卒業論文・修士論文

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BERTを用いた顔文字を含むテキストの感情分析について

感情分析は、自社のサービスや商品に抱く消費者の印象を分析するのに適しているため、多くの企業や組織で利用されている。現在一般的とされている感情分析手法では、ひらがなやカタカナ、漢字で構成された文章のみを対象としている場合がほとんどである。しかし、文章には、皮肉的な表現や感情の強弱も含まれている。 そこで、本研究では、SNSなどでよく用いられる顔文字に着目し、機械学習モデルを用いて感情分析を行う際に顔文字を考慮することで、より高精度な感情分析を行えるかどうかを検証する。また、OpenAI社のChatGPTを用いて作成したデータセットの信頼性についても検証する。その結果、機械学習モデルを用いた感情分析タスクにおいて、顔文字は分析結果に影響を与えないことや、学習データの作成にChatGPTを使用することは、費用面や作業時間を考慮すると有用な手段の一つであることが分かった。

大手企業における財務指標と成長性の関係

本研究では、通信業界の大手企業を研究対象とし、資本金や総資産などの財務指標と成長性の関係を明らかにすることを目的とする。分析の結果、成長している企業では、従業員数に対する設備投資や研究開発費の割合が高いことが分かった。

新型コロナウイルスへの対策・気持ちと性格の関係

新型コロナウイルス感染症の5類への移行により、行動制限が緩和された。そこで本研究では、新型コロナウイルスへの対策・気持ちについて、性格特性による違いはあるのかを探る。東邦大学習志野キャンパス所属の学生を対象として、新型コロナウイルスへの対策・気持ちと性格特性についてアンケート調査を実施した。 調査の結果、男性より女性の方が社会全体へのダメージや収束の見通しがつかないことを懸念している傾向があると分かった。外向性が低い学生は、人との接触に気をつけていることが示唆された。誠実性が高い学生は、新型コロナウイルスへの対策に気をつけていることが明らかとなった。また情緒不安定性が高い学生は、収束の見通しがつかないことを不安視していることが明らかとなった。性格特性によって、新型コロナウイルスへの対策・気持ちに違いが確認された。

船橋市内の犯罪発生件数の予測と特徴

本研究では、船橋市内の町丁別の5罪種の犯罪発生件数と施設の数・人口を用いて、罪種別犯罪発生件数の予測モデルの作成と罪種別犯罪発生件数の予測を行う。また、各地域での罪種、施設・人口の特徴を分析する。加えて、高齢者人口と子ども人口の割合が特殊詐欺や自動車盗の発生に関係しているのかを考察する。 その結果、全罪種において重回帰モデルの独立変数に人口が選択され、人口密度は罪種によっては選択されなかった。犯罪発生件数に、人口が関係していることがわかった。 各地域での罪種、施設・人口の特徴としては、人口の多い地域では犯罪発生件数が多く、反対に人口の少ない地域では、犯罪発生件数が少ない傾向があることがわかった。高齢者や子どもの割合は、特殊詐欺や自動車盗の発生件数の多さには関係していないことがわかった。

ファッションへの関心と着装基準の関係の分析

日常で欠かすことの出来ない被服は発展を続けているが、被服に対する需要は人それぞれ異なっている。本研究の目的は、被服に関する情報が行き交う中、被服に対し求めていることの共通点を探ることである。そのため、ファッションへの関心と着装基準に関するアンケート調査を実施する。 調査の結果、自分のファッション、あるいは他人のファッションへの関心が高い人は、着装基準において個人的嗜好と流行を重視していることがわかった。また女性は、主観的な経済状況や被服に費やす1ヶ月当たりの平均金額に左右されることなく個人的嗜好と流行を重視している。一方で男性は、主観的な経済状況に余裕がある、あるいは被服に費やす1ヶ月当たりの平均金額が大きくなるほど個人的嗜好と流行を重視することがわかった。着装準に関しては、年齢が上がるほど機能性を重視する。主婦・主夫や、性格面で情緒不安定性、誠実性が高い人ほど、機能性を重視していることが確認された。

