多変量解析法による言語変容の試験的研究 : 北海道の集団入植地について
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(2) . 小野米一：多変量解析法による言語変容の試験的研究. 多変量解析法による言語変容の試験的研究 －－ 北海道の集団入植地について 小. 野. 米. 〔趣 旨〕 小稿の目的は、 言語研究におけるコ ンピュータ利用の一方法を提示することにある。 （計算結果について の 詳細な考察は別稿にゆずる。 ） その方法として、 数量化理論第３類を用いて北海道 の集団入 植地におけ る言語変容の類型化に関する 試験的 研 究を お こ な っ た。 コ ン ピュ ー タ では、 ＳＰＳＳ の サ ブ プ ロ グラ ム ＨＡＹＡＳ１ ３ に 拠 っ た 計 算 結果 は わ 。 、. れわれの常識にきわめて近いものが得られた。 この方法を利用するならば、 言語現象に関するある部分につい ては、 明確に実証することが可能であると思われる。 １ ・Ｉ. この試験的研究のために直接使用する資料は、 福島県相馬地方からの集団入植地北海道十勝国中 川郡豊頃町二宮で、 １９７１年１ ２月 に、 全家庭１３４戸 （数自家庭を除く）、 中学生以上の全住民５２０ 名 （出稼ぎ等による不在者を除く） のうち、 ８ １戸３１０名 （全体の約６割） について調査したもので ある。. 調査地豊頃町二宮は、 北海道中央部からやや東南寄りの、 帯広市のさらに東南部に位置する 二 。. 宮 尊 徳 の孫 尊 親 が、 興 復社 の 事 業と して、 明 治３０年 か ら３４年ま で の５ か年 間 に １５７戸 ６９９人 の 、 、 移 住を お こ な っ た。 二宮尊 親 にち なん で、 「二 宮農 場」 ある いは 単に 「二 宮」 と 呼 ば れ 八 つの 小 、. 部落から成る。 興復社は報徳 の道を開拓の基本理念と し、 明治３ ５年には移住民の自主 組織として、 「牛首別報徳会」 が結成された。 以来、 「報徳」 の思想と報徳会の制度は、 現在にまで続き 二宮 、 地 区住 民 の 結 束をか ためる 大き な き ず な と な っ て い る。 ＜注＞. この部分の記述は主として 『牛首別報徳会六拾年 刺 昭和３ ６年にもとづくほか、 現地でのききとり. に よ る。. 調査対象者の、 年令別人 数および世代別人数は第１表および第２表のとおりである 。. 年. 第１ 表. 年 令別 人 数. 令. 男. １（比才～１ ９わ. 女. 第２ 表 計. ８ ２ １ 壱 ９ ３ 〇人（ ７人＜ ｇ Ｂ ０ ５ ７人（１ ８ 分 ４％ １ ８ ６ ．ぽ ． ．. ０ （ １ ３ ４） １ ２（ ２ ０ ～２ ９（ ９） ２ １ １ ８） ． ． ２ （ １ ４ ８） ３ ０ （ ３（ ３ ０ ～３ ９） ２ ８ ６ １ ． ．） １ ０ ～４ ２ （ ２ ５） ３ ２（ ４（ ４ ９） ３ １ ９ ９） ． ． ５（ ５ ０ ・５ ７ （ １ １ ４） ２ １ （ ９） １ ３ ｏ） １ ． ．. ３ ９ （１ ２ ６） ． ２ （１ ５ ６ ８） ． ０ ６） ６ ４ 「２ ，. ３ ８ （１ ３） ２ ． ９） １ ６（団 ～６ １ ２ ８） １ １ ９ （ ６ （９ ５ （１ ３） ９） ３ ． ． ． ７（ ７ ０ ～８ １） １ ３ （８ ２ （８ ５ （８ １） ４） １ １） ２ ． ． ． １ ４ ９ （ ４ ８ １） １ ６ １（ 計 ） ３ １ ０ （ １ Ｉ Ｐ ０） １ ５ ９ ． ， ．. 世代別 人数. 世，ｆ ｔ. 男. 女. 計. 第 １ 世. ２人（１ ３％） ．. １ ０人（ ６ ２％） ，. １ ２人（ ３ ９％） ．. 第 ２ 世. ３ ６ （２ ４ ２） ．. ４ ４ （２ ７ ３ ） ，. ８ ０ （２ ５ ８） ．. 第 ３ 世. １ （４ ７ ７ ７ ）. ６ ３ （３ ９ １ ） １ ３ ４ （４ ３ ２） ． ，. 第 ４ 世. ３ ６ （２ ４ ２） ，. ４ １ （２ ５ ５ ） ．. ７ ７ （２ ４ ８） ．. 第 ５ 世. ３ （２ ０） ．. ２ （１ ２ ） ．. ５（ １ ６） ．. 不. １ （０ ７） ．. 明 計. １ （０ ６ ） ２（ ０ ６） ． ． １ ４ ９ （４ ８」 ） １ ６ １ （５ １ ９ ） ３ ０（ １ １節， ０） ．. １１.
(3) . 小野米一：多変量解析法による言語変容の試験的研究. １ ・２. この分析のために主と して用いた方法は、 統計数理研究所の 林知 己夫氏が体系化 した数量化理論 の 第３ 類 で ある。. 林 氏 の数量 化 理 論 第３ 類は、 「外的 基 準 変 数 がなく、 ケ ース の アイ テ ムカ テ ゴ リ ー への 反 応 パ タ. ー ンの み が与 え られ て い て、 こ れ か ら、 似 たも の を 集 め て分 類を おこ な う た め の モ デル」 である。 アイ テ ム と は 変数、 カ テ ゴリ ーと は 変 数の と る 値 であ っ て、 「アイ テ ムカ テ ゴリ ーへ の反 応」 とは 「アイ テ ム に お け る カ テ ゴリ ーへ の 反 応」 の こ と で あ る。 す なわ ち、 各ケ ース が プラ ス に 反 応 した. カ テ ゴ リ ーの み に つ い て、 アイ テ ム ・カ テ ゴ リ ー やケ ー ス の 順序を 入れ か え た り 近 づ けたり 離 した. り し て動 か し、 プ ラ ス の 反 応 の 分 布 が 可 能な 限 り 一 直 線上 に な らぶ よ う に し て、 そ の軸 に つい ての 相 関 係数を 求 め る こ と によ り、 分類 を おこ な うわ け であ る。 ＜注＞. この部分の記 掴ま三宅一郎氏の 『社会科学のための統 計パッケージ』 昭和４８年にもとづく。ＳＰＳＳ はアメリカのスタンフォー ド大学で開発され。 京都大学の三 宅一郎氏らによってＦＡＣＯＭ用に書き かえられた。 林 氏の数量化理論第ｉ～４類 （ＨＡＹＡＳ Ｉ Ｉ ～ ４） は、 三 宅 氏 ら によ る 国産プロ グ Ｉ Ｓｃ ｉｅｎｃｅｓ の 略 称 で あ る。 ｉｃａ Ｉ Ｐａｃｋａｇｅ ｆ ｉｓｔ ｏｒ ｔｈｅ ｓ肥ｉａ ａｔ ラ ム で あ る。 ＳＰＳＳ と は、 Ｓｔ. ＳＩ巻Ｓ の 「ＨＡＹＡＳ１ ３」 は、 た と え ば次の よ うな プ ロ グラ ム によ っ て 演 算 で き る。 （第 ２ 節参. Ｉ. １６. ＲＵＮ. ＮＡＭ旧. ＃ １。 ＮＩＮＯＭＩＹＡ， ＨＡＹＡＳＩ. ＩＬＢ ＧＢＴ Ｆ. ＮＩＮＯ ＭＩＹＡ. ＲＢＣＯＤＢ. ＡＧＢ （ＬＯ ＷＢＳＴ ＴＨＲＵ Ｉ９＝ １） （２０ ＴＨＲＵ ２９＝ ２） （３０ ＴＨＲＵ ３９＝ ３） （ ４０ Ｔ ＨＫＵ ４９ ＝ ４） ６０ ＴＨＲＵ ６９＝ ６） （５０ ＴＨＲＵ ５９＝ ５） （ （７０ ＴＨＲＵ. ＨＩＧＨＥＳＴ コ ７） ／. ＹＯＧＯＭＯＲＩ ＴＯ ＳＩＮＡＫＫＯ１ （１ ＝ １） （２， ３ ＝ ２） ＨＡＹＡＳ１ ３. （４， ５ コ３） ＶＡＲＩＡＢＬＥＳ＝ ＹＯＧＯＭＯＲＩ Ｔ〇 ＳＩＮＡＫＫｏｌ （１９ ， ３） ／ ＡＴＴＲ１ＢＵＴＢＳ＝ ＡＧＢ Ｔ０ ｓＢ１ＫＡＴＵ. ＳＴＡＴＩＳＴＩＣＳ. １， ２， ３， ６. こ れ に よ っ て、 次 の 各 表 が 印刷 さ れる。 ①. 変 数ＶＡＲＩ配３ＬＢＳ と 属 性変 数 Ａつ門ｒＲＩＢｍｒＥＳの 一 覧表 （Ｖメ駅 Ｌ！Ｕ３ＢＬＳ を つけ た もの. は そ れ も 印 刷 され る。 ）. ②. 収鰍状況を示す表. ③. 相関係数一覧表 （アイテムカテ ゴリーの総数だけの軸が計算される 。） 変数の全カテ ゴリー に与えられた数値の表 （第１軸から第５軸まで。）. ④ ⑤. （④ に つ い ての） 第１ 軸か ら 第５ 軸 まで の そ れ ぞれ に つ いて 値 の 小さ い もの か ら順に な. らべ た 一 覧表 に れ は 外 部 媒 体 への 出 力 もで き る。）. ⑥. ケ ー ス ごと の 個人 ス コア. ⑦. 属性変数による統計 （ケース数、 個人スコアの平均・分散・標準偏差） 展性変数の各軸間の相関 係数対照表. ⑧. 「ＨＡＹＡＳ１ ３． 」 の プ ロ グ ラ ム に は、 ケ ー ス 数 に は 制 限 が な い が、 ＶＡＲＩＡＢＬＥＳ リ ス ト に １２.
