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2024年09月16日
心理学統計の検定を用いて佐藤愛子の「沢村校長の晩年」を考える１
1 先行研究との関係
データベースを作成ながら購読脳と執筆脳を分析するシナジーのメタファーの研究も次第に安定してきている。これまでバランスを意識して二個二個のルールに基づき多くの組み合わせを作ってきた。統計についても、バラツキ、相関関係、多変量分析と進み、今回の心理学統計を含めれば、バラツキと相関、多変量と心理という組み合わせができる。この小論では、実吉（2013）の心理学統計の検定の手法に従い、佐藤愛子の「沢村校長の晩年」を使用して正剛と光江の性格に関し考察していく。
花村嘉英（2020）「心理学統計の検定を用いて佐藤愛子の『沢村校長の晩年』を考える」より
データベースを作成ながら購読脳と執筆脳を分析するシナジーのメタファーの研究も次第に安定してきている。これまでバランスを意識して二個二個のルールに基づき多くの組み合わせを作ってきた。統計についても、バラツキ、相関関係、多変量分析と進み、今回の心理学統計を含めれば、バラツキと相関、多変量と心理という組み合わせができる。この小論では、実吉（2013）の心理学統計の検定の手法に従い、佐藤愛子の「沢村校長の晩年」を使用して正剛と光江の性格に関し考察していく。
花村嘉英（2020）「心理学統計の検定を用いて佐藤愛子の『沢村校長の晩年』を考える」より
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佐藤愛子の「沢村校長の晩年」の相関関係について６
4 相関係数を言葉で表す
数字の意味を言葉で確認しておく。
-0.7≦r≦-1.0 強い負の相関がある
-0.4≦r≦-0.7 やや負の相関がある
0≦r≦-0.4 ほとんど負の相関がない
0≦r≦0.2 ほとんど正の相関がない
0.2≦r≦0.4 やや正の相関がある
0.4≦r≦0.7 かなり正の相関がある
0.7≦r≦1 強い正の相関がある
5 まとめ
佐藤愛子の「沢村校長の晩年」のデータベースのうち、言語の認知のカラムは、性格の創造とその表現、1あり2なし、情報の認知のカラムは、人工知能が1創造、2認知発達は、正の強い相関があることがわかった。
参考文献
花村嘉英 計算文学入門−Thomas Mannのイロニーはファジィ推論といえるのか？ 新風舎 2005
花村嘉英 从认知语言学的角度浅析鲁迅作品−魯迅をシナジーで読む 華東理工大学出版社 2015
花村嘉英 日语教育计划书−面向中国人的日语教学法与森鸥外小说的数据库应用 日本語教育のためのプログラム−中国語話者向けの教授法から森鴎外のデータベースまで 南京東南大学出版社 2017
花村嘉英 从认知语言学的角度浅析纳丁・戈迪默 ナディン・ゴーディマと意欲 華東理工大学出版社 2018
前野昌弘 回帰分析超入門 技術評論社 2012
佐藤愛子 院長の恋 文春文庫 2012
数字の意味を言葉で確認しておく。
-0.7≦r≦-1.0 強い負の相関がある
-0.4≦r≦-0.7 やや負の相関がある
0≦r≦-0.4 ほとんど負の相関がない
0≦r≦0.2 ほとんど正の相関がない
0.2≦r≦0.4 やや正の相関がある
0.4≦r≦0.7 かなり正の相関がある
0.7≦r≦1 強い正の相関がある
5 まとめ
佐藤愛子の「沢村校長の晩年」のデータベースのうち、言語の認知のカラムは、性格の創造とその表現、1あり2なし、情報の認知のカラムは、人工知能が1創造、2認知発達は、正の強い相関があることがわかった。
