.「本当で」(必要条件)かつ「おもしろい」(十分条件)調査(実験)をするように心がけよう。
3.理論的図式(理論的枠組)のない調査(実験)は害あって益なし。
4.先行する諸研究をよく調べよう。
5.プリテストで調査内容を吟味しよう。
6.いいかげんなデータからは誤った結果しか出てこない。
7.統計学をしっかり身につけよう。(コンピューターを味方にしよう)。
8.データの精度(誤差と偏り)に注意しよう。
9.「事後解釈」はつつしもう。
10.データの積み上げこそ真理への道

間違いだらけのアンケート調査

日本人ってけっこうアンケートを「とるのが」好きですよね。
 それで結果をみるのも好きですよね。ananの好きな男ランキング、
 今、彼氏いますか?週に何回デートしてますか?何歳で結婚しましたか?・・・
 アンケート結果で、「人はどうなんだ」ということを知ることができて安心できるからかもしれません。

 アンケートの一番の目的は、「どの意見が一番妥当か」ということを知るための多数決でしょう。例えば、100人をつかまえて「神戸空港建設反対」というひとが過半数ならそれを、国民の意見とする。この考えは間違ってないですよ。まさか、日本人全員にきいてまわるわけにはいかないしね。

 ですが、神戸の人と、東京の人に1000人ずつに同じ意識調査をして、神戸の人が723人反対、東京の人が565人反対だったとしましょう。
  ここから「神戸の人は東京の人より、神戸空港建設に反対している」と結論付けてもいいでしょうか。答えはノーです。ちゃんと統計的手法にもとづいた計算をもとにして、差があるかを考えないといけないのです。
 差があると認められて、初めて上記のことがいえるわけです。

 実は、この手法をふまえないで、いろんな法則をたててしまってることが多いのです。

  これはあくまで例ですが
  3人の人に、とうがらしを2週間食べつづけてもらいました。
  Aさんは0.3kgやせ、Bさんは0.8kgやせ、Cさんは1.0kgやせました。だからとうがらしを食べるとやせます。と。確かに数字が減っていれば、やせたことになります。
 でも3人くらい実験したところで本当にやせるといえるのでしょうか。あるテストを実行する前と、後で数値に変化があったか、差があるかということは、もうちょっとサンプルを増やして、統計的手法で計算しなければなりません。

 とうがらしの例はいわば、「みなさんの会社の社員食堂で3人昼ゴハンを食べている人がいます、そのうち2人がカレーを食べてました。だから日本人の66.7%がお昼にカレーを食べています」と結論づけるようなものなのです。
これならおかしいってわかるでしょ?

 多くのアンケートや調査は、何人がどれに答えたか、を出せば満足して終わり、のような気がします。
 でも一応数字だから科学的なことやってるように見えるんですよね。中学校で習う「資料の整理」高校でならう「統計」の部分って飛ばしてしまうことも多いし、数学が嫌いな人が多いので、ますますみんな正しくデータを読むことができなくなってくる。
 悪質なデータは、極端に言えば「はじめに結果ありき」なんです。プロセスは都合のよいように書いて、そちらの結論に誘導してしまうというわけです。

 新しい発見がそうしょっちゅうあってたまるかっての!  
 健康についても、教育についても、いろんなデータがでまわってますけど、簡単に惑わされないようにしてください。
そのデータがほんとに科学的手法に基づいたものであるかを確認するようにしてくださいね。

災害に関するガイド

TOP 11 SAFETY ITEMS

1. water
2. food
3.duct tape
4.garbage bags
5.flashlight(with batteries!)
6.whistle
7.radio(with batteries!)
8.first aid kit
9.clothes
10.medicine
11.important document

Ana-Marie Jones

TOP 10 LIST FOR COMMUTERS

1.don't panic - assess your circumstances
2.carry a portable radio
3.carry a map of your on-foot route home
4.keep a pair of sneakers in your locker
5.keep chocolates and caramels in your desk drawer
6.draw up a communication plan and a place to meet your family in case of an emergency.
7.quickly inform out-of-town relatives of your safety
8.practice walking home from work.
9.keep a supply of body warmers or coolers
10.don't be shy - ask strangers for help

