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タイトルを考えるコツ POINT1 分かりやすく、明解なタイトルで！ POINT2 タイトルには、研究テーマと調査対象が含まれると分かりやすい 例 〜三大紙とスポーツ紙の比較〜 記事の"!"や"？"にみるセンセーショナリズム ↑ ↑ メイン調査項目 研究テーマ 〜三大紙とスポーツ紙の比較〜 ↑ ↑ 調査対象A 調査対象B |
※表紙には1ページ割く
※「タイトル」を明記
→ 一言でレポート内容が伝わるように／新聞や雑誌の「見出し」も参考になる
※「著者／調査主体」を明記
→ 個人なのか組織・団体の調査なのか.....調査の性格が分かるから
※「提出先」を明記
→ 読者が調査の目的を理解するのに役立つ
※「提出日」を明記
→ おおまかな時代が分かる
2. もくじ
※章立を明記
※ページ数を明記（どの章が何ページか）
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POINT1 「4章構成+α」は最も一般的なスタイル 例 第一章 はじめに 第二章 調査方法 第三章 調査結果 第四章 結論 参考文献 脚注 |
POINT2 調査など流れのある作業では、「章」の中の「項」で整理すると読みやすい 例 第二章 第一項 調査の概要 第二項 調査対象について 第三項 調査項目と分類基準 第四項 仮説 第三章 第一項 全体の傾向 第二項 スポーツ紙の傾向 第三項 三大紙の傾向 第四項 "？！"と媒体の違い 第五項 "？！"と記事面積の関係 |
3. 序論／序章／はじめに／問題意識......
※「なぜこの調査でメディア・メッセージの分析をするのか」その説明になっている論を展開
→ 第一回目の授業で話した「マス・コミュニケーションの流れ」と「メディア・メッセージ」の関係....つまり「マスコミ理論」をよくつかんでおく
※「なぜ調査を行ったのか？」その説明になっている論を展開
→ 第二回の授業で話した「過去の研究事例」と「今行っている調査」との関係をつかんでおく
※「なぜ、このような調査が必要なのか？」その説明になっている論を展開
→ 第三回の授業で話した「現代的意義」と「今行っている調査」との関係をつかんでおく
※「なぜ、このような対象を選んだのか？」その説明になっている論を展開
→ 第六回の授業で話した「対象選択の理由」をふまえ、上記の項目を考慮にいれつつ、その理由を明記する
※「調査を通じて、どのようなことが明らかになると思われるか？」研究仮説を明記する
※ポイント1からポイント3までは、全て含めてもよいし、一部に着目してもよい。
※以上の項目を、箇条書きではなく、一連の文章にするのがよい
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例 （「マス・コミュニケーションの流れ」と「メディア・メッセージ」の関係） マスコミは、しばしばセンセーショナリズムに訴えかけた言論を行うことが多いと言われてきた。（主なテーマ） 「！」や「？」ような記号は、メッセージを強調したり、メッセージが不確実なものであることを表している。（メッセージについて） 新聞は人目を魅くような記事で販売を伸ばしたり、より早い特ダネを掲載するために不確実なニュースを掲載することがある（送り手について） 新聞読者も、興味本意で事件に接したり、話題を持つためにニュースを読んだり、不確実なニュースでも思い込みのように信じてしまうことがある。（受け手について） 社会の公器であるマスコミは、スポーツ紙や三大紙を問わず、責任を持った言論を行う義務があると思われ、センセーショナリズムの現代的意義は現在進行中の課題であろう（理論的課題） （「過去の研究事例」と「今行っている調査」との関係） 過去の研究事例では、「？！」はイメージを通して、センセーショナリズムに訴えかけると言われてきた。 ○○氏の調査（○○、1989年）では、三大紙よりスポーツ紙のほうが、「？！」が多く、スポーツ紙は政治的なニュースにおいてもイメージを通じて報道を行うことが明らかにされている。一方、少なからずの三大紙にも「？！」が含まれていることは注目にあたいするだろう。 （「現代的意義」と「今行っている調査」との関係） 現在、イギリスなどを中心に発生している狂牛病報道などをふまえると、センセーショナリズムに訴える言論・報道活動は、生活の一面を限定的にとらえることとなり、日常生活の不安をかえって煽っているような側面がある。 （「対象選択の理由」） 実際、スポーツ新聞の紙面における「狂牛病報道」は過剰で過熱しているように思われる。一方、三大紙もスクープによる訂正記事などが出るなど、スポーツ紙と三大紙が、センセーショナリズムという観点からは、類似した性格を持っているように思われる。 （研究仮説） こうしたことから、スポーツ新聞と三大紙が見出しでの「？！」の記号の用い方という点で類似しているのではないかと考えた。 この調査は、この点を明らかにするため、メディアの内容分析という手法を用いて、新聞のメッセージ分析を行ったものである。 新聞第一面の記事を対象に、「？！」の有無などを調査したものである。 |
4. 「方法」について
※以下の項目を網羅していることが望ましい（必須！）
・調査の概要
・調査対象について
・調査項目と分類基準
・仮説
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調査の概要 ※いつ／どこで／だれが／なにを／どのように 2001年10月に.... 大学の授業内で.... グループ単位で.......複数のコーダーで 三大紙とスポーツ紙を..... 数量化による内容分析によって.... ※以上の項目を、文章あるいは箇条書きで、明記する |
調査対象について ※具体的なメディア名／分析した日や号数・年など ※なぜ、その対象を選択したのか？ ・日刊スポーツ 2001年10月の毎週の、火曜・木曜・土曜 ・読売新聞 2001年10月の毎週の、火曜・木曜・土曜 ・キヨスクで手に入りやすく、発行部数も多いスポーツ紙として、上記二新聞を対象とした......ナド .........積極的理由 ・本来なら、他の媒体もふくめるべきだが、時間と予算の都合上、二紙に限定することにした....ナド .........消極的理由 ※以上の項目を、文章あるいは箇条書きで、明記する |
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調査項目と分類基準 [調査項目] ※具体的に分析した項目を明記する ※文章あるいは箇条書きで ※巻末資料にコーディング表を付加しておく [分類基準] ※主に以下の項目2-3のような「従属変数」について、どのように分類したのかを明記 ※たいては文章によって明記する。 [調査項目] 項目1 新聞の種類 （スポーツ紙／三大紙） 項目2 「！？」の有無 （有／無） 項目3 記事内容 （政治／経済／スポーツ／その他） [分類基準] ※例の場合、独立変数は「新聞の種類」で、従属変数は「？！の有無」と「記事内容」である。独立変数「新聞の種類」に関してはすでに「前書き」と「調査対象」で説明してあるので、基準は「従属変数」が中心になる。 「！？」の有無で「有」とコード化された場合は、「！」あるいは「？」が、記事内容のどこかに、一つでも登場した場合である。 「！？」が両方登場した場合も「有」、「？！」が複数登場した場合も「有」とコードされている 「記事」に関しては、調査対象の「第一面」のみを対象として行った。 「政治」とも「経済」とも分かちがたい記事の場合は、「見出し」によってどちらが注目されているのか、二人のコーダーで話し合って決定した。 「生活」や「家庭」「犯罪」などの記事は、「その他」に分類した。 |
仮説 ※調査・研究における具体的な仮説を明記する。 スポーツ新聞と三大紙では、「？！」の数に違いがみられないだろう 「政治」の記事では、三大紙では「？！」がやや少ないだろう スポーツ紙は、記事内容に関わらず、「？！」が使われるだろう |
調査結果について
1. 全体の書き方
スタイル12. 個別のデータの書き方
はじめにおおまかな結論を書いてしまい、その後に結論と関わるデータを見せながら解説する
↓ ↓
統計的に関連の見られた項目から結論を導き、統計的に関連の見られたデータを中心に記述する
スタイル2