(4) . 小野米一：多変量解析法による言語変容の試験的研究. 書 ける変 数 総 数は １００ 以 下、 全変数 の 総 アイ テ ムカ テ ゴ リー は １５０ 以 下とい う制 限 があ る。 こ の. ９、 総 アイ テ ムカ テ ゴリ ー１０６ ７） を 対象 と す る 場合、 変 数の 再 コ ー た め、 今 回 の 資 料 （変 数 総 数 ２１ ド ＲＥＣＯＤＢ をおこな っても、 ４～５回に分けて演算しなくてはな ら な い。 （コ ア 容 量を８０Ｋ、 総 アイ テ ムカ テ ゴ リ ーを １４１ と し た 場 合、 １ 回の 演算 時間 は 約２２分を 要 した。 ） ｏ ‘. まず、 福島県相馬地方で使われている （または使われていた） 厘言２ ８語を変数とし、 年令・性別 ８語は ２項目を属性変数として演算した。 （そのプログラムを１。２で示 した。 ） 変数２ その他２ ＹＯＧＯＭＯＲ１ （ヨ ゴ モ リ ニ祭 の 前夜）. ＴＵＭＢＧＩＲＵ. ＷＡＴＡＭＡＳ１ （ワ タ マ シ ニ新 築 祝）. ＨＯＴＯＲＵ. ＭＥＲＵ （ホ イ チ ョ ＝庖 丁） α）ＮＤＡＭＴ （ゴ ンダモ チ ニも ち 米に う ＫＡＺＡＭＵ. ＨＯＩＴＹ０. る ち を ま ぜて 鳩 い た 餅）. ＮＡＧＯ１. （ツメ ギ ル ニつ ね る） （ホ トル ニ暖 ま る） （メ ル ニ 減る）. （カ ザム ニ 身 を ひそ め る） （ナ ゴイ ニ な れな れ しい）. ニ に な る、 うるさい） Ｉ （力 カ ラ シイ ニ気 ＫＡＫＡＲＡＳ１. ＳＡＫＵＺＵ. （サ ク ズ ニ 糠）. ＺＡＢＡＲＡ１. （ザバライニ野菜や魚の売 れ残り）. ＭＯＴＯＴ１. （モトチ 物をになう太めの支鋤 ＹＯＯＳＥ. （ヨオセ＝貧弱）. ＨＵＳＳＥ. （フ ッセニ疏菜類の 自 然に生 ＢＴＯＩ刀. （エ ト ドニ もと も と）. え た も の）. ＭＡＴＴＡＲ１. （マ ッ タ リ ニ な ど）. ＮＩＢＡＢＯ虹. （ニベボキニ摘 み取 ったり刈り ＡＮＡ. （ゴチ ラ ニ ぐる み）. ＧＯＮＮ０. 取ったりしたあとに出る芽） α）ＴＩＲＡ ＮＡＮＴＳ０ （ゴ ンノ ニ 松の 落 葉）. 日ＳＥＫ０. （エ セ コ ニ養 子を 迎 えた あ ＨＯＲＯＴＴＡ. （ホ ロ ッ タ ニ落 した、 失く した）. ＧＵＴ１. （グチ ニ甘 や か す こ と）. ＫＥＮＫＥＴＵ. （ケ ンケ ツ ニ 勘 ね ること）. （ナ ンツ オ ＝ なん ぞ）. ＨＥＮＫＡＫＥＳ （ヘ ンカ ケ ス ニ口 答 え す る）. とに生まれた子）. . （アナ ＝の 分 だけ）. Ｓ ＩＮＡＫＫＯ工. （シナ ッ コイ ＝や わ らかく て ね ばり. がある）. 、 で あ り 、 それ らは すべ て （Ｖ. ３＝ＵＳＥ （使う）. ′ ム （ リＯ ２＝Ｄ 上虻 ＵＳＥ ＢＵＴ. ＫＮＯＷ. （今は使わないが以前は使っていた、 自分は使わないが他. の 人 が 使 うの を きく こ とが あ る〕. ｆ ｉ ｉ １＝ ＤＯＮＴ ＫＮＯＷ. と い う３ つ ずつの カ テ ゴ リー に 分 け られ て いる。 属 性 変 数２２項 目 は ＡＧＥ. （年 令）. ＯＫＵ ＫＯ ＯＳＹＯ ＫＵ Ｋ. ＳＥＸ. （性 別）. ＧＡＫＵＲＥＫ１ （学歴）. ＧＥＮＥＲＡＴＮ （世代） ＯＣＣＵＰＡＴＮ （職 業）. 職 の 経 験） （公 （ 公職の経験 ）. ＧＮＫＹＯＩＫＵ （言語教育を受けた経験） ＫＴＢＺＵＫＡ１ （こ と ば づ か い に 気 を つ け て い る か）. ＬＡＮＤ１. （父 の 出 身地）. ＬＡＮＤ２. （母 の 出 身地）. ＫＴＢＡＩＴＥ１ （家 庭 内 で の こと ば づ かい）. ＬＡＮＤ３. （本 人の 出 身 地）. ＫＴＢＡＩＴＥ２. （近所 の 人 へ のこ と ばづ か い）. ＬＡＮＤ４. （配 偶 者の 出身 地）. ＫＴＢＡＩＴＥ３. （町 内で の こと ばづ か い）. ＨＥＩＥＫ１. （兵 役） （青年 会の 役 員 の 経 験）. ＫＴＢＡＩＴＢ４. （旅の 人 へ の こと ば づかい）. ｓＥ工ＮＢＮＫ. ＮＢＷＳＰＡＰＲ （新聞を読むか） １３.
