投稿者: 花村嘉英

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）

「佐橋甚五郎」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（2018）「森鴎外の『佐橋甚五郎』から見えてくる相関について」より

日本語教育のためのプログラム

1 先行研究

　森鴎外の「佐橋甚五郎」の標準偏差から鷺を打つ、甘利を打つ、賭けをするというそれぞれの場面のデータベースから数字を取り、既存の研究と照合し、思考の流れとして創発が多いことが確認できている。
　この小論では、同じ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、思考の流れ（1外から内の誘発、2内から外の創発）、情報の認知のカラムは、1問題解決または2未解決である。

花村嘉英（2018）「森鴎外の『佐橋甚五郎』から見えてくる相関について」より

日本語教育のためのプログラム

3　相関係数を言葉で表す

-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

【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　森鴎外の「山椒大夫」のＤＢ化とその分析　中国日语教学研究会江苏分会　2015
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

シナジーのメタファー2

計算表
非線形性　3　3　6（合計）
偏差　2　2　4（合計）
偏差2　4　4　8（合計）
初期値敏感性　4　2　6（合計）
偏差　3　1　4（合計）
偏差2　9　1　10（合計）
AB偏差の積　6　2　8（合計）

◆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 = 8／√8 x 10 = 8／√80 = 8／4√5 = 2／√5 = 0.89

従って、強い正の相関があるといえる。

花村嘉英（2018）「魯迅の『阿Q正伝』から見えてくる相関関係について」より

シナジーのメタファー2

Ａ 非線形性1ある、初期値敏感性1ある
Ｂ 非線形性2なし、初期値敏感性2なし
Ｃ 非線形性1ある、初期値敏感性1ある
Ｄ 非線形性1ある、初期値敏感性1ある
Ｅ 非線形性2なし、初期値敏感性2なし
Ｆ 非線形性2なし、初期値敏感性1ある

非線形性は、あるなしが3、3、一方、初期値敏感性は、あるなしが4、2になる。
◆非線形性と初期値敏感性それぞれの平均値を出す。
非線形性の平均：（3 + 3）÷ 6 = 1
初期値敏感性の平均：（4 ＋ 2）÷ 6 = 1
◆非線形性と初期値敏感性それぞれの偏差を計算する。偏差=各データ－平均値
非線形性の偏差：（3 – 1）、（3 – 1）= 2、2
初期値敏感性の偏差：（4 – 1）、（ 2- 1）= 3、1
◆非線形性と初期値敏感性をそれぞれ2乗する。
非線形性の偏差2乗 = 4、4　
初期値敏感性の偏差2乗 = 9、1
◆非線形性と初期値敏感性の偏差同士の積を計算する
（非線形性の偏差）ｘ（初期値敏感性の偏差）= 6、2
◆非線形性と初期値敏感性の偏差を2乗したものを合計する。
非線形性の偏差を2乗したものの合計 = 4 + 4 = 8
初期値敏感性の偏差を2乗したものの合計 = 9 + 1 = 10
◆非線形性と初期値敏感性の偏差の合計を合計する。
6 + 2 = 8

花村嘉英（2018）「魯迅の『阿Q正伝』から見えてくる相関関係について」より

シナジーのメタファー2

2　小説の場面に適用する

阿Qが刑場へ向かう場面でカオスの特性といえる非線形性と初期値敏感性が取れるかどうか見てみよう。それぞれ、1ある、2なしとする。

刑場へ向かう場面
Ａ　阿 Q 被抬上了一辆没有篷的车,几个短衣人物也和他同坐在一处.这车立刻走动了,前面是一班背着洋炮的兵们和团丁,两旁是许多张着嘴的看客,后面怎样,阿 Q 没有见.但他突然觉到了:这岂不是去杀头么?
非線形性１初期値敏感性１
Ｂ　他意思之间,似乎觉得人生天地间,大约本来有时也未免要杀头的.他不知道这是在游街,在示众他省悟了,这是绕到法场去的路.
非線形性２初期値敏感性２
Ｃ　却在路旁的人丛中发见了一个吴妈.很久违.阿 Q 忽然很羞愧自己没志气:竟没有唱几句戏.“好!!!”从人丛里,便发出豺狼的嗥叫一般的声音来.
非線形性１初期値敏感性１
Ｄ　阿 Q 于是再看那些喝采的人们. 四年之前,他曾在山脚下遇见一只饿狼.
非線形性１初期値敏感性１
Ｅ　可是永远记得那狼眼睛.又凶又怯,闪闪的像两颗鬼火,似乎远远的来穿透了他的皮肉.而这回他又看见从来没有见过的更可怕的眼睛了,又钝又锋利不但已经咀嚼了他的话,并且还要咀嚼他皮肉以外的东西,永是不近不远的跟他走.
非線形性２初期値敏感性２
Ｆ　这些眼睛们似乎连成一气,已经在那里咬他的灵魂他早就两眼发黑,耳杂里嗡的一声,觉得全身仿佛微尘似的迸散了.
非線形性２初期値敏感性１

花村嘉英（2018）「魯迅の『阿Q正伝』から見えてくる相関関係について」より

シナジーのメタファー2

1　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）

「阿Q正伝」の問題解決の場面を用いて、簡単な例を見てみよう。

花村嘉英（2018）「魯迅の『阿Q正伝』から見えてくる相関関係について」より

シナジーのメタファー2