参考文献
花村嘉英 計算文学入門−Thomas Mannのイロニーはファジィ推論といえるのか？ 新風舎 2005
花村嘉英 从认知语言学的角度浅析鲁迅作品−魯迅をシナジーで読む 華東理工大学出版社 2015
花村嘉英 日语教育计划书−面向中国人的日语教学法与森鸥外小说的数据库应用 日本語教育のためのプログラム−中国語話者向けの教授法から森鴎外のデータベースまで 南京東南大学出版社 2017
花村嘉英 从认知语言学的角度浅析纳丁・戈迪默 ナディン・ゴーディマと意欲 華東理工大学出版社 2018
前野昌弘 回帰分析超入門 技術評論社 2012
佐藤愛子 院長の恋 文春文庫 2012
佐藤愛子の「沢村校長の晩年」の相関関係について５
表2 計算表
Ａ 3 2 5
偏差 0.5 -0.5 0
偏差2 0.25 0.25 0.5
B 3 2 5
偏差 0.5 -0.5 0
偏差2 0.25 0.25 0.5
AB偏差の積 0.25 0.25 0.5
◆相関係数は、次の公式で求めることができる。
相関係数=［（A-Aの平均値）x（B-Bの平均値）］の和／
√（A-Aの平均値）2の和x（B-Bの平均値）2の和
上記計算表を代入すると、
相関係数 = 0.5／√0.5 x 0.5 = 0.5／0.5= 1
従って、正の強い相関があるといえる。
花村嘉英（2020）「佐藤愛子の『沢村校長の晩年』の相関関係について」より
Ａ 3 2 5
偏差 0.5 -0.5 0
偏差2 0.25 0.25 0.5
B 3 2 5
偏差 0.5 -0.5 0
偏差2 0.25 0.25 0.5
AB偏差の積 0.25 0.25 0.5
◆相関係数は、次の公式で求めることができる。
相関係数=［（A-Aの平均値）x（B-Bの平均値）］の和／
√（A-Aの平均値）2の和x（B-Bの平均値）2の和
上記計算表を代入すると、
相関係数 = 0.5／√0.5 x 0.5 = 0.5／0.5= 1
従って、正の強い相関があるといえる。
花村嘉英（2020）「佐藤愛子の『沢村校長の晩年』の相関関係について」より
佐藤愛子の「沢村校長の晩年」の相関関係について４
Ａ 言語の認知（動から静への思考）：1ある、2ない → 3、2
B 人工知能：1認識、2心的操作 → 3、2
◆Ａ、Bそれぞれの平均値を出す。
Ａの平均：（3 + 2）÷ 2 = 2.5
Bの平均：（3 + 2）÷ 2 = 2.5
◆Ａ、Bそれぞれの偏差を計算する。偏差=各データ−平均値
Ａの偏差：（3 – 2.5）、（2 – 2.5）= 0.5、-0.5
Bの偏差：（3 – 2.5）、（2 – 2.5）= 0.5、-0.5
◆Ａ、Bの偏差をそれぞれ2乗する。
Ａの偏差2乗 = 0.25、0.25
Bの偏差2乗 = 0.25、0.25
◆ＡとBの偏差同士の積を計算する
（Ａの偏差）ｘ（Bの偏差）= 0.25、0.25
◆ＡとBを2乗したものを合計する。
Ａの偏差を2乗したものの合計 = 0.25 + 0.25 = 0.5
Bの偏差を2乗したものの合計 = 0.25 + 0.25 = 0.5
◆Ａの偏差ｘBの偏差の合計を計算する。0.25 + 0.25 = 0.5
花村嘉英（2020）「佐藤愛子の『沢村校長の晩年』の相関関係について」より
B 人工知能：1認識、2心的操作 → 3、2
◆Ａ、Bそれぞれの平均値を出す。
Ａの平均：（3 + 2）÷ 2 = 2.5
Bの平均：（3 + 2）÷ 2 = 2.5
