作的定義
条件制御
仮説 推論
モデル 測定 測定
学
設定
分類 観 推仮
@ 論説
＝
■ 垂
図3−1最短距離法（nearest ne ighbor meth。d）
最短距離法では、2つのクラスターを融合して1つのクラスターとする 時、非類似度の小さい値の方をそのクラスターの非類似度とするため、非 類似度の小さなクラスターが目立って現れてくる。
図3−1の結果では、生徒実験は4．5の距離で5つのグループに分かれる。
それぞれのグループを代表する項目は、操作的定義（9）、実験観察（43）、
データ解釈（8）、予測（1）、空間時間（1）の5っである。 （括弧内の数字は、
生徒実験数を示す。第6章資料3．1．1．1参照）
実験観察の大きなクラスターの中に非類似度の小さいクラスターが多数 集まっているのが特徴である。
イ．最長距離法（furthest neighbor method）
最長距離法は、最短距離法の場合と反対で、非類似度の大きい方の値を そのクラスターの非類似度とする。そのためクラスターを融合する度に、
他のクラスターとの距離が遠く離れ、樹形図の枝は長く伸びて現れてくる。
15
1e
5
furthest meighbor method
脳
弓 予目的 測制
．定．．．御．
義
分．．．空．
類 聞 田
仮 説 設
実 験
−雪−−
弄 分
類
7
t 測 定．数
図3−2最長距離法（furthest ne ighbor method）
図3−2の結果では、まず大きく2つに分かれ、さらに9．5の距離で11のクラ スターに分類される。それぞれのグループを代表する項目は、操作的定義
（8）、予測（2）、条件制御（2）、分類（7）、空間時間（2）、仮説設定と実験（9）、
第3章階層的クラスター分析による生徒実験の分析
モデル（2）、推論（9）、観察（11）、図・グラフとデータ解釈（7）、測定と数使 用（3）である。 （括弧内の数字は、生徒実験数：を示す。 第6章資料3．1．1．2
参照）
ウ．群平均法（group average method）
群平均法では、クラスター間の非類似度が、それらに含まれる対象間の 非類似度の平均的な値で定義される。最短距離法、最長距離法のように最 小または最大という極端な値にもとづいていない。そのため、最短距離法 や最長距離法とは異なり、樹形図は平均的な形で現れてきている。
le
5
ErauD averagR
的
．定．．
義
．分．
空 間 時 間
観 察
実 験
・観 ・条 察
設
ノ
．実
験 推 論
デ図 T・測 タグ 定 解ラ
釈フ
図3−3群平均法（group average method）
図3−3の結果では、生徒実験は大きくは3つに分かれ、7．3の距離では1 0のクラスターにまとまる。それぞれのクラスターを代表する項目は、操作 的定義（8）、予測（2）、分類（8）、観察（11）、条件制御（6）、仮説設定と実験
（7）、実験（1）、推論（8）、測定と数使用（3）、図・グラフとデータ解釈（8）と なっている。 （括弧内の数字は、生徒実験数を示す。）
エ．重心法（centroid method）
重心法は、クラスター間の非類似度がそれぞれのクラスターの重心間の 非類似的にもとづいて定義されるため、クラスターを階層的に融合してい
くとき非類似度が小さくなる場合がある。
6
4
2
centroid method
図3−4重心法（centroid method）
この時、図3−4の結果のように樹形図の枝は逆向きの伸びとなって現れる。
そのため分析には利用しにくい。
オ．メジアン法（median田ethod）
メジアン法は、重心法を単純化した方法であり、重心法と同様に、樹形 図の枝が逆向きに伸びる場合がある。図3−5の場合がそうであり、重心法と 同様、利用しにくい。
8
6
4
2
median method
図3−5メジアン法（med ian meth。d）
第3章 階層的クラスター分析による生徒実験の分析
カ．ウオード法（Ward method）
クラスターの融合に偏差平方和を使うウオード法では、クラスター間の 距離が融合することに大きくなり遠ざかる。そのため、樹形図の枝は、次 第に長くなって現れる特徴がある。
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5
uaJxl鵬thod
操 作 的 定
義 分
類
観 察
iR
実・
条
件、
制
推 論
デ図
置
．．̲．
解
．測 定
図3−6ウオード法（Ward method）
図3−6の結果では、それぞれのクラスターのまとまりが比較的すっきりと 分かりやすく現れてきている。この分析では、生徒実験は2．0の距離で9つ のクラスターに分かれる。
操作的定義（8）、分類（10）、観察（9）、予測（2）、実験（8）、条件制御（6）、
推論（9）、図・グラフとデー一一タ解釈（7）、測定（3）のグループである。 （括弧 内の数字は、生徒実験数を示す。第6章資料3．1．1．6参照）
キ．分析方法の決定
階層的クラスター分析についてア〜カの樹形図の比較結果をまとめると、
次頁の表3−2のようである。
最長距離法、群平均法とウオード法では、よく似た分析結果が得られる。
同じデータを分析するのだから、結果が同じになるのは当然のように思わ
3−2 層クラスター分析の諸方法による分析比較 分析方法 分類 クラス ター数
クラスターの内容
最短距離法 4．5 5 操作的定義（9）、実験観察（43）
fータ解釈（8）、予測（1）、空間時