PISA調査における読解力得点の生徒質問調査による傾向の分析

世界の15歳児の学習到達度を測るために、OECD生徒の学習到達度調査　PISA(Programme for International Student Assessment)が4年に1度のサイクルで実施されている。学習到達度を読解力、数学的リテラシー、科学的リテラシーの3分野のテストで測定し、本研究で扱う2018年度の調査では読解力が中心分野に指定されている。本研究では、日本、イギリス、オランダ、メキシコの4カ国を分析対象とする。普段の生活や授業時間などと読解力の得点の関係を分析し、4カ国の比較を行う。

秋元康が手がけたアイドルグループの歌詞の特徴とその違いについて

本研究では、秋元康がプロデュースをおこなった13グループの表題曲の歌詞について、アーティストごとの特徴や違い、また年代別に歌詞の傾向の推移について分析をおこなう。 その結果、アーティストごとの分析では、恋愛に関する単語がどのアーティストにも共通して多く使用されていることがわかった。また、感情に関する単語やポジティブな思考に関する単語は、アーティストによって使われる頻度に違いがあることがわかった。 48グループと坂道グループを比較した結果、頻出語には大きな違いは見られなかったものの、対応分析の結果から48グループは坂道グループよりも恋愛に関する単語が多く使われており、坂道グループは48グループよりも感情的な単語が多く使われていることがわかった。年代別の分析では、2000年代は恋愛に関する単語、ネガティブな言葉が多く、2020年以降は心情に関する単語、ポジティブな単語が多く使われていることがわかった。

理想的な恋人の特性と性格の関係について

近年社会問題となっている少子化の原因として、未婚化や晩婚化の進展が挙げられる。本研究の目的は、男女、年齢などの違いによって、パートナーとしてどのような人を求め、好むのかを明らかにすることである。 本研究では、理想的な恋人の特性に、性別や年齢、恋愛経験、性格によって違いがあるのかを探る。そのため、18歳以上を対象に、理想的な恋人の特性と性格に関するアンケート調査を実施した。調査の結果、男性に比べ女性の方が、理想が高く、頼りがいのある人を好むことが明らかとなった。また、年齢別では、20代、50代以上は理想が高く、30代、40代は恋愛への興味が薄れている傾向にあった。性格については、誠実性が高い人は、自分と似たような傾向の人を好み、情緒不安定性が高い人は、自分とは違う傾向の人を好むことが明らかとなった。

ゲームの男性キャラクターの人気の要因

近年、二次元キャラクターによるビジネスが増え、ゲームのキャラクターが増えた。先行研究によると、男性より女性の方がキャラクターにお金や時間をそれほどかけない。本研究では、どのようなキャラクターが主に女性から人気を獲得しやすいか、三つのゲームを用いて検証する。その結果、髪、目の色の特徴には関係がなく、外見がイケメン、強気で、優しげではないキャラクターが人気であることが分かった。

千葉県市町村区の人口・人口動態の特徴に関する分析

本研究では、千葉県のホームページに掲載されている、各市町村区の人口・人口動態データを用いて、千葉県全体や地域、各市町村区の人口・人口動態の特徴、時代の流れに伴う特徴の変化、変わった特徴を持つ市町村区があるのかを探る。 その結果、人口・人口動態割合の特徴として、外国人割合は千葉市・市原市・東葛飾・葛南・印旛・香取・海匠・山武・安房・君津地域で高く、長生・夷隅地域で低いことがわかった。また都心に近い地域では「出生数が高く、死亡率が低い・移住の出入りが激しい」という特徴を持った市町村区が多く、都心から離れた地域では「出生数が低く、死亡率が高い・移住の出入りが少ない」という特徴を持った市町村区が多いことがわかった。人口・人口動態の増減の特徴としては、人口総数は都心に近い千葉市・東葛飾・葛南地域で増加しており、都心から離れた市原市・印旛・香取・海匠・山武・長生・夷隅・安房・君津地域で減少していることがわかった。また外国人・死亡数は千葉県全体で増加しており、出生数は全体で減少していることがわかった。転入・転出は、地域によらず市町村区により特徴が分かれており、位置・規模とは関係ないことがわかった。また、時代の流れに伴い、特徴が変化した地域・市町村区や似た特徴を持つ市町村区、一宮町や大網白里市・多古町など他とは違った特徴を持つ市町村区もあることがわかった。