(5) . 小野米 一：多変量解析法による言語変容の試験的研究 ＴＶ. （テ レビを 見 る か）. ＳＹＡＫＡ１. （社会 的関 心 度）. ＳＥＩＫＡＴＵ. （日 常 生 活 の 満足 度）. と した。 こ の 計 算 に お い て、 固 有値 ＥＩＧＥＮＶＡＬＵＥ を求め る さ いの 収 敏 状況は １ ． ０ ． ０３ ３ ４ ４９ ２ ． ０ ． ０７９０３ ５ ３ ０ ． ， ０ ０ ４ ７１ ０ ４ ． ０ ． ０ ０１ １ ３ ６ ５ ０ ． ． ０ ００ ３２ ９ ６ ． ０ ， ００００４ ２. であ っ た。 こ の 値 が０ ．０００５ 以 下 にな る と収蝕 した とさ れ る。. こ うして求められた固 有値および相関係数 （他に全分散の累積率が出力される） は 、 ＥＩＧＥＮＶＡＬＵＥ. ＣＯＲＲＥＬＡＴＩＯＮ. ＣＯＥＦＦＩＣＩＥＮＴ. Ｉ ． ０ ．３４ ３ １ ２ ５ １ ９ ２ ， ０ ．１ ８ ７ ３ ２ ８ １ ９ 第３ 表. 変. 数. ＃１ ， 第１軸. 名. 人. ＭＯＴＯＴ１ ＥＳＥＫ０ ＧＯＮＮ０ ＫＥＮＫＢＴＵ ＭＯ ＥＲＵ ＢＴＯＤ０ ＮＡＮＴＳ０ ＹＯＯＳＢ ＡＮＡ ＨＵＳＳＢ ＺＡＢＡＲＡ１ ＷＡＴＡＭぬＳ１ ＳＡＫＵＺＵ ＨＥＮＫＡＫＢＳ ＡＮＡ. ３ ３ ３ ３ ３ ３ ３ ３ ３ ３ ３ ３ ３ ３ ２. ＨＯＩＴＹ０ ＮＡＧＯ１. ２ ２. ＨＥＮＫＡＪくＥＳ ＹＯＧＱＭＯＲＩ ＳＡＫＵＺＵ ＨＯＴＯＲＵ ＳＩＮＡＫＫ０１ ＴＵＭ旧ＧＩＲＵ ＮＩＢＡＢＯＫ１ ＫＡＫＡＲＡＳ１ ＮＩＢＡＢＯＫＩ ＫＡＫＡＲＡＳＩ ＮＡＧ０工 ＨＯＩＴＹＯ. １ Ｉ Ｉ Ｉ ２ Ｉ ２ ２ Ｉ Ｉ Ｉ Ｉ. 鵬 曹ＡＲＩ Ｉ. １４. ０ ．５ ８ ５ ７ ６ ８ ８ ９ ０ ．４ ３ ２ ８ １ ４ ２ ６. 数 ２２ ７ ２１ ２３ １９ ３９ ３３ ２９ ２２ ３８ ５９ ６９. ８６ ７１. ４４ ６６ ６２ １３６. １３３. １３０ １３９ ４５ ６７ ９７ ３１ ５４ ９７ ３６ ６０ ３５. 第４ 表 １ 十 ． ０ ．１２２３００１２ ０ ．１１８６９６１７ ０ ，１１１１１５２８ ０ ．１０５２４９２７ ０ ，０９９８１６３２ ０ ７２４６６ ．０９９・ ０ ．０９６９０２９６ ０ ．０９０２２７４３ ０ ．０８９８７８２８ ０ ．０８８３１０７５ ０ ．０８５０８７４１ ０ ．０７５７０９４３ ０ ．０７２９６９９３ ０ ．０６９３０１４１ ０ ，０５７９３２２４. －０ ，０３５０１６６９ －０ ．０３６２２５０４ －０ ．０３６２６６３５ －０ ．０３８１１２２５ －０ ，０３９８２７８６ ． －０ ．０４０５２７１４ －０ ０４０９６２９５ ． －０ ，０４１６７７１６ 一０ ．０４２８４４９７ －０ ，０４３１９９３５ －０ ，０４３７１４７１ －０ ．０４４３９２５７ －０ ．０４４７２３３２ －０ ．０４６６２１５０ －０ ．０５２３７２０７. 変. 数. ＃１ ， 第２軸. 名. ＫＡＫＡＲＡＳＩ ＭＤ ＢＲＵ ＭＫ ）ＴＯＴ１ ＳＩＮＡＫＫ０１ ＨＯＲＯＴＴＡ ＹＯＯＳＥ ＮＡＧＯＩ ＨＯＩＴＹＯ ＨＯＴＯＲＵ ＫＡＺＡ山４ ｔ Ｊ ＥＳＥＫ０ ＧＯＴＩＲＡ ＮＡＮＴＳ０ ＧＯＮＮ０ Ｎ工ＢＡＢＯＫ工 ＨＥＮＫＡＫＥＳ ＳＡＫＵＺＵ ＹＯＯＳＥ ＧＵＴ１ ＹＯＧＯＭＯＲ１ ＧＯＴＩＲＡ ＧＯＮＮ０ ＢＳＥＫ０. Ｉ ３ ３ Ｉ Ｉ ３ Ｉ Ｉ Ｉ ３ ３ Ｉ ３ ３ １ ２ ２ ２ ２ ２ ２ ２ ２. ＺＡＢＡＲＡ１ ｗＡＴＡＭレ ＡＳ１ ＭＯＴＯＴ１ ＢＴＯＤ０ ＫＢＮＫＢＴＵ ＨＵＳＳＥ. ２ ２ ２ ２ ２ ２. 雌 曹ＡＲ１ ２. 人. 数 ３６. １９ ２２ ３２ ５０ ２９ ６０ ３５ ４５ １５ ７ ｉ１５ ３３ ２１ ９７ ８２ ６４ ２０ ５４. ３７ ６１. ３１ １２ ５２ ２７. ３３ ２３ ２７. ２１ １８. ２ ０ ．０７５８１１６９ ０ ．０７３２６１１５ ０ ．０７１９９１４４ ０ ，０７６０４６９７ ０ ．０６２５３３９５ ０ ，０６０２０６０８ ０ ，０５９３７４３９ ０ ，０５６７１３６８ ０ ．０４７６５５５６ ０ ，０４７５１６８５ ０ ．０４６４９７２６ ０ ．０４６１９６９２ ０ ，０３９１３７２２ ０ ，０３８９３９９８ ０ ，０３８５２０４７ －０ ．０７７５３１３０ －０ ．０７９６８５５５ －０ ，０８２１５５３３ ‐ …０ ，０８３５３２１７ －０ ．０８６８２６２４ －０ ．０８６９５４６２ －０ ．０８７１７５４７ －０ ．０８９０１０４０ －０ ．０９０００３５２ －０ ．０９３６７５０５ －０ ．０９５２７３６３ － －０ ，１０７３７５８４ －０ ．１１３８５９０９ －０ ．１２４１２５９８ －０ ．１３１６９８７４.
(6) . 小野米一：多変量解析法による言語変容の試験的研究 ３ ． ０ ． ０ ８ ３１ ０４ ２ ３ ４ ． ０ ． ０ ８１ ３ ８１ ９ ０. ０ ， ２ ８８ ２ ７ ８ ０５ ０ ． ２ ８ ５ ２ ７ ５１ ３ ０ ． ２ ５ ０１ ７ ５１ ７. ５ ， ０ ． ０６２５ ８７６ ２ ６ ． ０５７３ ４７６ １ ． ０ ０ ７ ． ． ０ ５ ５１ ９ ３ ２１ ８ ， ０ ． ０ ５１ ０ ７ ５１ ９ （ 以 下. ０ ． ２３９４７３ ６０ ０ ． ２３４９３ ２３６ ０ ． ２ ２ ５ ９ ９ ８ ２１ 略 ）. であ っ た。 ここ に い う 固 有値 と は 相 関 係数 の ２乗値であ って、 統計的にみて説明力をあらわす数値. だとされている。 固有値の大きなものは、 すなわち相関係数の高いものは、 事態それ自身を少数の 軸で 説明 し て しま っ て い るこ と になり、 説 明力 が 高い。 こ の 場 合、 第 １ 軸の 固 有値は ０ ．３４である か. ら、 非常に大きな説明力をもっていると言える。 第２軸も０ １８で、 わりあい高い。 第３軸以下は値 ． が低く、 だ らだ ら と低 下 して いく の で、 小 さな 意 味 しか も た な い。 つ ま り、 第 １ 軸と 第２ 軸と で、 主 要な特 性 を説 明 する こ と が で き る。 それ ぞれ の 軸の も つ 意 味 に つ い て は、 わ れわ れ が 解 釈 し なく てはな ら な い。. さて、 第１ 軸と 第 ２ 軸と に関 して、 それ ぞれ、 特 に大 きな 値を と る も のと 特 に小 さな 値 を とる も のと をと り 出す と、 第 ３表、 第４ 表 のよ うで あ る。. いま、 第１ 軸 をタ テ 軸、 第２ 軸 を ヨ コ 軸と して相 関図 ＳＣＡＴＴＥＲＧＲＡＭ を作ると、 第１図がえ がか れる。. こ れ に よる と、 「３」 「２」 「１」 と いう ３ つの グル ー プが、 は っ き り と峻 別さ れ てい る。 す な わ ち、 「３」 は第１ 象 限に、 「２」 は１ １・１ １ １象 限に、 「１」 は 第Ｗ 象 限 に 分布 する。 第１ 象 限に お. い てタ テ 軸・ ヨ コ 軸の 値 が大 きく な る ほど 「３」 の 特 性 は 顕著 にな り、 小 さく なる ほ ど不 明確 に な る。 同様 に、 第亘 ・ 皿 象 限に お い てタ テ 軸の 値 が大 きく な る ほ ど、 ヨ コ 軸 の 値 が小 さく なる ほ ど 、 「２」 の 特性 が 顕 著に な り、 第Ｗ 象限 にお い てタ テ 軸・ ヨ コ 軸 の値 が小 さく な る ほ ど 「１」 の 特 性 が 顕著 に な る。. の１ 納 さ ら に重要 な こ と は、 それ ぞれ の グ ル ー プ内 の １ 語 １ 語が 位 置 を 与 え ら れているこ と であ る。 そ ま 「モ 骨 れに よ っ て、 た と え ば 「３」 の グル ー プ 内では 「モ トチ」 「エセ コ」 「ゴ ンノ」 「ケ ンケ ツ」 な ど 「 ッ コイ 」 の 譜は 「３」 の 特性の 高い 語 であ り、 「シナ ッ コイ」 「カ カ ラ シイ」 ● 「ホイ チ ョ」 「ホ ト ル」 な ど とも に 、 は 「３」 の 特性 の 低 い 語 であるこ とが わ かるとと も に、 「ヘ ソカ ケ ス」 と 「ゴ ン ダモ チ」 との 間 に るい はも 一 線を ひい て 「３」 の内 部を ２ グ ル ー プ に、 ある い は も っ と こ ま か に 分 類 を ほ どこ して いく こ と が ・ できる。 「１」 や 「２」 に つ いて も 同 様 で ある ｏ に つい ｔ さらに、 第１軸から第５ 軸ま で の そ れ ぞれにつ い て、 個 人 ス コ ア が 出 力 さ れ るの で、 属性 と 結 び 藤 照ｏ ） つ け ての分 析 が 可能 であ る。 （Ｐ．１２， 第３図 参 照。 ） にとり 緋 第３ 軸 ・ 第４ 軸・ 第５ 軸 に つ い て は、 ここ にと り あげる こ と を 省 略 す る。 ３ つ づ い て、 第 ２ ・ 第３ ０ 第４ ・ 第５ の 演算 をお こ な っ て、 全 データ の一 住の 分類 を こ こ ろ み た。 その 変数 リス トを ここ に 掲 げる。 属 性変 数 は 第］ の 作業 と 同 じく、 ＡＧＢ か ら ＳＥＩＫＡＴＵ ま で の. ２２項 目 であ る。 （Ｒ３参照。）. 第２の作業：. （ア メ ユ キ ＝み ぞ れ）. ＭＩＺＯＲＥ３. （ア マ ユキ ニみ ぞ れ）. ＭＩＺＯＲＥ２ （ア メ ユ ギニ み ぞれ）. Ｍ工ＺＯＲＥ４. （ア マ ユ ギニ み ぞ れ）. ＭＩＺＯＲＥ １. １５.