Tokyo metropolitan government's disaster prevention bureau

災害に関する英単語 

disaster 災害
calamity 災難
catastrophe 破局・大災害
jeopardy 危険
hazard 危険
hazard map 災害予測地図
earthquake 地震
tsunami 津波
aftershock 余震
phenomenon 現象、異常気象
circumstance 事情
shelter 避難所
emergency messaging service 災害用伝言サービス
blackout 停電
store 貯蔵する
metal fittings 金属製建具
shatter 粉々にする
fire extinguisher 消火器
triage トリアージ 負傷程度に応じて治療優先順位を決めること
crush syndrome クラッシュ症候群
volcano 火山
eruption 噴火
epidemic 伝染病
hygine 衛生
infection 空気伝染
contagion 接触伝染
wreck 難破させる
famine 飢饉
drought 干ばつ
plague 疫病

震災と心理学

災害心理学 

心理学の中で最近の新しい研究部門。
 心に加えられた傷の意味である「トラウマ」という言葉は知られるようになってきたが、後に様々なストレス障害を引き起こす疾患を心的外傷後ストレス障害、省略して、PTSD;(Post-traumatic stress disorder)と呼ぶ。災害心理学が扱うのは 大災害に対する人間の心理、行動や心への現れを分析し災害の予防、心のケアに努める。

阪神大震災後ライフラインはストップし、近代医療での治療はほぼ不可能となった。転送時の搬送手段は救急車に頼るほかなかったが、自家用車が道路にあふれだし、渋滞のため事実上作動不可能となった。また適切に医療機関の選択がなされなかったせいで、転送される患者も多かった。そのため手遅れになったケースがあった。家具や家の残骸の下敷きになって救助された人が、見た目には何ともないからと軽視していた結果、実はクラッシュ症候群であった、ということも無知からくる悲劇だったといえよう。特にクラッシュ症候群には迅速な集中治療が必要なのである。
  これらの問題を解決するためにはまず多数の医療機関の機能が消失するような広範囲な被災状況でも平常時と同じく、重症患者の治療が行えるようにすることがなによりも重要である。また、被災地外の病院への搬送を迅速に行えるようにすることも必要である。そのためには医療従事者が患者の受診機関の適切な選択が行うことができるように普段から、教育することが必要である。患者が自分で動ける場合、自分で病院までくることがある。その時、いきなり大病院に来ては限りある治療手段が行き渡らず、特に重症で緊急治療を要する患者が助からなくなることも起こりうる。患者側にも適切な機関を訪れるよう教育していくことが必要である。
 また普段から避難訓練だけでなく、救急医療の知識、人工呼吸、心臓マッサージなどが行えるようにする訓練(普通救命講習)を行うことも必要である。普通救命講習は近くの消防署に問い合わせると受講できる。