◆Ａ、Bそれぞれの偏差を計算する。偏差=各データ−平均値
Ａの偏差：（3 – 2.5）、（2 – 2.5）= 0.5、-0.5
Bの偏差：（3 – 2.5）、（2 – 2.5）= 0.5、-0.5
◆Ａ、Bの偏差をそれぞれ2乗する。
Ａの偏差2乗 = 0.25、0.25
Bの偏差2乗 = 0.25、0.25
◆ＡとBの偏差同士の積を計算する
（Ａの偏差）ｘ（Bの偏差）= 0.25、0.25
◆ＡとBを2乗したものを合計する。
Ａの偏差を2乗したものの合計 = 0.25 + 0.25 = 0.5
Bの偏差を2乗したものの合計 = 0.25 + 0.25 = 0.5
◆Ａの偏差ｘBの偏差の合計を計算する。0.25 + 0.25 = 0.5
花村嘉英（2020）「佐藤愛子の『沢村校長の晩年』の相関関係について」より
佐藤愛子の「沢村校長の晩年」の相関関係について３
3 小説の場面に適用する
表1 光江のお節介な振舞い
Ａ「世に憎むべきは善意である」正剛は日記にそう書いた。「悪意には立ち向かい様がある。しかし、底抜けの善意には立ち向かいようがない」光江のすることなすことが彼の気に障るのである。性格創造1、人工知能2
Ｂ 時折、光江は仏壇の前に座って鉦を鳴らす。必ず三回、「チーン、チーン、チーン」と鳴らすのである、すると彼はムッとした。性格創造2、人工知能1
Ｃ 居合わせた柳原がそれを聞いて、「なんだ？そりゃ？」といぶかしんだ。「ばあさんだよ、手伝いの」吐き捨てるようにいった。性格創造2、人工知能2
Ｄ 柳原は尚もいぶかしんでいった。「なんで鉦を鳴らすんだ？」「知らんよ」正剛はまた吐き捨てた。「オレは知りたいよ・・・」それ以来、柳原は光江を気に留めるようになった。性格創造1、人工知能1
Ｅ 「あれは例の秋葉原のメイド喫茶の真似かね？」といったこともある。光江は黒々と染めた前髪にレースの縁取りをした白い布をつけている。「知らんよ」その時も吐き捨てるように正剛はいった。
性格創造1、人工知能1
花村嘉英（2020）「佐藤愛子の『沢村校長の晩年』の相関関係について」より
表1 光江のお節介な振舞い
Ａ「世に憎むべきは善意である」正剛は日記にそう書いた。「悪意には立ち向かい様がある。しかし、底抜けの善意には立ち向かいようがない」光江のすることなすことが彼の気に障るのである。性格創造1、人工知能2
Ｂ 時折、光江は仏壇の前に座って鉦を鳴らす。必ず三回、「チーン、チーン、チーン」と鳴らすのである、すると彼はムッとした。性格創造2、人工知能1
Ｃ 居合わせた柳原がそれを聞いて、「なんだ？そりゃ？」といぶかしんだ。「ばあさんだよ、手伝いの」吐き捨てるようにいった。性格創造2、人工知能2
Ｄ 柳原は尚もいぶかしんでいった。「なんで鉦を鳴らすんだ？」「知らんよ」正剛はまた吐き捨てた。「オレは知りたいよ・・・」それ以来、柳原は光江を気に留めるようになった。性格創造1、人工知能1
Ｅ 「あれは例の秋葉原のメイド喫茶の真似かね？」といったこともある。光江は黒々と染めた前髪にレースの縁取りをした白い布をつけている。「知らんよ」その時も吐き捨てるように正剛はいった。
性格創造1、人工知能1
花村嘉英（2020）「佐藤愛子の『沢村校長の晩年』の相関関係について」より
佐藤愛子の「沢村校長の晩年」の相関関係について２
2 相関の作り方