JRAのデータベースを用いた勝ち馬予想とその検証

本研究では、日本中央競馬協会のデータベースであるJRA-VANのデータを用いて、競馬において勝ちやすい馬に傾向があるのかを模索する。また、競馬場ごと、距離ごとに比較し、それぞれの特徴を導き出す。 最終的にこれらの結果が信頼できるかどうか、馬券購入のシミュレーションを行い検証する。

生徒の生活環境と学力の関係の分析

OECD生徒の学習到達度調査PISA(Programme for International Student Assessment)では、学習到達度を測るために読解力、数学的リテラシー、科学的リテラシーの3分野のテストが行われている。また、生徒の生活環境や学習環境等に関する情報を収集するために生徒質問調査、ICT活用調査も行われている。本研究では、PISAの生徒質問調査、ICT活用調査の結果を基に、生徒のテスト得点と生活環境にどのような関係があるかを分析する。 その結果、日本では、コミック(マンガ)、フィクション、新聞を読む時間が長いほどテスト得点が高い傾向にあったが、OECD全体では、大きな差はないことが分かった。また、全ての種類を合わせた読書をする時間、インターネットの利用時間が長くなると、日本、OECD全体ともに、テスト得点が低くなる傾向にあることが分かった。

新型コロナウイルス感染症の流行が就職活動に与える影響

本研究では、新型コロナウイルス感染症の流行前後で就職活動の状況にどのような違いが見られるか検討を行う。2019、2020年卒を流行前、2021、2022年卒を流行後とした新型コロナウイルス流行前後と、2019から2022年卒までの年別の比較を行い、就職活動に関する様々な項目から違いを研究していく。 その結果、流行前後の比較では、流行後にエントリーシート提出社数は多くなり、最初に内々定を得た時期は早まっているが、エントリーシート通過率や就職活動の満足度は下がっていることが分かった。また年別の比較ではエントリーした社数、エントリーシート通過社数、面接数などが新型コロナ流行直後の2021年卒で大きく減り、その後2022年卒で回復したことが分かった。

PISA調査における学校外でのICT利用状況の分析

生徒の学習到達度は、OECD生徒の学習到達度調査PISA（Programme for International Student Assessment）によって世界的に測られている。PISAでは学習到達度を測るために読解力、数学的リテラシー、科学的リテラシーの3分野のテストが行われる。また、生徒の学習環境等に関する情報を収集するために生徒質問調査、ICT活用調査が行われている。本研究ではPISAのICT活用調査の結果をもとに、日本におけるICT活用状況についての分析を行った。その結果、日本のICT利用状況は増加傾向にあるが、日本以外の国と比較すると利用が少ないことが分かった。また、国公立学校と私立学校を比較すると、勉強に関するデジタル機器の利用が多いことが分かった。

プロ野球における活躍の要因

本研究では、日本プロ野球機構公式サイトに掲載されている、個人年度別成績や年齢、オールスターゲーム出場の有無を用いて分析を行い、プロ野球界で活躍している選手とそうでない選手の成績にはどのような違いがあるのか探っていく。また、ドラフトで入団してくる選手は高校卒、大学卒、社会人卒のいずれかである。この3つの群の成績の差について分析を行い、いつ入団してくる選手が最も活躍しやすいのかを探る。 その結果、野手については高校卒の選手が良い成績を残しやすく、アウトになりにくい選手が活躍しているという結果になった。投手については社会人卒の選手が良い成績を残しやすく、安定した成績を残すことのできる選手が活躍しているという結果になった。