(7) . . 小野米一：多変量解析法による言語変容の試験的研究. の －マ. ．－－－＋－－－－＋－－－－＋－－－－ ．＋－－－－＋－－－－十－－－－＋－. . . 大卒者. . 妻 妾. Ｎ Ｏ ． Ｏ Ｎ Ｏ 化 く ＞ （ の. ＯＯ Ｏ ・ Ｏ め ０. α Ｕ く ）. Ｎ Ｏ ． Ｏ Ｉ. ＊ 率. ｇ. ＊ 一 . . . . －－ ミ・ ミキに省 三 . ゴ. . ［ ｏ ・ ｏ. 撃た － . Ｎベー 鴬は＝ 葦. . 一 ｏ ・ ｏ ．. 筆 ヰ. 州 ０ ． ○ ー ぬ Ｏ ． Ｏ ト ．. の ０ ・ ０ ・. . ＊. . 書. ０ 一 一 ０ ０・広 ０ １ く 〉＾ Ｚ 渉 Ｎ ０ Ｈ ０ ）． ０ １. ヱ一 －－一－－－－ ー一－－ －－ －－ ー ー － － －－ 室 葦 ； 三 ぎ ぎ ず ず 三 デ 三 ； 。 ８ 。 。 Ｑ Ｏ 。 。 。 。 。 ？ ？ ？ 雲. １６. ｏ ． ｏ ． 小 ０ ・ ０ １. ぬ 一 ・ ｏ １.
(8) . 小野米一：多変量解析法による言語変容の試験的研究 ＭＩＺＯＲＥ ５. ＴＥＢＵＫＲＯ Ｉ. （ミ ゾ レ）. Ｓ ＩＢＡＲＢＡ Ｉ. （シ バ レルニ 寒さがきびしい）. Ｓ ＩＢＡＲＥＡ ２. （ガン ジ ル ニ. ＳＩＢＡＲＥＡ ３. （イ テ ル ＝. Ｓ ＩＢＡＲＥＡ ４. （ヒ ドク サ ムイ）. Ｓ ＩＢＡＲＥＢ Ｉ Ｓ ＩＢＡＲＢＢ ２. 〃. （手袋をハク）. ＴＥＢＵＫＲ０ ２. （手袋 を ハメ ル）. ） ＴＥＢＵＫＲ０ ３. （手袋をカケル）. ＴＥＢＵＫＲ０ ４. （手袋をスル）. ＳＩＭＯＹＫＥ Ｉ. （ユ キ ヤ ケ）. （シバ レルニ手ぬぐいが凍る）. Ｓ ＩＭＯＹＫＥ ２. （シモ ヤケ）. （ガ ン ジ ルニ. １ ３ ＳＩＭＯＹＫ. （トオ シ ョ オ）. ）. ″. ）. Ｓ 工ＢＡＲＥＢ ３. （イ テ ル ＝. ）. ＳＵＴＯＯＢＵ Ｉ. （ス トフＪ. Ｓ ＩＢＡＲＥＢ ４. （コ オ ル ニ. Ｊ. ＳＵＴＯＯＢＵ ２. （ス トオ フ）. Ｓ １ＢＡＲＥＣ Ｉ. （シバ レルニ池の水が凍る）. ＳＵＴＯＯＢＵ３. （ス ト ブ）. Ｓ ＩＢＡＲＥＣ ２. （ガ ンジ ル ＝. ＳＵＴＯＯＢＵ ４. （ス トオ ブ）. 〕. ＳＩＢＡＲＥＣ ３. （シ ミ ル ＝. ）. 酬ＡＩ. Ｓ ［ＢＡＲＥＣ ４. （コ オ ル ニ. Ｊ. ＨＡＩＡ ２. （ノ・イ ニ. ＴＵＲＡＲＡ Ｉ. （シ ガ＝ つ ら ら）. ト １ ／ＭＡ ３. （ア ク バイ ニ. ＴＵＲＡＲＡ ２. （ス ガ＝. ＨＡＩＡ ４. （タ ン パイ ニ. ＴＵＲＡＲＡ ３. （コオ リ ニ ″ ）. ＨＡＩＡ ５. （タ ンカ ラ ニ. ＴＵＲＡＲＡ ４. （ツ ラ ラ）. ＨＡＩＡ６. （タ ンガラ ニ. ＴＵＭＥＴＡＩＩ. （シャッコイ ニ冷たい）. ト 紅Ａ ７. （ガラ ニ. （ヒヤツコイ ＝ ″ ）. ＨＡＩＢ Ｉ. （アク ニ薪 灰）. ＴＵＭＥＴＡ１２. ″ ） ′. （アク＝石炭灰） ″ ）. 、 ′ ′ 、 ノ 、 ノ 、 ノ 、ノ. ＨＡＩＢ ２. （ノ・イ ニ ″）. （ツメタイ）. ＨＡＩＢ ３. （アク バイ ＝ ″ ）. ＤＥＲＥＫＫ１ １. （デレキニ火かき俸）. ＢＡＲＥＳＹ０ ４. （バ レイ シ ョ）. ＤＥＲＥＫＫ１ ２. （デレッキ＝ 〃 〕. ＢＡＲＥＳＹ０ ５. （ジャ ガイ モ）. ＴＯＯＫＩＢＩＩ. （トオキ ビニと うもろこし）. ＴＵＭ日ＴＡ１３ ＴＵＭＥＴＡ工４. （ヒ ヤッコイ＝. ″ ）. 第３の作業；. ＤＥＲＥＫＫ１ ３. （ヒカキニ. ″ ）. ＤＥＲＢＫＫ１ ４. （シカキニ. ″ ）. ＴＯＯＫＩＢ１２. （トオ キミ ＝. ）. ＤＥＲＥＫＫ１ ５. （カキ ダシ＝ 〃 ）. ＴＯＯＫＩＢ１３. . . ＥＮＴＯＴＵ Ｉ. （エント＝煙 兜. ＴＯＯＫＩＢ１４. （トオ モ ロ コシ）. ＥＮＴＯＴＵ ２. （エントオ＝ ″）. ＭＡＹＵＧＥ Ｉ. （コノ ケ ニ眉 毛）. ＥＮＴＯＴＵ ３. （エ ン ドン）. ＭＡＹＵＧＥ ２. （コ オノ ケ ＝ ″ ）. ＥＮＴＳＯＺ ＩＩ. （エントソオジニ煙突掃除）. ＭＡＹＵＧＥ３. （マイ ゲ）. ＥＮＴＳＯＺ１ ２. （エントオソオジ＝ 〃 ）. ＭＡＹＵＧＥ ４. （マ ユ ゲ）. ＥＮＴＳＯＺ １３. （エントツソ オジ）. ＳＥＩＴＹＯ Ｉ. （オガルニ成長する）. ＫＹＡＢＥＴＵ Ｉ. （カイ ベツニキャベツ）. ＳＥＩＴＹ０ ２. （オ エ ル ニ. ＫＹＡＢＥＴＵ ２. （ケベツ＝. ＳＥＩＴＹ０ ３. （ノ ビル）. ＫＹＡＢＥＴＵ ３. （キャベツ）. ＳＥＩＴＹ０ ４. （オ オ キク ナ ル）. ＫＹＡＢＢＴＵ ４. （カンラン）. ＳＥＩＴＹ０ ５. （オ ギク ナ ル）. ＫＹＡＢＢＴＵ５. （タ マナ）. ＳＩＡＳＡＴＢ Ｉ. （シア サ ッ テ ニ 明 々 後 日）. ＢＡＲＥＳＹＯ Ｉ. ＳＩＡＳＡＴＥ ２. ＢＡＲＥＳＹ０ ２. （ゴショイモ ニ馬 鈴 薯）. （ゴ ア サ ッ テ ＝. （ニ ドイ モ＝. 〃 ）. Ｓ ＩＡＳＡＴＥ ３. 〃 ）. ＢＡＲＥＳＹ０ ３. （ヤノ ア サ ッ テ ＝. （イ モ ＝. ″. ＳＩＡＳＡＴＥ ４. （ヤ ナ ア サ ッ テ ＝. ″ ）. ）. ）. 〃. ）. ″. 〕. １７.