シナジーのメタファーのために作成しているデータベースは、データの種類で見ると、俗に言う測れないカテゴリーデータからなる。数量データといわれる身長、体重、気温、湿度などとは異なり、値が連続ではなく飛び飛びで離散的となる。前野（2012）によると、カテゴリーデータは、対象の性質を表したり、現象や区別を表したりする。性別、好き、嫌い、うまい、まずい、おもしろいなどあるものの性質や現象が示される。
相関とは原因から結果が生じ、それが互いに関係しあっていることをいう。また、相関関係があるとは、ある測定値の変化に対して他の測定値も変化する場合に使われる。相関の強さは、ピアソンの相関係数で表す。合わせて共分散という統計用語が重要になる。
（1） 共分散の公式
共分散=［（xの各データ−xの平均値）x（yの各データ−yの平均値）］の和／データ数
=［（xの偏差）x（yの偏差）］の和／データ数
= xとyの偏差積の和／データ数
正の相関があると0より大きく、負の相関があると0より小さくなる。
（2） 相関係数（ピアソン）
相関係数＝XYの偏差平方和／√（Xの偏差平方和）x（Yの偏差平方和）
「沢村校長の晩年」の問題解決の場面を使用して、簡単な例を見てみよう。
花村嘉英（2020）「佐藤愛子の『沢村校長の晩年』の相関関係について」より
シナジーのメタファーのために作成しているデータベースは、データの種類で見ると、俗に言う測れないカテゴリーデータからなる。数量データといわれる身長、体重、気温、湿度などとは異なり、値が連続ではなく飛び飛びで離散的となる。前野（2012）によると、カテゴリーデータは、対象の性質を表したり、現象や区別を表したりする。性別、好き、嫌い、うまい、まずい、おもしろいなどあるものの性質や現象が示される。
相関とは原因から結果が生じ、それが互いに関係しあっていることをいう。また、相関関係があるとは、ある測定値の変化に対して他の測定値も変化する場合に使われる。相関の強さは、ピアソンの相関係数で表す。合わせて共分散という統計用語が重要になる。
（1） 共分散の公式
共分散=［（xの各データ−xの平均値）x（yの各データ−yの平均値）］の和／データ数
=［（xの偏差）x（yの偏差）］の和／データ数
= xとyの偏差積の和／データ数
正の相関があると0より大きく、負の相関があると0より小さくなる。
（2） 相関係数（ピアソン）
相関係数＝XYの偏差平方和／√（Xの偏差平方和）x（Yの偏差平方和）
「沢村校長の晩年」の問題解決の場面を使用して、簡単な例を見てみよう。
花村嘉英（2020）「佐藤愛子の『沢村校長の晩年』の相関関係について」より
佐藤愛子の「沢村校長の晩年」の相関関係について１
1 先行研究
一人暮らしになった私立の女子高校の元校長沢村正剛を描いた「沢村校長の晩年」の一場面を使用し、既存の研究と照合すると、執筆時の佐藤愛子（1923年−）には、性格を創造するための表現を駆使しながら何人もの登場人物を調節する作風が確認できる。
沢村正剛は、30年間私立の女子高校の校長を勤め、退職後は趣味を楽しんでいる。すでに75歳になり、妻の正子は亡くなり、晩年を一人で過ごしている。一人暮らしになった正剛のために、長男の妻忍が初老の赤松光江に手伝いを依頼する。しかし、働き者でも神経質で小うるさい正剛とは性格が合わない。余計なお節介で旺盛な善意にいら立つ毎日である。二人の性格のコントラストが面白い。
この小論では、自作のデータベースを使用して相関関係を考察する。言語の認知のカラムは、性格の創造とその表現、1あり2なし、情報の認知のカラムは、人工知能が1創造、2認知発達である。
花村嘉英（2020）「佐藤愛子の『沢村校長の晩年』の相関関係について」より