個々のデータを逐一説明した後に、結論を書く
↓
それぞれのデータに統計的関連が見られるかどうか解説し、見られない場合もその理由を推測し、総合的に結果を導く
スタイル13. 統計結果のデータの示し方
問題意識で書いたテーマに関わる分析を中心に、データを見せながら解説する
↓ ↓
「関連／違い」に注目するので、クロス表やt検定結果が中心になる
スタイル2
分析に用いた項目にそって、順次、データを見せながら解説する
↓ ↓
各項目の単純集計結果をまとめた後に、クロス表やt検定結果を示す
スタイル14. 検定結果のデータの示し方
まず文章で一つの項目の結果を要約する
その段落の下に、クロス表を示す
さらに次の項目の結果へと続く
スタイル2
文章のみで、分析に用いた結果を概略する
分析した各項目の結果の要約を続ける
クロス表などは、巻末／文章末／章末に付す
スタイル1
クロス表の下に、小さく検定結果を付記し、文章では「統計的な関連の有無」のみにふれる
例：
「一般紙」と「スポーツ紙」によって「？！の有無」に関連があるか分析した結果、「一般紙」は「？！」が少なく、「スポーツ紙」は「？！」が多い。以下のクロス集計表にもあるとおり、統計的にも関連が見られている。
スタイル2
結果の要約をするときに、検定結果を示し、関連の有無を明らかにする
例：
「記事内容」によって「？！の有無」に関連があるかどうか分析した結果、「政治」の記事では「？！」が少なく（有：1件／無：5件）、「経済」では差が見られず、「スポーツ」では「？！」がやや多い（有：5件／無：3件）。
しかし、統計的に検定した結果、自由度2のときのカイ二乗値が2.99を示し、「記事内容」と「？！の有無」の間には有意な関連が見られなかった。
スタイル3
検定結果だけを、表の形で整理して示し、「統計的な関連の有無」がある結果をまとめて示す
例1：
（1）「新聞の種類」と「？！の有無」、（2）「記事内容」と「？！の有無」、（3）「記事面積」と「？！の有無」について分析した結果、以下のように（1）「新聞の種類」と「？！の有無」には有意な関連が見られたが、他の分析では統計的に有意な結果は得られなかった。
（1）χ2=5.00， 自由度=1， P＜0.05
（2）χ2=2.99， 自由度=1, N.S.
（3）t=-1.15, 自由度=18, N.S.
例2：以下のような形で、項目ごとに整理するのも分かりやすい。有意な差があったものでも「*」印のよって水準を分けているので、一目瞭然！
******テクニカルな表現でのコツ******
コツ1 エクセルでSPSSの結果表を清書する方法
SPSSから出力された「クロス表／カイ二乗検定結果／t検定結果」などをそのまま、ワープロに張り付けたり、印刷して張り付けるのは、あまり美しくない
→ エクセルで表を作り直すのがベスト！
・SPSSで結果を出力する
・SPSSの「出力結果シート」上で、「利用したいクロス表」を選択
・「クロス表」をマウスで選択し、「右クリック」する
・「コピー」を選び、「左クリック」する
・Exellを立ち上げる
・Exellのセルの上で、「張り付け」する
・行や列ごとに、数字だけが「張り付け」されている
・不必要な文字列などを消去する
・罫線を使って、表題／データ／合計などに分けて完成！
・Word等ワープロソフトを立ち上げる
・Exellで作った数表を「左クリック」して選択し、コピーする
・ワープロ上に「張り付け」して、文章とともに解説！
コツ2 SPSSの数表をそのまま利用する方法
SPSSから出力された結果をそのまま使うときは、観測値を用いたデータの表（クロス表や平均値）などに限定したい
→ 検定結果は、文章化して用いるか、別途表の形で整理するのベスト！
・SPSSで結果を出力する
・SPSSの「出力結果シート」上で、「そのまま利用できそうな数表」を選択
・「数表」をマウスで選択し、「右クリック」する
・「オブジェクトのコピー」を選び、「左クリック」する
・Word等ワープロソフトを立ち上げる
・「張り付け」する
・文章を加えて、数表の解説を！
******統計的検定結果、読解のコツ******
コツ1. 有意確立の見方に慣れる
[クロス集計表／カイ二乗検定の場合]