(9) . 小野米一：多変量解析法による言語変容の試験的研究 ｓ ＩＡＳＡＴＥ ５. （ヤ ナサ ッ テ ニ 明々 後 日）. ＹＡＮＡＳＡＴ ３. ＹＡＮＡＳＡＴ １. （シア サ ッ テニ 明々 々 後 日）. ＹＡＮＡＳＡＴ ４. ＹＡＮＡＳＡＴ２. （ゴ ア サ ッ テ ＝. ＹＡＮＡＳＡＴ ５. （ヤナアサッテ・ヤ労サッテ＝〃） （言 わな い）. 第４の 作業：. ）. （ヤノアサッテ；明々々後日）. ＭＯＴＡＧＥＲ Ｉ. （タ ンガク＝持ち上げる）. ＨＯＮＹＯＭＵ４. （本 オ ョ ム）. ＭＯＴＡＧＥＲ２. . . ｓＥＹＯ Ｉ. （タ ナ ク ＝. ）. ｓＥＹ０ ２. （シロ）. ＭＯＴＡＧＥＲ ３ ＭＯＴＡＧＥＲ ４. （タ ナ グ＝. ）. ｓＥＹ０ ３. （ス レＪ. ＭＯＴＡＧＥＲ ５. （モチアゲル・モチヤゲル）. ｓＥＹ０ ４. （カ ム ニに お い を か ぐ）. ｓＥＹ０ ５. （セ）. ＫＡＧＵ Ｉ ＫＡＧＵ ２. （カ マ ル ニ. ＫＡＧＵ３. （シ レ）. （シナ）. ＩＫＥＲＵ Ｉ. （イ ケ ル）. （カ グ）. ＩＫＥＲＵ ２. （イ ケ レル）. ＯＫＩＹＯ Ｉ. （オ キロ）. 工ＫＥＲＵ ３. （イ カ エ ル）. ＯＫＩＹ０ ２. （オキ レ）. ＩＫＥＲＵ ４. （イ カ サ ル）. ＯＫ工Ｙ０ ３. （オ キ ヨ）. ＩＫＥＲＵ ５. （イク ニイイ・イ クニエエ）. ＯＫＩＹ０ ４. （オ キナ）. ＫＵＲＥＢＡ Ｉ. （コ イ ベ ニ来 れ ば）. ＯＫＩＹ０ ５. （オ キ ナ サイ）. ＫＵＲＥＢＡ２. （コ ェ バ ＝. ″ ）. ＩＫＵ Ｉ. （ング＝行く）. ＫＵＲＥＢＡ３. （コ レ バ ニ. 〃 ）. ＩＫＵ２. （エ グニ 〃 ）. ＫＵＲＥＢＡ ４. （ク し′り. ＩＫＵ３. （イ グニ ″ ）. ＫＵＲＥＢＡ５. （ク バ）. ＩＫＵ４. ＯＲＩＲＵ Ｉ. （オチ ル ＝降 りる）. ＩＫＡＮＡ工 Ｉ. （イ ク） ． （イ カ ンニ 行 かな い）. ＯＲ工ＲＵ ２. （オ ジ ル ニ. ＩＫＡＮＡ１２. （イ ガネ ニ. ＯＲＩＲＵ ３. ＩＫＡＮＡ１ ３. （イ カ ネ エ ニ. ＩＫＡＮＡ１ ４. （オリル） （高イ バニ高いな ら）. （イ カ ナイ）. ″. ″. ）. ） 〃 ）. ＴＡＫＮＲＡ Ｉ ＴＡＫＮＲＡ ２. （高イ ダ バ コ. ″ ）. ＨＯＮＹＯＭＵ Ｉ （本 ヨ ム〕. ＴＡＫＮＲＡ ３. （高イ ダラニ. ″. ＨＯＮＹＯＭＵ ２ （本 バ ョ ム）. ＴＡＫＮＲＡ ４. （高イ ナラ）. ＨＯＮＹＯＭＵ ３ （本ノ ョ ム） 第 ５の 作 業： ｓＹＵＺＴＵ Ｉ. （シ ジツ ニ 手 術）. ｓ ｌ 巽旧ＵＮ ３. （新聞３拍）. ｓＹＵＺＴＵ ２ ，. （ス ズ ツ ＝ ″ ）. ｓ工ＮＢＵＮ ４. ｓＹＵＺＴＵ ３. （シ ュ ジ ュ ツ）. ＧＡＫＫＯ０ ２. （新聞４拍） （学校２拍）. ｓＹＵＫＤＡＩ Ｉ. （シク ダイ ニ 宿 題）. ＧＡＫＫＯ０ ３. （学校３拍）. ｓ郡ＫＤＡ１ ２. （ス ク ダイ ニ 〃 〕. ＧＡＫＫＯ○ ４. （学校４拍）. ＳＹＵＫＤＡ１ ３. （シ ュ ク ダイ）. ｓＹＯＧＡＴＵ ２. （正月２拍）. ＺＹＵＧＹＯＯ Ｉ. （ジ ギ ョ オ ＝ 授 業）. ｓＹＯＧＡＴＵ ３. ＺＹＵＧＹＯ０ ２. （ズ ギ ョ オ ニ ″ ）. ｓＹＯＧＡＴＵ ４. （正月３拍） （正月４拍）. ＺＹＵＧＹＯ０ ３. （ジ ュ ギ ョ オ）. ｓＹＯＧＡＴＵ ５. （正月５拍）. ＭＡＴＴＩ Ｉ. （マ ッ チ ２拍）. ＨＡＳ ＩＡ Ｉ. （ノ・シニ 箸）. ＭＡＴＴ１ ２. （マ ッ チ ３拍）. ＩＡ ２ ＨＡｓ. （ノ・シニ″）. （新聞２拍）. ＨＡＳＩＢ Ｉ. （ノ・シニ橋）. ｓｌ ト旧ＵＮ ２ １８. ″ ）. ）.