2021年シーズンのオリックス躍進の要因の分析

本研究では、2年連続でパ・リーグ最下位だったオリックスが、2021年シーズンで優勝できた要因を探る。交流戦の有無などを考慮し、2020年シーズンではなく、2019年シーズンと2021年シーズンの成績を比較した。その結果、2021年シーズンは、2019年シーズンと比べて、攻撃面では、走者がいないときは本塁打で得点し、走者がいるときは打線のつながりで得点していることが分かった。守備面では、走者をためて本塁打を打たれるケースが少なくなっていることが分かった。

性格特性による音楽の好みの違い

世の中には、数え切れないほどの楽曲が存在し、そのため、個人によって聴く音楽も異なる。また、同一楽曲に関しても聴く側の心境や解釈によって全く異なるものとなる。本研究では、性格特性と音楽の好みに関係があるかを探る。性格特性の尺度としてBig Five尺度を使用し、東邦大学習志野キャンパス所属の学生を対象とした性格特性と音楽に関するアンケート調査を実施した。調査の結果、5つの性格特性のうち情緒不安定性の高い傾向にある人のみが、アニメソングを好んでよく聴く傾向があることが分かった。また、気分に合わせて聴く音楽も、例えば、誠実性の高い人は伝統的な曲を好むといったように、それぞれの性格特性に近い特徴の音楽を聴くことが分かった。このように、性格特性によって、音楽の好みが異なることが確認された。

Twitterにおけるバズるツイートの特徴とその要因について

Twitterとは、ツイートと呼ばれる短文を投稿、共有することのできる世界で3億3,000万人が利用している主要SNSである。Twitter上では、自分が投稿したツイートが急激に拡散され、多くの人々の注目を集める、といった現象が度々発生している。このような現象はインターネット上では“バズる”と呼ばれ、時には社会現象になるほどの力を持つこともある。だが、この現象の具体的なメカニズムはあまり解明されておらず、どのような原因で発生するのかも不明なことが多い。 本研究では、実際にTwitter上に投稿されたツイートを収集分析することで、バズるツイートの特徴や、バズる要因について考察を行った。その結果、動画、画像、ハッシュタグといった内容をすぐに理解できるシンボル的要素は、ツイートがバズるための必須要素ではないことなどが分かった。

ファッションの関心に対するSNS・消費価値観・性格差の影響

本研究の目的は、近年急速に発展を遂げ、ユーザーが拡大しているSNSの利用状況および服に対する消費価値観と性格の違いに焦点を当て、東邦大学の学生のファッションへの関心について検討を行うことである。本研究では、東邦大学習志野キャンパスに在学中の学生に対しグーグルフォームを用いたアンケート調査を実施し、332人から有効な回答が得られた。 結果より、男性に比べ、女性のほうがファッションに対する関心が高く、様々な消費価値観を基に服を購入していることが明らかになった。また、学部・学科別では、薬学・健康科学部が最もファッションへの関心が高く、学年別では、1年生が最もファッションへの関心が高かった。SNSの利用状況では、Twitterと比較して、Instagramを利用する学生ほど服に対して好意的な印象を持つことが示唆された。性格については、外向性と開放性の高い学生ほど服に対して好意的な印象を持ち、情緒不安定性の高い学生はあまり良い印象を持たないことが明らかになった。

きょうだい構成と性格の関係について

一般的に長男や長女は面倒見が良い、末っ子は活発、一人っ子はマイペースなどきょうだい構成によって性格が違うと言われることがある。 白佐（1995）によると、長子は情緒不安定性が高く、次子は調和性が低かった。次に正木（2019）によると、一人っ子は情緒不安定性が高く、きょうだいがいる人は調和性が高かった。そこで本研究では、自分より年齢の低いきょうだいがいると調和性が高いのか、長子と一人っ子は情緒不安定性が高いのか、調和性が高いと共感性も高いのか分析を行った。その結果、共感性が高いと調和性も高いという仮説は成り立たなかったが、自分より年齢の低いきょうだいがいると調和性が高いという仮説と長子と一人っ子は情緒不安定性が高いという仮説は成り立つことが分かった。