・有意確立は「二つの変数に関連がない」という仮説が、正しい割合である！[母平均の差の検定／t検定の場合]
・有意確立「0.99」などの数字が出たら、「99％の割合で仮説が正しい=二つの変数に関連がない」、と読み解けばよい
・有意確立「0.55」でも同様「55％の割合で仮説が正しい」／有意確立「0.35」でも同様「35％の割合で仮説が正しい」と読む
・「二つの変数に関連がある」と言い切るためには、この割合がかなり低くなくてはならない。
・有意確立「0.35」の場合、「二つの変数に関連がない」仮説が正しい割合が35％、「二つの変数に関連がない」仮説が間違っている割合が65％という意味である。
・読み替えるなら「二つの変数に関連がある」ことも65％の割合で起こりうる。
・しかし「二つの変数に関連がある」ことは、35％もの割合で間違っているのだ。
・「二つの変数に関連がある」ことを一般的に証明するには、それが間違っている割合が低ければ低いほどよい。
・よって、「二つの変数に関連がある」と言い切るために、どの程度低ければいいのか／どのレベル（水準）ぐらいまでこの割合が下がればいいのかを決めておく。
・有意確立が「0.10」の場合、「二つの変数に関連がない」仮説が正しい割合が10％程度しかないが、「二つの変数に関連がある」と言い切れない。なぜなら10回に一度は間違ってしまうような確立である。せめて20回に一度、あるいは100回に一度ぐらいの間違いのレベルにとどめておかないと、「正しい」とは言い切れない。
・そのレベル（水準）は「5％以下／1％以下」とする。一般的に、社会科学では「5％／1％」をこうした判断の線引きに使っている。
・つまり有意水準が「0.05」「0.04」などの数字になっているとき、「二つの変数に関連がない」仮説は間違っており、「二つの変数に関連がある」と考える。
・「二つの変数に関連がある」場合、「5％未満1％以上」の時と「1％未満」の場合を分けて考えておく。どちらも関連があるが、割合は低ければ低いほど「関連がる」のだから、「1％未満」の場合のほうがよりよく一般化できる。「5％未満1％以上」の場合は、「もしかして関連がないことも、ないわけではない」状態だ。
・「有意確立1％未満」の場合は「1％水準で有意」と表現し、「有意確立5％未満1％以上」は「5％水準で有意」と表現する。
・「有意」とは、「意味が有る」ということである。統計の世界では間違っているものは「意味がない」と考える冷たい世界だ。間違いの少ないものだけが、意味があるデータなのである。5％以上もの確立で間違っているデータは「有意」とは言わず、それ以下だけを「有意」とする。
・最後にもう一度、有意確立が「0.05以下／5％以下」のときに、「二つの変数に関連がある」と読む。
・二つのサンプルから得た平均値は、比べてみると、いくらかの違いが見られるはずである。コツ2. 第一に注目するのは.......
・では、それぞれのサンプルの母集団を考えたとき、母集団においても同じように差があると言い切れるだろうか？？......これを考えるのがt検定だ。
・統計の世界では「違い」や「関連」を考えるとき、「本当に違わないだろう／関連などないだろう」と考えることから始める。
・t検定も同じで、「サンプルから得た平均は差があるが、母集団を考えた場合には差はないだろう」と考えておく。
・t検定における有意確立とは、「母集団の平均値には差がない」という仮説が正しい割合である。
・カイ二乗検定と同じく、有意確立が低いということは、「母集団の平均値にも差がある」ということになる。
・「差がある」と言い切るには、有意水準が5％以下になっていればよい。
・第一に注目するのは、観測値である。内容の「量」を調べていることを忘れない！
・第二に、統計的関連の有無に注目する。研究テーマであるメディアの違いによって、内容が変わるかどうか？統計的に検定する。
→有意な関連のある結果を中心に、作表などの作業をすれば、手間も省ける。
・第三に、第二の結果をふまえて、もう一度、観測値に注目する。差がある／関連がある場合、内容の「量」がどの程度違い、どのような違いがあるのか、観測値から読み解く。
→統計的な関連の有無が見られない結果に、大事な情報が隠れていることが多々ある