一人暮らしになった私立の女子高校の元校長沢村正剛を描いた「沢村校長の晩年」の一場面を使用し、既存の研究と照合すると、執筆時の佐藤愛子（1923年−）には、性格を創造するための表現を駆使しながら何人もの登場人物を調節する作風が確認できる。
沢村正剛は、30年間私立の女子高校の校長を勤め、退職後は趣味を楽しんでいる。すでに75歳になり、妻の正子は亡くなり、晩年を一人で過ごしている。一人暮らしになった正剛のために、長男の妻忍が初老の赤松光江に手伝いを依頼する。しかし、働き者でも神経質で小うるさい正剛とは性格が合わない。余計なお節介で旺盛な善意にいら立つ毎日である。二人の性格のコントラストが面白い。
この小論では、自作のデータベースを使用して相関関係を考察する。言語の認知のカラムは、性格の創造とその表現、1あり2なし、情報の認知のカラムは、人工知能が1創造、2認知発達である。
花村嘉英（2020）「佐藤愛子の『沢村校長の晩年』の相関関係について」より
芥川龍之介の「河童」の相関関係について６
4 まとめ
芥川龍之介の「河童」のデータベースのうち、言語の認知のカラム、逆転の思考が1ある、2なしと、情報の認知のカラム、人工知能で1機知、2批判は、正の強い相関関係になることがわかった。
参考文献
花村嘉英 計算文学入門−Thomas Mannのイロニーはファジィ推論といえるのか？ 新風舎 2005
花村嘉英 从认知语言学的角度浅析鲁迅作品−魯迅をシナジーで読む 華東理工大学出版社 2015
花村嘉英 日语教育计划书−面向中国人的日语教学法与森鸥外小说的数据库应用 日本語教育のためのプログラム−中国語話者向けの教授法から森鴎外のデータベースまで 南京東南大学出版社 2017
花村嘉英 从认知语言学的角度浅析纳丁・戈迪默 ナディン・ゴーディマと意欲 華東理工大学出版社 2018
前野昌弘 回帰分析超入門 技術評論社 2012
芥川龍之介 河童 角川文庫 2008
芥川龍之介の「河童」のデータベースのうち、言語の認知のカラム、逆転の思考が1ある、2なしと、情報の認知のカラム、人工知能で1機知、2批判は、正の強い相関関係になることがわかった。
参考文献
花村嘉英 計算文学入門−Thomas Mannのイロニーはファジィ推論といえるのか？ 新風舎 2005
花村嘉英 从认知语言学的角度浅析鲁迅作品−魯迅をシナジーで読む 華東理工大学出版社 2015
花村嘉英 日语教育计划书−面向中国人的日语教学法与森鸥外小说的数据库应用 日本語教育のためのプログラム−中国語話者向けの教授法から森鴎外のデータベースまで 南京東南大学出版社 2017
花村嘉英 从认知语言学的角度浅析纳丁・戈迪默 ナディン・ゴーディマと意欲 華東理工大学出版社 2018
前野昌弘 回帰分析超入門 技術評論社 2012
芥川龍之介 河童 角川文庫 2008
芥川龍之介の「河童」の相関関係について５
表2 計算表
Ａ 1 4 ５
偏差 -1.5 1.5 0
偏差2 2.25 2.25 4.5
Ｂ 4 1 ５
偏差 1.5 -1.5 0
偏差2 2.25 2.25 4.5
AB偏差の積 2.25 2.25 4.5
◆相関係数は、次の公式で求めることができる。
相関係数=［（A-Aの平均値）x（B-Bの平均値）］の和／
√（A-Aの平均値）2の和x（B-Bの平均値）2の和
上記計算表を代入すると、
相関係数 = 4.5／√4.5 x 4.5 = 4.5／4.5 = 1
従って、正の強い相関があるといえる。
数字の意味を言葉で確認しておく。
-0. 7≦r≦-1.0 強い負の相関がある