性格による好みのゲームジャンルの違い

現代ではゲームプレイ人口が増えていく中で、ゲーム機やゲームソフト、ゲームジャンルなども増加してきている。本研究では、性格と好みのゲームジャンルに関係があるのかを探る。性格の尺度としてBig Five尺度を使用し、東邦大学理学部情報科学科の学生を対象とした性格とゲームに関するアンケート調査を行った。調査の結果、好みのゲームジャンルについて特徴が見られた。また、性格によって好みのゲームジャンルに違いが見られた。

各国の喫煙率とタバコ対策の関係について

本研究ではWHOがWebサイトにて公開している2007年から2018年までの世界各国の喫煙に関するデータを利用し、喫煙率に影響を与える要因を見つけ、各国が一刻も早くすべき喫煙対策を考える。用意した55個の変数で重回帰分析を行い、全ての国と地域ごとに喫煙率を予測するモデルを作成した。 その結果、健康警告の表示を妨害しないようにさせること、タバコ以外の製品をタバコのブランド名で識別することを禁止すること、医療機関と屋内のオフィスを禁煙化することが、多くの地域で喫煙率を効率よく減少させる喫煙対策だとわかった。

YouTubeの動画における人気の要因について

近年、YouTubeという動画共有サイトは非常に利用頻度が高く、身近なものとなっている。そこで本研究では、数多く投稿されているなかで人気となる動画の要因が存在するのか、そしてそれはどのような要因なのかを一元配置分散分析、Tukey-Kramer法、相関係数を用いて分析した。その結果、人気となる要因は動画のジャンルとコラボであった。ジャンルでは、『やってみた』や『ドッキリ』がより多く視聴され、YouTuberとのコラボでは、視聴回数に影響はないが評価が良い傾向があることがわかった。

J1リーグにおける最適フォーメーションの考察

本研究では、J1リーグの2015年から2020年までの計1836試合の成績データを使用して、J1リーグにおける最適フォーメーションを考察する。Bradley-Terryモデルを用いて各フォーメーションの競技力を算出し、比較する。また、クラスター分析を用いてフォーメーションが勝敗に影響を与えるのかについて考察していく。その結果、Bradley-Terryモデルにより、フォーメーションによる強さを比較することはできたものの、フォーメーションによるクラスター分析で見ると、フォーメーションが勝敗に大きな影響を与えているとは言えなかった。 しかし、攻撃面、守備面の成績によるクラスター分析の結果、フォーメーションによるクラスター分析と同じクラスターに入るチームの組み合わせが見つかった。さらに、チームの順位や勝率に着目すると、上位チームと下位チームが混在しているクラスターがあった。同様のフォーメーションで試合を行い、攻撃面、守備面で似た成績を持つ上位チームと比較することで、下位チームが強化すべきポイントを見つけることができた。

自己承認欲求と共有系SNSの利用の関係について

今日、日本では「インスタ映え」「リツイート」などSNS関連の言葉をよく耳にする。SNSの中でもInstagramやtwitterなどの共有系SNSは、情報拡散と収集を目的として使用される場合が多い。共有系SNSを利用するとき、利用者は、自分の投稿を「いいね！」を通じて知って欲しい、また友人の投稿に「いいね！」を通じてリアクションすることにより自己承認欲求を満たしていると考えられる。そこで、小島・太田・菅原（2003）の賞賛獲得・拒否回避欲求尺度を用いて、SNSの利用と自己承認欲求の関係の分析を行った。また、性別によって差があるのかも分析を行った。 SNSの使用について分析を行った結果、スマートフォンの利用に対してSNSを使用する割合が高いほど、賞賛獲得欲求が強いことが分かった。性別について分析した結果、男性の方が、賞賛獲得欲求が強く、女性の方が、拒否回避欲求が強いことが分かった。よって、性別により自己承認欲求に違いがあることが分かった。