(10) . 小野米一 ：多変量解析法による言語変容の試験的研究 ＨＡＳ ＩＢ ２. （ノ・ジ ニ橋）. ＳＵＺＵＲＡＮ １. （ス ズ ラ ン） （ス ズ ラ ン）. ＰＯＰＵＲＡ ２ （ポ プ ラ）. ＳＵＺＵＲＡＮ ２ ＳＵＺＵＲＡＮ ３. ＰＯＰＵＲＡ ３ （ポ プ ラ）. ＳＵＺＵＲＡＮ ４. （ス ズ ラ ン）. ＰＯＰＵＰＡ １ （ポ プ ラ）. ヌラ ン） （スス. 以上の演算はすべて変数を言語事象に限ったもの であった。 それに対して、 属性をも変数のなか. にとり い れ て演 算 した ら どう な る か。 そ れが 第７ の 作 業 であ る。 （第６の作業についてはいまとりあげ. ない。） 変 数リ ス トおよ び 属性 変 数リ ス トは 次の と おり。. ＶＡＲ工ＡＢＬＥＳ＝ＡＧＥ， ＧＡＫＵＲＥＫ１ ｑ ７）／ ＧＥＮＥＲＡＴＮ ＬＡＮＤ１ ＴＯ ＬＡＮＤ４ （ １ ， ， ， ５）／ 日Ｅ１ＥＫ１ ＫＯＳＹ〇 １ く Ｕ ＫＴＢＡ １ ＴＥ１ Ｔ〇 ＳＥ １ ＫＡＴＵ Ｎ 工 ＢＡＢ〇Ｋ １， ， ， ， 日〇Ｔ〇ＲＵ ＮＡＧ〇１ Ｓ１ＢＡＲＥＡ１ ｓ１ＢＡＲＥＢ１ ＫＹＡＢＥＴＵ１ ， ， ， ， ， ＢＡＲＥＳＹ〇１， ＫＡＧＵ１，１ＫＡＮＡ１１，１ＫＡＮＡ工２ ， 日〇ＮＹ〇ＭＵ１， ＳＥＹ〇 １， Ｔ０ ｓＥＹｏ５ １ＫＥＲＵ５ ＫＵＲＥＢＡ１ ＳＹＵＫＤＡ１１ （１ ３）／ ， ， ， ， ＳＥＸ， ＳＥ１ＮＥＮＩ く， ＧＮＫＹ〇１ＫＵ， ＫＴＢＺＵＫＡ工 ， ＭＴＡＴＴ１２ ， ＳＵＺＵＲＡＮ１ （１ ， ２）／. ＡＴＴＲ１ＢＵＴＥＳ＝ＯＣＣＵＰＡＴＮ， ＹＯＧＯＭＯＲ１ ＴＯ ＳＡＫＵＺＵ Ｍ工ｚＯＲＥ１ ＴＯ Ｍ１ＺＯＲＥ ５ ， ， ＺＹＵＧＹ〇〇１ Ｔ〇 ｚＹＵＧＹ〇〇３ ， ＧＡＫＫ〇〇２ Ｔ〇 ＧＡＫＫ〇〇 ４ ＰＯＰＵＲＡＩ ＴＯ ＰＯＰＵＲＡ３. こ れ によ っ て 求 め ら れ た 相 関係 数 は、. Ｅ Ｉ ＧＥＮｍＬＵＥ. Ｉ ． ２ ． ３ ．. ０ ．１ ８ ０３ ２ ２ １９. ，. Ｅ器 閣 輸瀦卒Ｎ ０ ．４ ２ ４ ６ ４３６ ０ ０ ． ３ ７ ７ ７ ５ ０１４ ０ ．３ ２ ７３ ７ ３８８. ０ ， １ ４ ２ ６ ９５ １ ６. ０ ， １ ０ ７１ ７ ３ ６ ６ ４ ．０８１３４７ ７ ９ ． ０ ５ ０ ． ，０７０４４３４６. ０ ， ２ ８ ５ ２ １ ５ ３３ ０ ． ２ ６ ５ ４ １ １ ８８ ０ ． ２ ５ ０ ２ １ ２５０. ６ ， ０ ，０ ６ ２６０６３０. ７ ． ０ ０ ６ １ ５ ７５ ０ ６ ８ ． ０ト０ ５ ４８ ７ ７ ４ ５. （以 下略）. ０ ，２４８１４ ３２２ ０ ． ２ ３４ ２ ５ ９ ３６. となっ た。 第１軸と第２軸とについて、 それぞれ特に大きな値をとるものと特に小さな値をとるも の とを 示 せ ば、 第５ 表、 第６ 表 の ごと く で あ る。 ま た、 第１ 軸 と第２ 軸 につ い て 相 関 図 ＳＣＡＴＴ－ ＥＲＧＲＡＭ を 作 る と、 第 ２ 図の よ う にな る。. これによってみると、 第１軸は 「共通語化」 に関する軸と考えられる。 正の方向を 「革新的」、 負の方向を 「保守的」 と呼んでもよい。 「革新的」 な色採の濃いものとしては、 年令１ （１ ２～１ ９才）. ２ ０～２ ９才）、 学歴７ （大学卒） ・６ （新制 高卒） ・４ （新制中卒）、 第４世・第５世、 父母 ・２ （ の出身地がともに豊頃町以外の北海道内であること （次いで、 母の出身地は豊頃町内で父の出身地 は二宮、 母の出身地が二宮）、 家庭内でも近所でも″標準語 で話すという意 識を有すること、 な 〃 どが挙 げ られ る。 シバ レル （Ａ 寒さ がき び しい） ・ シバ レル （Ｂ 手拭 が寒 さ で か ちか ちに な る） は と もに 「２ （知 っ て いる が 使わ な い） 」 の 段階 にと どま り、 「３ （使う） 」 で は なく な っ て いる。. 逆に、 保守的な傾向をとる条件としては、 学歴１ （無） ・２ （尋常小卒）、 年令７ （ ７ ０才以上） ） （ ） ・６ （６ 才台 才台 ・５ ５ ０ ０ 、 出身地は本人・配偶者とも福島県、 父・ 母が福島県、 世代は第１ １９.
(11) . 小野米一 ：多変量解析法による言語変容の試験的研究. 世．第２世、 家庭内では ″方 言 〃 で 話 して い ると いう 意識 を 有 す る こ と、 な どが挙 げ られる。 イ ガ ネ （行 かな い） 、 セ （せ よ） 、 カイ ベ ッ （キ ャ ベ ツ） 、 ゴ シ ョ イ モ （馬 鈴薯） 、 ニ バ ボキ （摘み 取. っ た り 刈 り 取 っ た り した あと に 出 る 芽） 、 ナ ゴイ （な れ な れ しい） な どが、 保 守的 傾 向 の 強 い 人 々 に 使用 さ れて い る。. 変. 数. 名. 人数. ＳＩＢＡＲＥＡ１（シバレル）. ２. ＳＩＢＡＲＥＢ １（シバ レル）. ２. ＡＧＥ１（１２～１９才） ＧＡＫＵＲＥＩ口. ３ Ｉ. ＧＥＮＢＲＡＴＮ ４ （第４世）. ＬＡＮＤ ２ （母の出身地） ４ ＬＡＮＤ１. （父の出身地） ４. ６０ ７７. ＨＯＴＯＲＵ （ホ トル） ＧＡＫＵＲＢＫ１４. １. （寿怖り中卒）. ＬＡＮＤ２ （母の出身地） ３ ＬＡＮＤ１ （父の出身地） ２ （にお心をカム） ２ ＫＡＧＵ ｉ ＩＫＡＮＡ１２ （行ガネ） ３ ４年功 （ 職 ） 公 ＫＯＳＹＯＫＵ２ 叉ヒ） ＫＯＳＹＯＫＵ３ （公職５年髪 ＬＡＮＤ ２ （母の出身地） Ｉ ＧＥＮＥＲＡＴＮ ２ （第２世）. ０７８３５３９６ ０ ． ０ ６６７６２９０ ０ ．. ０５９１３０３１ ０ ． ０ ０５６８８５０５ ．. ２０. １４ ４５ １０５ ３２. ＧＥＮＥＲＡＴＮ １ （第１ 世）. Ｉ ＬＡＮＤ ４ （配偶者の出身地Ｄ. ＬＡＮＤ ３ （本人の出身 地）Ｉ ＡＧＥ７ （７０～８４才） ＧＡＫＵＲＥＫＩ １ （無）. 数. 人数. 名. ＧＡＫＵＲＢＫ１ ７ （大学卒）. ３. ＳＢＹ０ ４ （セ）. ２. ９０. ＳＢＹ０ ３ （ス レ）. ２. ８３. ＝くＥＲＵ ５ （行クニイイ）. ２. ６１. 