考察の書き⽅方

 考察の章の構成法も特に決まりはありません。考察の内容ごとに見出しを立ててく ださい。

 結果に比べると、考察は書くのが難しいと感じるかもしれません。結果は、得られ たデータ、それを整理したもの、そして統計処理したものをていねいに書いていきま す。考察は、そうして得られた結果についての解釈を行う場です。その際は、リサーチ クエスチョンへの回答をまず行いますが、それだけにとらわれずに結果から考えられ る知見をその理由づけとともに述べていきます。

データから⼀一般的な主張・予測へのジャンプは常に冒険

 考察は、結果を繰り返してはいけません。そうではなく、今回得られた結果を、

「少しだけ」一般化し、拡張します。つまり、そこでは論理の飛躍が起こります。そ れは、常に冒険です。「今回の限定されたデータから、なぜあなたはそのように一般 化できるか？」という問いに対して回答する責任が研究者にはあります。それを書い たものが考察なのです。

 考察が書けないという人は、結果に縛られているから、なかなかジャンプができな いのかもしれません。一方、考察は簡単に書けるという人は、具体的なデータをきち

んと見ていない可能性があります。具体的なデータをきちんと見ながら、ちょっと ジャンプして、「このデータからこういうことが言えるんじゃないか」という主張や 予測を少しずつ出していきましょう。慎重に一歩一歩。そうすると徐々に考察が書け ていきます。

⼿手持ちのデータとこれまでの知⾒見見を組み合わせて理論の拡張をする

 さらに、考察では、手持ちのデータと、先行研究でわかっていることを組み合わせ て、理論の拡張をはかります。「こういうデータが出ました」と言うだけでは、読者 から「だから何なの？(So what?)」とつっこまれます。そう聞かれたときに、「私の 取ったデータと先行研究を組み合わせると、こんなふうに理論が拡張できます。それ にはこういう意味があります」と主張することができます。

予想される反論を１つずつつぶしていく

 考察では、常に論理のジャンプをしているので、当然反論されるリスクがありま す。「なぜそうなるのか？(Why so?)」という予測される問いに対して、「このデータ をこのように解釈すると、このようなことが言えるのです」という回答を用意してお きます。このように、予測される反論と、それに対する回答を書いていくと、考察に なります。

 まとめると、「だから何なの？(So what?)」と聞いてくる人に対する説明と、「な ぜそうなるのか？(Why so?）」と質問してくる人に対する理由を書いていくと考察に なるのです。

 外国の論文を読むと、考察がやたらと長く、その中で、ʼSo What?ʼとʼWhy so?ʼへ の対応を延々と１人でやっているものがあります。手持ちのデータが少ないのによく ここまで膨らませられるなと感心する論文もあります。概して欧米人は、ロジックの やりとりが好きなのでしょう。日本人は逆に、データはたくさんあるのに、考察が少 ない論文が多いです。

 手持ちのデータの質・量と、考察の質・量のバランスは大切です。質・量ともに良 いデータが手に入ったら、それに対応した考察をがんばって書きましょう。それが データを提供してくれた協力者に対する礼儀です。

今後の展望について述べる

 研究は常に不完全で、残された課題や決着のつかない点があるものです。そしてそ れを認識することが次の研究へとつながっていきます。こうした点について、考察の 最後に、「本研究の限界と課題」や｢今後の展望｣などという見出しを立てて、残され た問題について記述しておくと良いでしょう。

■ホームワーク7

 予備研究のデータをまとめて、結果を書きましょう。図や表、グラフを入れてくだ さい。

2. 　考察を書く（50点）

 結果を見ながら、考察を書きましょう。常に、ʼSo What?ʼとʼWhy so?ʼを念頭に置 きながら書きましょう。

■関連⽂文献

向後千春・冨永敦⼦子『統計学がわかる』（技術評論社,  2007）

ハンバーガーショップを題材に、身近な例で統計的検定の考え 方とやり方を学んでいきます。カイ2乗検定、t検定、分散分析の 基本が身につきます。

向後千春・冨永敦⼦子『統計学がわかる【回帰分析・因⼦子分析編】』

（技術評論社,  2008）

アイスクリーム屋さんを題材に、身近な例で相関の考え方を学 んでいきます。相関係数、無相関検定、単回帰分析、偏相関、重 回帰分析、因子分析の基本が身につきます。