 震災後、住居を失った人々も修繕をほぼ完了し、物質的な問題が回復した後で重要となってくることは心理的な問題へのアプローチである。物質的な問題は、住居の損傷度などで測定可能である。また外傷なら目に見える。しかし心の問題は数量化できないわけであるし、不合理な側面も多い。
  現在、心身外傷的ストレス障害(PTSD)が問題となっている。これは、災害、戦争といった通常人間が体験するものを超えた体験に対する反応として生じる精神的な障害である。心理的な問題は必ずしも被災した直後に起こるわけではない。初期的なショックとしては、「しばらくゆれてる感じがする」、「眠れない」、「もう一度起こるのではないかと不安になる」といった経験をする。しかし時間が経つと、だれでも体験するような問題から、これからどうやって生きて行くべきか、生死、住居などの問題といった個人的なものに移行してくる。その際心理的な葛藤が生じてくるのである。この結果、外傷的結果が生々しく思い出される一方で、その外傷と関連した刺激の持続的な回避、外界に対する反応の低下が生じる。症状としては睡眠障害、過剰な警戒心、易刺激性などの心理的覚醒状態、抑鬱症状、不安症状などが認められることもある。見た目には立ち直ったようであっても、こうした心理的な問題は見えないところで確実に進行しているのである。
  治療のためには、外傷を再体験するのを防ぎながら、対人関係などによる保護的、支持的な環境を作り上げるようにする。症状の軽減を目的とした抑鬱薬、抗不安薬などの薬物投与や、精神療法も効果的であるといわれている。
  しかし、国家レベルではこのような心のケアに十分取りかかっているとは言えない。震災後には臨床心理学会が、ホットラインを設け、24時間体制で心理相談を行うと同時に心に不調を感じたら精神科・神経科で相談するようよびかけていた。日本の文化的な文脈ではこれはかなり困難だと思う。というのは未だに精神療法、薬物療法(睡眠薬や安定剤を用いたもの)に対して偏見があり、精神科や神経科の門をくぐるのに抵抗を感じている人が多いからである。

「もし胃に不調があったが異常なしと判断され神経的なものであるから精神療法をうけるようにいわれたら従うか」という質問を大学生にしてみたが、従うと答えた人は全体の35%であった。これは、やはり神経的な病気をタブーをみなしていることを示している。日本の勤勉さといった国民性が精神的な病気を「怠け病」などとレッテルを貼って排他し、そのことについてフランクに話す雰囲気がないという背景もあるだろうが、医学に対する無関心から来ているのだと思う。日本の医師ー患者関係のほとんどは、患者が医師に診断、治療全てを委託するような形を取っている。そのため、素人である自分は別に医学について知らなくてもよいという考え方が浸透してしまったのだと考えられる。肺炎は抗生物質を用いなければ治らないという知識はあるのだが、抑鬱剤は体に有害だ、くせになると思ってしまう。怪我をすれば病院に行くが、心に怪我をしても放っておく・・。
  こころのケアが必要です、という以前にもう少し精神疾患に対する偏見に対抗するために、普段から教育を地域の組織ぐるみで行うべきではないだろうか。
 
クラッシュ症候群

長時間圧迫されることで壊死した筋肉から、ミオグロビンやカリウムなどの有害物質が発生し、心臓や腎臓の機能を低下させる。血液の流れが回復すると、全身に有害物質が広がり、急速に容体が悪化。急性腎不全や心不全を招いて死に至るという疾患。