工ＫＡＮＡＩ１. ２ １ ００. （行 カ ン）. ２. ９６. ＳＢＹ０ ５ （シナ）. ２. ７９. ０ ０５５３１７２３ ． ０５４０４８７１ ０ ．. ＳＹＵＫＤＡＩ１ （シクダイ） ２. ４２. ０５０９１１１６ ０ ． ０ ０４８６７７９９ ．. ０５２８５５０９ ０ ． ０５２７２５７９ ０ ．. ０ ０４８１２２１８ ， ０ ０４６２７３６８ ． ０４５９８２９１ ７２ －０ ，. ９７. ＫＵＲＢＢＡ １. （コイ バ）. ２. ８ １. ＳＢＹ０ ２. （シ レ）. ２. ８２. ＫＡＧＵ １. （においをカム）２. ３ １. ＳＢＹＯ １. （シロ）. ２. ６３. ＫＹＡＢＥＴＵ１ （カイベツ） ２. ９３. ＫＴＢＡＩＴＥ４ャ１（ 旅汰へ方笥. ３. ３１. ＨＯＮＹＯＭＵ１ （ホンョリ ２. ０４８６６１７８ ３３ －０ ． ２６ －０ ．０５０４２７４９. １ＫＡＮＡＩ１. ｌｉ９ －０ ．０５０９３１６５ ８０ －０ ．０５１５２８９４. ７ 一０ ５ ＬＡＮＤ ４ （配偶者の出身地） ．０５２塾６５２ １９ －０ ＨＥＩＥＫ工２ （２年以内） ，０５３７６０９４ － ０ ） 身地 ９ （ １１ 父の出 ＬＡＮＤ １ ．０５５１９２２４ ） －０ ２ 言 ３ （ 家 庭 内方 Ｉ ＴＥ ＫＴＢＡ １一１ ．０５６０４６４８. ０～６９才） ＡＧＢ ６ （６. 変. １ＫＡＮＡ１２ （行ガネ）. ３ ２ ０．０５６０９１８０. 瑞着） ３１ ＫＴＢＡＩＴＥ Ｉ－３（家庭内澱享. ＧＡＫＵＲＢＫ１ ６ （新制高卒）. １ １. １３ ０ ０９０７９０２０ ． １３ ０ ０８９１９１７２ ． ５７. ７ （大学卒）. ＮＡＧＯ工 （ナ ゴイ）. ＃７ ， 第２軸. 第６表. 第５表 ＃７ ， 第１軸. ０６１３７５５７ ３５ －０ ．. １ ２ －０．０６２４１６７３. ２５ －０ ．０８７４２２７１ ３２ －０ ．０９１０２５７５. ‐０ ２５ － ．０９３６１６９８. ４ －０ ，１０９９２０９９. ＬＡＮＤ１. （父の出身地）. キ （ テカ ン）. ＳＢＹ０ ５ （シナ） ＩＫＡＮＡ工２ （行ガネ）. ３. ２ ０ ０７３６９９２８ ． ０ ０５６６０３３２ ．. ０ ０５４８０１５９ ， ０ ０５２１７２６５ ．. ０ ０４９２８８２９ ． ０ ０４６９０７２６ ，. ０４４１５８０８ ０ ． ０ ０ ．４２８９０７８ ０ ０４２８１０２４ ． ０ ０４０４２７１１ ． Ｅ ４ ０ ３ ０ ．３７６５２ ３ １ ０ ５ ２ ７ ０ ３ ７ ．. ０３６９２５０６ ０ ， ０ Ｕ ．３６０９４９５. ０３２７４４０３ ０ ． ０３９１０７１３ ８ －０．. ４９. ０４４０２０２３ ５３ －０ Ｉ １ ．. ‐０ ０４４０２８４１ １ １０７ － ，. ０４４４８８４１ １ １４０ －０，. ０４６３２６８５ （行クニイイ） Ｉ １２３－‐０， ０４７１２３２４ ８ －０ ＬＡＮＤ ３ （本 の出寝地） ５ ． ０５４７７３４３ ＫＵＲＥＢＡ１ （コイ バ） １ １１０ －０．. ＩＫＢＲＵ ５. ‐０ ０５６４９７９６ ９４ － ． ７ ‐０ ０６１８３７１ Ｉ ｌｏｌ － ．. ＨＯＮＹＯ ＭＵ １ （ホンヨム） ｉ ＳＢ ０ ２. （シ レ）. ＳＩＢＡＲＥＣ１ （シバ レル） Ｉ. ５８ －Ｑ０７２４０５７９. ＢＡＲＥＳＹＯ １ （ゴショイモ）. ０８４３２１３３ ６４ －０ ．. Ｉ. ＫＹＡＢＥＴＵ １ （カイ ベツ）Ｉ ＳＥＹＯ １. （ シロ）. Ｉ. ＳＩＢＡＲＥＡ １ （シバ レル） Ｉ ＳＩＢＡＲＢＢ１ （シバレル） １. ０８９３２８３５ ‐０ ５２ － ． １００５５２８５ ３７ －０ ．. １０９００６５５ ６ －。 ・ １１２４１３３４ ２５ －０ ．. 第 ２ 軸は 言語 に 関す る 「理 解語 桑」 の 軸 で あ ろ う。 こ こ で は 言 語 「１ （知 らな い） 」 がマイ ナ ス. の 高い 値 を と っ て、 き わ だ っ た グル ー プを 作 っ て いる。 そ れ に 対 して 「３ （使 う） 」 と 「２ （使わ な い が 知 っ てい る） 」 はと もに プ ラ ス の 値 を と る。 「３」 よりも 「２」 の ほ う が値 が大 き い の は、. この 軸が 「ｉ」 と 「２」 との対比を示すものだからであろう。 言語以外の属性は、 第２軸に関して. は め だ っ た 特 色を み せ て い な い。 ２０.
(12) . . ｓＣＡＴＴＥＲＧＲＡＭ ＯＦ. －０・１０ ． 十１ ０．０９ 十 １１１十 １ ０・０７. ０．ｏ５. ０，０３. －０．ｏ３. －０．０５. ‐０．０７. ‐０．０７. －０．０３. ・０．０５. ０，０１. －ｏ，０１. ０，０３. 大. ホトル１骨. １ １ １ 十 １ １ ” １ 十 １ １ １ １十 １. 廿象額 . 新中卒受. 骨近澱 . ル Ｂ “ ル １. １ １ １ 十 １ ！ １１. シ. 廿 脅年令２ に２ ン ソ ’ ・ ル . エ. ；言. . 霊 繁. 優 １喜義 渥 雲三 顧ｒ 町まざ る脅せ骨カイベツ３ 骨旅まざ ろ廿山 辺卒. １上 昏兵２ ，. 十 １ １ １ １十. －０・１１ 十 －ｏ，ｏ９. －ｏ，ＯＢ. －ｏ．ｏ６. －ｏ．ｏ４. －ｏ．ｏ２. －ｏ．００. ０．ｏ２. ０．ｏ４. ， １ ！. ０，ｏ６. ． ｏ 。 ・. ． ｊ. 十. ． ． １ ． ー ー ー. Ｔ ▼ ・ ． ＋ ▼ ▼. ▲ ． ー ｉ. ｔ 十 Ｔ ． ． ，. ー. － ・ ． ． 十 ・ ０．ｏ７. 美 ー ” 琢 澄 陣酒語六 水岬. ０，０５. Ｔ ０，０３ ＩＩ１. ・ ▼ ． ｉ 十. 十 １１ １１. －ｏ．１１. ０・０７. ＋. ２ すこ ふ器撰曇 語る議 ；龍 ． 一 ーー. ，. １ 一 ， ー １ １１ Ｉ. イ２ カム２鼻 骨シクダ. 町方言廿. ネ賜 州ガ ー行力 も. ”新高卒. ｛ ポキ１倭. ０・０９. ＋１ １ １. ＜ 姿シ レルＢ２ ′. －０．０９. 譲. １. ０，０６. ０，０５. １ １１十 １. ｏ ｏず ． －０・０１. －０．０８. う塚. （Ａ（Ｒｏｓｓ） ＶＡＲＯ０２. （ＤＯＷＮ） ＶＡＲＯＯ１. －“. ー －０，０５ ー‐ ー ▲ ー ー ．＋ ０９ ． －０． ー １ １ ー －０・１１. 諏 瀞 蝋 Ｓ 覧 懲 琴鮫洲.
