社会統計学

社会統計学の概要

社会統計学（しゃかいとうけいがく）は、統計学を社会学やその他の社会科学に適用した学問です。この分野は、統計学の一形態であり、特に社会調査において統計的手法を用います。実際に全ての人を調査することは難しいため、サンプリング技法による標本調査を行い、そこから得られたデータを使って社会全体の特徴や傾向を推測します。

データの収集と分析

社会調査では、母集団の情報を得るために標本抽出が行われ、その結果をもとに社会全般に関する推定を行います。これにより仮説の検証や現象の説明が可能になります。母集団と標本との関係が特に重要視されるため、社会統計学は推計[[統計学]]の一種とも言えます。

多くの統計分析手法は、得られるデータが正規分布に従うと仮定していますが、実際にはその前提が成り立たないことがしばしばあります。例えば、特定の質問に対する回答が偏りすぎて、ほとんど全員が同じ答えを選ぶこともあります。こうした変数の分析は困難ですが、大規模な標本サイズがあれば、正規分布と見なして問題ない場合もあります。したがって、データの分布の理解、すなわち散らばり具合や分散、標準偏差などが非常に重要です。

心理学と社会調査の違い

心理学の実験では、通常小規模なサンプルを用いるため、小標本理論に基づいた統計的検定が行われます。主に変数間の関連確認が目的であり、その関連の程度を分析することはあまり行われません。この場合、実験参加者はほぼ全員が同質の個体であり、ランダムな抽出がされないことが多いため、年齢や学歴といった要因が影響する可能性は考慮されません。

一方、社会調査データを用いる場合は、大標本理論に基づいて多変量解析法を駆使し、変数同士の関連の強さを探ります。最終的な目標は、説明変数と被説明変数との関連を調査し、社会現象の因果関係を解明することです。社会学の研究では実験が難しいことがしばしばあるため、さまざまな変数を制御するための分析手法が発展しています。

多変量解析の手法

多変量解析には、重回帰分析や分散分析などの基本的手法に加え、対数線形モデル及び多水準分析などが含まれます。また、因子分析や対応分析、さらには多次元尺度構成法（MDS）といった説明変数と被説明変数の区別を行わない分析手法もよく使用されます。これらの統計分析には、SAS、SPSS、Stata、R言語、S言語、LEMなどのソフトウェアが役立っています。

参考文献

• - 片瀬一男他. 2007. 『社会統計学』放送大学教育振興会.
• - ザイゼル著. 佐藤郁哉・海野道郎訳. 2005. 『数字で語る　―社会統計学入門』新曜社.
• - ボーンシュテット&ノーキ著. 海野道郎・中村隆監訳. 1999.『社会統計学―社会調査のためのデータ分析入門』ハーベスト社．
• - 足立浩平. 2006. 『多変量データ解析法―心理・教育・社会系のための入門』ナカニシヤ出版.
• - 原純輔・海野道郎. 2004. 『社会調査演習　第２版』東京大学出版会.

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