心理学とはどんな学問かII 

歴史

 最も古くは、心の働きを生起させる実体を突き止めようとする学問であったが、これは後世になって霊魂心理学と呼ばれ、形而上学の一部であった。やがて近世になり、経験科学が誕生するにつれて心理学も霊魂の探求を捨て、経験的にとらえる心の側面、すなわち意識を対象に取り上げ、その特性あるいは構成を究明しようとする意識心理学が興り、他方では心の機能的側面を追求しようとする機能心理学が現れた。しかし、これらの立場も、意識は個人の主観的経験であり、研究者に直接知りえないものであるため、それを対象にする学問は公共性を持ち得ないと批判され、研究者が直接観察可能な行動を研究対象としてこそ公共性、客観性をそなえる科学になりうるとする行動主義の主張を契機として、心理学を行動の科学とする観点が大勢を占めるようになった。
  行動の科学としての心理学は、個人として、あるいは集団として人間が示す行動の特性、およびその仕組みを説くことを中心として、広く生活体の行動の機構を究明することを目指している。そのためには他の諸科学との提携が必要になり、細胞や器官を扱う生理学や神経生理学、人間の集団や社会を扱う社会学、環境に対する人間の適応関係を扱う文化人類学とは特に関係が深く、また生物学や経済学、政治学、さらに部分的には歴史学や哲学、宗教学とも関連してくる。
  行動からの立場をとる心理学者は、生活体に各種の刺激が与えられた場合、それに対して反応する生活体の行動がいかなる仕組みによるのかを明らかにすることを目指すが、行動が刺激によって生ずる生理過程、神経過程の仕組みに基づいて理解される以上の特性を示す場合には、この特性を導き出すために科学的構成体を導入して、理解しようとする。このようにして導入された科学的構成体は、生活体に投入される刺激(独立変数)とその結果として生ずる生活体の行動(従属変数)とをむすびつける仲介変数として扱われる。心理学者が社会的行動を取り上げる場合には、社会学者や文化人類学者によって考察されている集団や社会現象に底在している個人の行動特性、集団が個人に及ぼす影響、集団成員間の相互作用などを究明しようとする。心理学を生物科学とみるか社会科学とみるかは研究者の選ぶ学問体系によって決まるといえるが、 年代になると、前述のように心理学を行動の科学と呼ぶ傾向が顕著となってきた。心理学者は従来、生物に目を向けていたが、最近になって、たとえばエレクトロニクスを利用して作られた機械の仕組みにも関心を示し始めている。
  心理学の研究分野が拡大するにつれて多くの専門分野が形成され、実験心理学、生理学的心理学、比較心理学、産業心理学、社会心理学および臨床心理学などの専門学者があらわれているが、さらに個体の示す各種の行動から知覚、記憶、感情、欲求、思考および学習などの側面を研究する専門学者も出現している。しかし、個体のこれらの諸機能は相互に関連した統一体をなしていることも学問的定説になっており、したがって感覚を知覚から切り離して論ずることはできず、また知覚を記憶や学習から、さらに、学習を情動や動因から切り離して考えることもできない。そのうえ、生活体をその環境から切り離したり、過去の事態を無視して現在の環境を論ずることもできないのである。
  心理学は哲学の一環として誕生したが、形而上学的心理学の課題は、心の実体を突き止めることに続いて、経験が実在をどこまでとらえうるかという認識を問題にすることであった。心理学が哲学から独立したのは十九世紀後半であり、当初、経験科学として出発した心理学は、生理学者や物理学者の示唆をうけ、実験法を採用して実験心理学の名のもとに誕生した。まず生理学者 ・H・ウェーバー 物理学者 ・ ・フェヒナーらが刺激とそれによって生起する感覚との関係を実験的に測定し、フェヒナーはこれを精神物理学と称した。やがてドイツの ・ヴントはライプチヒ大学に心理学実験室を創設し、知覚の実験的研究を展開し、続いて ・エビングハウスや ・ ・ミュラーらが記憶過程に、ビュルツブルグ学派が意志過程や思考過程に実験的研究を施した。
  心理学研究者は霊魂の考察を捨てて、心身の問題や意識の問題に関心を示したが、年代にアメリカで起こった行動主義は、意識の考察をも捨てて行動を取り上げた。それに対してゲシュタルト心理学派は、従来の意識心理学を批判したが意識そのものを不要とはしなかった。意識すなわち主観的経験は、ヴントの説いたように心的要素の結合したものとみなすことは不当で、要素に還元することのできないゲシュタルトとして具現するというのが彼らの見解であった。同派のW・ケーラーは、心的現象がゲシュタルトとしてまとまりのある全体的過程を具現するのは、脳中枢の生理過程のゲシュタルトに呼応するからだと想定し、心的現象と中枢生理過程との間には同型的関係が成立するという仮説を提起した。ゲシュタルト心理学者は、やがて場理論と力学説を根底にして理論を展開させ、知覚現象は刺激条件の下で、知覚の場の力学的構造に即して、できるだけ「よいゲスタルト」に体制化されると説き、さらに行動は環境の認知によって生起した行動の場の力学的構造に即して推進されることを説いた。ゲシュタルト心理学が日本に紹介されたのは昭和初年であるが、それまでヴント流の意識心理学が優勢であった学会に大きな影響を与え、特に知覚研究者の研究意欲を沸かせ、多くの業績に寄与した。
  行動主義の行動理論は当初、行動を要素過程に還元し、この分子的行動に関してそれを喚起する刺激との結合関係をとらえ、そこに行動の基本法則を見出そうとしたが、このような要素観はゲシュタルト心理学者の批判にさらされた。新行動主義者の時代になると、かれらは行動を全体としてとりあげ、このような全体的行動は刺激から直接喚起されるのではなく、媒介変数として生活体に能動的な性質を導入することによって行動生起の法則が成立すると見なした。ゲシュタルト心理学者によれば環境の認知は知覚現象を説くにも不可欠の媒介概念とされたのに対し、行動主義、新行動主義の学者は認知を不要な概念とした。とくに新行動主義者は、刺激すなわちインプットはただちに生活体に動機を引起し、反応に変わる諸過程を活動させ、行動すなわちアウトプットを生起するものとみなした。有能なゲシュタルト心理学者はナチスの埠頭後アメリカに移ったが、その流れをくむ学者は認知説を唱え、特に学習理論に関して行動主義の反応説と対立を示している。
  以前には哲学者や倫理学者の関心事であった欲望や情動的行動、そのほかに美的、道徳的意識なども経験心理学では研究課題に取り上げているが、19世紀末に精神分析を創始したフロイトは、これらの問題を意識下に存在する潜在要因に関連づけて新しい解釈を施した。彼の深層心理学説は、特に精神異常の解明に貢献し、現代の臨床心理学者にとっても重要なよりどころとなっている。