(13) . . . ＳＣＡＴＴＥＲ６ＲＡＨ ＯＦ. （ＤＯＷＮ） ＶＡＲＯＯＩ. （ＡＣＲＯＳＳ） ＶＡＲｏｏ２. ０．１２ ０．２９ ０．４６ ０．６３ 一０．２２ －０．○５ －○．５７ ー０．９ユ ー０・７４ －０．４０ ．十 ． ＋．‐・．＋－－－－＋．－－－＋．－．・＋－－－－＋－－－－十一－－－＋－－－－＋－．－－＋－－－－＋－－－－＋－．・－＋－－－－＋”．－－十．－－・十一－－－＋－－輸‐十・－－－＋－－．‐十一－－・十． ． 十 ＋‐ １ ・ ０．９５ ４ Ｕ Ｆ ４ ‐１ ０・９５ 十▼ ． ４ げ ４ ′ １ ３ ４ 骨１ 鼻１ Ｔ ▲ ， ．Ｔ ▲ ‐ ｉ ザ １ｔ ｆ ． ４ ２ ７ ｆ ５ ｆ ４ ４ ４ ●１ ●１ ー１ ●１ ｍ １ ５ 【 ４ ｎ ◆ １ ， ． ミ リ く ４ ′ ６ ４ ‐１ ‐１ ＋ 十 ０・７６ ６ キ ー ５ ′ ４ ｆ ３ ４ 十▼ ー ０・７６ 十 ４卿 ‐１ ‐１ ‐ｉ －１ ▼ ｉ １ ３ ” 増 ４ 骨 美 １ ４ ， ． ・ ・ ， ．十 ， ． ／ ２ ４ ‐１ Ｉ ・ ｉ ６ ／ ４ ５ ／ ４ １ ★１ ●１ ， ． ８ プ ３ ′ ３ ４ １ ２ 中 途 誉１ 骨１ ・ 十 ｆ好義 ●２ ０，５８ 勘嘘 骨暮 １ ９ ７ ／ ４ ＋ｒ ｌ ◆１ ０．う８ １ ４ ｌ ・ ｔ ー， ー ． ー ｆ ｆ １ ２ ４ ３ Ｉ ５ ４ ２ １ ３ ３ １ ５ 鮒 倖 ‐ ｍ ． ・ ▲ ９ ６発 弄４ 骨 珊３ 菅ｉ好５ １ 表 ３ ２１ ． ｉ ５ ｆ ３ １ 美１ 十 ０・４０ 美 券 昔 善 十 ０．４０ 十 － 妻 ◆ ． ー ２門 ４１． ー ‐ ー ▼ ． Ｔ ▲ ２ ３ ′ ３ ２ ７ ′ ４ 隻 一 美 隻 ▼ ー ３ ０ ３●１ ／ も” ７ ４ 骨鼻 鼻鼻 骨 ‐１ ‐１ ｍ ． ー ４ １ 欲 な ３一 美２ 菅３ ． ｉ ４ ′ ３ 冊２ 美 ２ ◆ ２ ８ り 壷 鼻 鼻 ４ ９ ね 舜 美 美 ２ １ ＋ 十 Ｅ 鮒 ４ 十 著 ７ ｆ ３ 鼻 骨 美２ ・２１ 鼻美 “３ ０．２１ 十， ｉ ． ー ・ ー ‐ ー ’ ー・ ○ １ ・ ２ ３ ２ ４ ＊ ４ ３ ／ 鼻 ｎ 骨 骨 鼻 骨 鼻 鼻４ １ ３ ７ １ 加 ｍ 骨 鼻 隻 善美美３ 鼻 ４ ＝ ＆－． ◆ ． 骨 鼻 鼻骨 骨き 骨書 誉 １ 書 善 美 美嚢 義 美 ＋ 十 ・ ｉ ０，０３ ３ ３ ２ 曇 書 ｍ ０．０３ 十 鼻 ” 善４ 美４野３＋▼ ー ‐４ ８ ｆ 鼻 ８ ′ ３ 善 美 鼻 鼻 美 書善 義 ４ 欲 舜 美 廿 一 ▼ ． ｔ ｌ ． ・ ー 骨３ １ ４ 軌 間 内 書 鼻 善 骨 鼻 ２ 美 書 ’ ． ３ Ｇ 加 書４ 美 書 書 ★● 善骨 善 ・ ← 美 美 美５ 美 美善 ３ ＋ Ｃ ｈ ４ ｆ ２ 普５ ‐０・ユ５ ＋ ’ ． ‐０．１５ ３ ８ 一 ３ ０ ２ 書３ ｆ 美 美美鼻 骨鼻 美 ‐６ ▼ ｌ ｉ ． ・ ▲ ２ ５ 網 １ 附 ２ ４ 馳 美 善 美 美 鼻 美 美 美 １ ＋ 森３ ．ｏ，３３ －０．３３ 十 Ｔ ・ 書 ６ ３ ｆ ３整 髪 ’ ー １ 矧 艶ル 書 美 美 美 善 善 善 鼻 ． ・ 紬３ ２； ６ ′ ， ２ ｆ ● 美５ ９ 美 美４ ▼ １ ▲ すけ ＋ ２１ ． ． ． － ．＋ ｏ・５ ′ ５２ ６ ２ ２ 書 ７飼 ‐０・ ｆ 美 容 ノ 網 貌Ｆ Ｔ▼ １ ．－ｔ 。４美善 Ｔ 稲 ， 美矧 ５ Ｍ 嚇弔 鼻 美 爾ず １ ′』 も 善６ １ ′ １ １戒 １ 美雫 美７ 善６制 を戒 美 鰯 ３ ３ ‐０・７０ 十 ▼ ｌ ‐ｏ．７。 つ ２ ‐７げ ｒ ｌ ′ ５ ｉ 書６ ９ “ 艦 ６ 幽 霊 善７ 美７ ｌ ー ． ′ ２ ８ 美６ ・ ー ３ ｆ ２ ２ ／ ２ 美７ 書７ 美７賊 ′ 善７ ２ ４ １ １ ヱ”， 鼻科だ ‐０，８８ 善 ぬ之 －０．８８ 十 帝． ７ ７ ６ ８ ０． ユ ０・３ －○・ラ１ ー○．１４ ０▲５４ ０．０３ 一０． ２ ０・２０ －○．４８ 一０． ５ ー○．９９. 善 美輯. み. 鰯書鰯. －.
(14) . 小野米一 ：多変量解析法による言語変容の試験的研究 言 語お よ び 属性 の そ れぞれに つ い て 細 分 類 が 可 能なこ と は、 第２ 図 を み れ ば、 た だ ちに 了解せ ら. れると ころ で あろ う。. 第３・ ４・ ５ 軸に つ い ては 論及する こ と を 省 略す る。. ５ ＨＡＹＡＳ１ ３ の プロ グラムでは、 オ プ ショ ンおよ び 統計 の 指定 によ っ て、 ケ ース ご と の個 人 ス コ. ア が出力 され る。 こ の 個 人 ス コ ア を利 用 して、 年 令 差、 世代 差、 性別 差、 家 族 ごと の 異 同、 親子 ・. 兄弟・ 夫婦等の異同、 外住経歴や社会的関心・学歴・言語意識等との相関などについて、 こまかに 分析する こと が できる。 第］ 軸を タテ 軸、 第２ 軸を ヨ コ 軸と し て 相 関図 をえ がいた の が 第 ３ 図で あ. る。. 図 上 には 個 人 ごと の 年 令 ・ 性別 ・ 世代を 示 した。 １ ４才 ・ 女 ・ ４ 世、 ８２ｍ ２は８２才・男 ・ ４ｆ ４ は１. こと であ る。 ２ 世 のｒ. 〔むすび〕. 以 上 のよ う に、 数 量 化 理論 第 ３ 類 の導 入 によ っ て、 これ ま で 単 純に は 整 理 でき なか っ た、 大 量の. デー タに もと づく 言 語 分析 に、 整理 の 道 がみ い だ さ れ たわ け で ある。 言語 研 究にお い て 多変 量解析 を用 いる例 はあ ま り 知 らない。 今 後、 そ う いう 方 向 に つい ての 考察 を深 め て ゆきた い と 考 え てい る。. ＜付. 記＞. ささやかな報告であるが、 これができるまでには、 じつに多くのかたがたの ご厚意をかたじけのうした。 豊頃町二宮のみなさまのあたたかい ご協力があったことを、 第一に銘記しなくてはならない。 ＳＰＳＳ につ いては、 京都大学三宅一 郎氏の学恩による。 本学地理学 教室の岡本次郎教授には、 私のために、 どれほど多 くの時間と労力をさいて、 ご指導・ ご助言をたまわったことか。 記して、 心からの謝意を表する。 なお、 小稿は昭和４ ６年度北海道科学研究費による研究の一部であり、 北海道大学大 型 計 算 機 セ ンタ ーの （１９７４， ３， ２３ 稿 ）. ＳＰＳＳ を 利 用 した もの で あ る。. ＜追 記＞. 成稿後、 林氏の数量 化理論第３類による分析を実践した、 次の文献をみることができた。 鶴岡市における共通語化の調査資料を用い 多変量解析の社会言語学的調査への適用例 ａ 江川清 「 ９、 昭和４ ９年３月。 剛 第４集、 ＰＰ，２１４ ２ て 一冊」、 国立国語研究所 『ことばの研究 ｂ 野元菊雄・江川清 「パター ン分類による音声の分析－－ 鶴岡市における共通語化の調査から－－」 、 ８一３ ６、 昭和４ ９年５月。 国立国語研究所 『電子計算機による国語研卯』 Ｖ１、ＰＰ。１ ９年 ０年前との比較 －－』 、 ３３２Ｐ、 昭和４ ｃ 国立国語研究所 『地域社会の言語生活－－ 鶴岡における２ １０月 。. ａ は言語研究における多変量解析法の適用の意義を論じ、 ｂ はじっさいに音声関係の調査項目について解 析をおこな った。 ｃはそれらを含めて単行本としたもので、 いずれも、 示唆に富む有益な文献である。 ５へのきりかえにより、 演算 ９年１ １月、 ＦＡＣＯＭ２３０一６０ から７ なお、 北大大型計算機セ ンターでは、 昭和４ ピー プ ドア された 時間は約６倍にス ッ 。 （ ８ １ ９７ ５ ， １。 ２ ， 初校のさいに）. 小野. 米一 （本学助教授・旭川分校）. ２３.
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