データとの対話

本日の講義の内容

• 1)商学におけるいろいろなデータ 　　
• 財務データ
• 経済統計
• アンケートデータ

→この講義「(数字)データ」との対話

　　もともと数字で表現されている。

　　数字で表現されていないデータを数字で表現する。

　　これらの数字データをどう扱うか？

2)データの使い方のいろいろな例：研究事例の分類

　教材プリントの研究事例をあえて分類してみると

• 仮説を発見する、考えるきっかけとなるデータ
• 石川経夫(1993),「日本の労働市場の構造　　賃金二重構造の理論的検討」,(伊丹、加護野、伊藤編『リーディングス　日本の企業システム　第3巻　人的資源』),p.248-275
• 篠原三代平(1994),『戦後50年の景気循環　　日本経済のダイナミズムを探る』,日本経済新聞社
• よく用いられるのは
• 記述統計分析（その一つとしての探索的データ分析→グラフ等を用いてデータの特徴を見いだす。）
• 事実を記述するためのデータ

特に仮説はもたない。

・どの要因が広告効果を高めるかを回帰分析によって分析する。

　　ある要因が広告効果を高めるといった仮説は規定されていない。

・アンケートを行って日米の経営の特徴を比較する。

　　日本の方が長期志向であるといった仮説は設定されていないが、市場環境、組織構造、組織革新などの点を比較するという点については、先行研究の理論的枠組みを参照している。

• 加護野、野中、榊原、奥村(1993),「日米企業の戦略と組織」,(伊丹、加護野、伊藤編『リーディングス　日本の企業システム　第2巻』),p.107-144
• Stewart, David W. and David H. Furse(1986),Effective Television Advertising,D.C.Heath and Company （堀健司郎訳『成功するテレビ広告』日経広告研究所）
• 中村青志(1993),「企業ランキングの変遷　　鉱工業上位100社と運輸・電気・ガス業上位30社」,(伊丹、加護野、伊藤編『リーディングス　日本の企業システム　第4巻　企業と市場』),p.341-379
• 田村正紀(1986),『日本型流通システム』,千倉書房
• 渡部久哲(1994),「消費者行動と価値観の変化」,(飽戸弘編著『消費行動の社会心理学』福村書店),p.152-172
• よく用いられるのは
• 記述統計分析：母集団の特徴を記述する。
• 推測統計分析：母集団からのサンプルによって母集団の特徴を推測する。
• 仮説を検証するためのデータ

仮説を設定して、それを検証（検定）するためのデータを収集、分析する。

• 成生達彦、鳥居昭夫(1996),「流通における継続的取引関係」,(伊藤秀史編『日本の企業システム』東京大学出版会),p.183-214
• 小田切宏之(1989),「利益率と競争性」,今井賢一、小宮隆太郎編『日本の企業』東京大学出版会、1989年,p.215-233

• よく用いられるのは
• 記述統計分析：母集団の特徴を記述する。
• 推測統計分析：母集団からのサンプルによって母集団の特徴を推測する（仮説検定が重要に）。

• 2)データとの対話の「プロセス」

理論枠組み（仮説の設定）　　←→　　　結果の報告

　　↓↑　　　　　　　　　　　　　　　　　↓↑

データの収集　　　　　　　　←→　　データの分析、解釈

1)理論的枠組み・仮説の重要性

例1　アインシュタインの相対性理論と水星の近日点の観測

例2「眼は、それが探し求めているもの以外は見ることができない。探し求めているものは、もともと心の中にあったものである（フランスの警察の科学的犯罪捜査法学校のスローガン）」［村上陽一郎(1974:1986),『近代科学を超えて』,日本経済新聞社(講談社学術文庫に収録、1986年,p.32)］

　→見ようと思ったものしか見えない→理論的枠組み・仮説は重要

　→二次データを利用する際、そのデータがいかなる目的で収集されたかを把握しておくことが必要。

事実（データ）　←→　理論的枠組み・仮説

自分たちが何を見たいのか・知りたいのかを明確にすることが必要。

そうすることのメリット：無駄、的外れな分析をする必要がなくなる。

そうすることのデメリット：　仮説についてのデータしかみえなくなる？

　　　　　　　　　　　　　　新しい発見がされにくくなる？

そのためには？

　分析対象とする現象、それを扱う学問分野の知識を身につけておくことが必要。

　　→各自で身につけること（参考：プリント教材の研究事例集、参考文献としてあげたもの）。

　　　　理論的な枠組み（仮説として規定される場合もある）

　　　　　　　↓　↑

　　　データの収集、解釈、分析手法・モデル：この講義でのテーマ

• 3.データを集める（プリント参照）。
• 3.1　データの種類
• 3.2　2次データの収集方法
• 例　wwwからのデータの入手
• 米国の経済データ
• 3.3　1次データの収集方法 　　
• ｱﾝｹｰﾄ調査の方法 　　
• 内容分析）定性的なデータを定量的データにする方法

次回

　　　PC-SAS入門

　　　2HDのフロッピーディスクを忘れないように。

　　パソコン端末の利用申請を忘れないように。

　　　　→地下の計算機室受付にて（無料？）。