心理学の方法

心理学に於いて用いられている伝統的方法の中には、直接操作したり、測定したりできない要因も含まれている。各種の統計法は、心理学においても最も広く採用されている研究手段で、行動的資料の多くのものを有効に処理し、記述することができる。単純な統計的平均を求めただけでも個人間、集団間、あるいは個人と集団の問題点の比較ができるが、相関統計法を用いれば、たとえば職業興味テストの得点が、将来その職業で成功するか否かをどれだけ確実に予測することができるかを判定しうる。また、例えば不安神経症の患者に鎮静剤を与えた場合のような心的結果を算定する事は、偶然に起こった事例から推定するよりもはるかに有意義である。
  研究対象である生活体の行動にいかなる統制も加えずに観察する自然的観察法は、資料収集の最も単純な方法であり、学校の教室で起こる出来事の詳細な記録、幼児の行動の詳しい日記、あるいは集団討議の記録などに採用されている。

心理学とはどんな学問か

「何を勉強してますか。」と尋ねられて、「心理学やってます。」と言うと、 「カウンセリングですか。」という答えが返ってくることが多い。
「心理学」という言葉には、人間の心の悩みに対しての解答を科学的にもたらしてくれるというイメージが浸透していることに気づかされる。おそらく、臨床心理学やその背景にある精神分析=心理学だと認識されているのだろう。
  雑誌などを見ても、「人の心がわかるマニュアル」「心理テスト」などが氾濫している占いなどと同じく人気があるようだ。
  このように、人間のこころに対する関心は高まっているといえるかもしれないが、実際のところ「心理学」とはどんな学問なのだろうか?
  意識は個人の主観的経験であり、研究者に直接知りえないものであるため、それを対象にする学問は公共性を持ち得ないという批判からうまれた行動主義心理学は、研究者が直接観察可能な行動を研究対象としてこそ公共性、客観性をそなえる科学になりうると主張し、心理学を行動の科学とする観点が主となった。
  行動の科学としての心理学は、個人として、あるいは集団として人間が示す行動の特性およびその仕組みを説くことを中心として、広く生活体の行動の機構を究明することを目指している。そのためには他の諸科学との提携が必要になる。いわゆる「アカデミック」な学問である。
例えば
  細胞や器官を扱う生理学や神経生理学
  人間の集団や社会を扱う社会学
  環境に対する人間の適応関係を扱う文化人類学
  生物学、経済学、政治学、歴史学、哲学、宗教学とも関連してくる。