-0.4≦r≦-0.7 やや負の相関がある
0≦r≦-0.4 ほとんど負の相関がない
0≦r≦0.2 ほとんど正の相関がない
0.2≦r≦0.4 やや正の相関がある
0.4≦r≦0.7 かなり正の相関がある
0.7≦r≦1 強い正の相関がある
花村嘉英（2020）「芥川龍之介の『河童』の相関関係について」より
Ａ 1 4 ５
偏差 -1.5 1.5 0
偏差2 2.25 2.25 4.5
Ｂ 4 1 ５
偏差 1.5 -1.5 0
偏差2 2.25 2.25 4.5
AB偏差の積 2.25 2.25 4.5
◆相関係数は、次の公式で求めることができる。
相関係数=［（A-Aの平均値）x（B-Bの平均値）］の和／
√（A-Aの平均値）2の和x（B-Bの平均値）2の和
上記計算表を代入すると、
相関係数 = 4.5／√4.5 x 4.5 = 4.5／4.5 = 1
従って、正の強い相関があるといえる。
数字の意味を言葉で確認しておく。
-0. 7≦r≦-1.0 強い負の相関がある
-0.4≦r≦-0.7 やや負の相関がある
0≦r≦-0.4 ほとんど負の相関がない
0≦r≦0.2 ほとんど正の相関がない
0.2≦r≦0.4 やや正の相関がある
0.4≦r≦0.7 かなり正の相関がある
0.7≦r≦1 強い正の相関がある
花村嘉英（2020）「芥川龍之介の『河童』の相関関係について」より
芥川龍之介の「河童」の相関関係について４
Ａ 言語の認知（動から静への思考）：1ある、2ない →1、4
B 人工知能：1認識、2心的操作 →4、1
◆Ａ、Bそれぞれの平均値を出す。
Ａの平均：（1 + 4）÷ 2 = 2.5
Bの平均：（4 + 1 ）÷ 2 = 2.5
◆Ａ、Bそれぞれの偏差を計算する。偏差=各データ−平均値
Ａの偏差：（1 – 2.5）、（4 – 2.5）= -1.5、1.5
Bの偏差：（4 – 2.5）、（1– 2.5）= 1.5、-1.5
◆Ａ、Bの偏差をそれぞれ2乗する。
Ａの偏差2乗 = 2.25、2.25
Bの偏差2乗 = 2.25、2.25
◆ＡとBの偏差同士の積を計算する
（Ａの偏差）ｘ（Bの偏差）= 2.25、2.25
◆ＡとBを2乗したものを合計する。
Ａの偏差を2乗したものの合計 = 2.25 + 2.25 = 4.5
Bの偏差を2乗したものの合計 = 2.25 + 2.25 = 4.5
◆Ａの偏差ｘBの偏差の合計を計算する。2.25 + 2.25 = 4.5
花村嘉英（2020）「芥川龍之介の『河童』の相関関係について」より
B 人工知能：1認識、2心的操作 →4、1
◆Ａ、Bそれぞれの平均値を出す。
Ａの平均：（1 + 4）÷ 2 = 2.5
Bの平均：（4 + 1 ）÷ 2 = 2.5
◆Ａ、Bそれぞれの偏差を計算する。偏差=各データ−平均値
Ａの偏差：（1 – 2.5）、（4 – 2.5）= -1.5、1.5
Bの偏差：（4 – 2.5）、（1– 2.5）= 1.5、-1.5
◆Ａ、Bの偏差をそれぞれ2乗する。
Ａの偏差2乗 = 2.25、2.25
Bの偏差2乗 = 2.25、2.25
◆ＡとBの偏差同士の積を計算する
（Ａの偏差）ｘ（Bの偏差）= 2.25、2.25
◆ＡとBを2乗したものを合計する。
Ａの偏差を2乗したものの合計 = 2.25 + 2.25 = 4.5
Bの偏差を2乗したものの合計 = 2.25 + 2.25 = 4.5
◆Ａの偏差ｘBの偏差の合計を計算する。2.25 + 2.25 = 4.5
花村嘉英（2020）「芥川龍之介の『河童』の相関関係について」より