 行動からの立場をとる心理学者は、生活体に各種の刺激が与えられた場合、それに対して反応する生活体の行動がいかなる仕組みによるのかを明らかにすることを目指す。
(S→Rモデル)
この特性を導き出すために科学的構成体を導入して、理解しようとする。
このようにして導入された科学的構成体は、生活体に投入される刺激(独立変数)とそ
の結果として生ずる生活体の行動(従属変数)とをむすびつける仲介変数として扱われる。

〜心理学を勉強する場所の選び方〜

 「心理学」と一口にいっても、さまざまな分野に分かれている。
先に述べたように、心理学には他の諸科学とリンクすることが必須なので、広い視野をもって、専門分野にとらわれず勉強する姿勢が必要である。例えば「実験心理学」と、「臨床心理学」とでは、方法論も違ってくる。応用分野を参考にして、自分の目的や、興味、適性にあったものを専攻しよう。

〜心理学は文系?理系?〜

 このことは心理学に限ったことではないが、文献に訳本が出ていないことが多いので、英語力は必須である。脳、神経系などに関する生理学的な知識、人間の行動についての法則を発見し、モデル化するための数学のセンスも必要とされる。
 文献を読んで、解説したり、補足したりというものではなく、現場からデータを収集し、分析・解釈するという方法論をとるので、統計学も用いる。

 教育の場において「心理学科」は文系のカテゴリーに入っているようだが、このように理系のようなことも行っている。

私自身は、文系か理系という考え方にはあまり賛成できない。
「自分の専門外だからやらない。」ではなく、広い視野をもてることが「適性」なのではないだろうか。

〜心理学にはどんな分野があるのか?〜

実験心理学

  科学的心理学が目指したように、環境の出来事と行動や心的状態の間の法則関係を明らかにするには、環境は複雑すぎる。そこで心的現象についての因果関係や関数関係を明らかにするために、心理学者は単純化した環境(実験室)で研究を行う。行動の一般法則を追求する。

発達心理学

 人間は時間と共に成長し、変化する。発達心理学は、時間経過にともなう人間の心的および行動的変化を研究する幅広い領域であって、時間にともなう変化に関する事実や法則を研究する心理学の一部門である。

人格心理学

 行動の個人差を研究する心理学の一部門。実験心理学のどちらかといえば個人差を無視していわば平均的個人に当てはまる行動の一般法則を追求する立場と対象をなす。また実験心理学が、知覚や学習という心的機能を別々に取り扱う傾向が強いのに対して、人格心理学は個人を、時間を超えてある程度の一貫性をもつ統合体としてとらえる傾向が強い。

社会心理学

 社会行動の諸現象や、集団あるいは社会の中の個人の行動、特に他人が個人の行動に与える影響などを研究する幅広い領域。

教育心理学

  教育の持つ心理的側面を研究したり、心理学の成果を教育場面に応用する領域

産業心理学

  職場での人間行動を研究する領域

臨床心理学

  異常行動の研究、診断、治療をおこなう領域  行動の個人差を研究する心理学の一部門

〜心理学科ではどんなことをするか〜

 心理学の基礎知識を身につけた上で、心理学におけるものの見方を用いて研究できるテーマを探す。

おすすめ書籍(心理学)

心理学

<心理学一般>

現代心理学 I〜III P.Gジンバルドー サイエンス社

心理学のことならこの本が網羅しています。この本で、大学での勉強はもちろん、大学院入試、大学で教えることまで対応できるのではないでしょうか。

心理用語の基礎知識...有斐閣ブックス 627

新版 精神医学事典 弘文堂

進展の著しい分野を中心に学会の第一人者が執筆した事典。精神医学の事典ですが、心理学とも大いに重なるところがあり、とても参考になりました。

<統計学的手法>

心理学のためのデータ解析テクニカルブック 北大路書房

社会心理学研究入門 東京大学出版社

<臨床心理学>

ユング心理学入門 培風館
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