項目反応理論による等化法の比較

現在、テスト理論において、項目反応理論が注目されている。項目反応理論を用いることにより、項目(問題)の困難度などを事前に設定することで、テスト実施前に平均点を制御することや、受験者や項目の異なるテストの結果の比較が可能となる。 異なるテストの結果を比較可能とすることを、等化と呼ぶ。等化法には、異なるテストで共通の項目を含む場合に用いる共通項目法と、共通の受験者を含む場合に用いる共通受験者がある。 本研究では、共通項目法に着目し、シミュレーションにより等化法の比較を行う。共通項目のパラメタや項目数、被験者の能力パラメタを変えた様々な条件下で、等化の精度を求め、等化法の比較を行う。

千葉ロッテマリーンズの歴代競技力比較

本研究では、千葉ロッテマリーンズの1992年シーズンから2018年シーズンの星取表のデータを使用し、どのシーズンが最も強くどのシーズンが最も弱いのかを探る。Bradley-Terryモデルやマルコフモデルなどを用いて、千葉ロッテマリーンズの各シーズンの競技力を算出する。競技力を基にどのシーズンが最も強いのか、弱いのかを探りながら、順位と各成績の関係を求め、千葉ロッテマリーンズはどのようにすれば順位を向上させることができるのかを考察した。その結果、最も強いシーズンは2005年シーズン、最も弱いシーズンは2017年シーズンとなった。また、順位と相関が強いものは打率、安打数、得点数、打点数であり、投手力よりも打撃陣を鍛えることが順位を上げるために必要なことがわかった。

全国学力・学習状況調査における都道府県の特徴

毎年、児童生徒の学力や学習状況を把握・分析するために、小学校6年生と中学校3年生の全児童生徒を対象に、全国学力・学習状況調査が行われている。この調査では、学力テストだけではなく、生徒や学校の状況を把握するために、質問紙調査も行われている。 本研究では、調査結果の都道府県別の平均を用いて、学力テストの得点と質問紙調査の回答の関係を分析し、都道府県の特徴を考察する。

セ・パ交流戦とその前後の成績の比較・分析

本研究では、日本のプロ野球における、セ・パ交流戦とその前後3つの時期に分けた打撃成績・投手成績・守備成績のデータを使用し、分散分析、回帰分析を行った。分散分析では、セ・パのリーグ別に3つの時期の間で成績に差があるかどうかを、多くの変数を用いて考察した。回帰分析では、交流戦中のリーグ別、交流戦前・交流戦中・交流戦後の3つの時期のセ・パそれぞれの得点・失点に影響を与える変数について考察した。その結果、交流戦中において、パ・リーグは投手成績・守備成績でセ・リーグに優っているということがわかった。得点に対して有意な影響を与える変数を比較すると、リーグ別では犠飛、時期別では犠飛・併殺打に違いが見られた。一方で、失点に対して有意な影響を与える変数を比較すると、リーグ別では特に違いは見られなかったが、時期別では併殺参加に違いが見られた。

成人喫煙率に影響を与える要因について

先行研究によると、未成年の喫煙率が上昇しているとされているが、喫煙防止教育などの効果で成人になってからたばこを吸わなくなる場合もある。そういった教育だけでは、喫煙率は下がらないと考えた。 本研究では、1965年から2018年までの成人喫煙率のデータを使用し、喫煙率に影響を与えている要因があると考え、重回帰分析を行って、今後の喫煙率がどのような要因で変化していくのかを考察した。その結果、男女間で喫煙率低下の要因の違いはあるが、男女とも今後喫煙率が上昇することはないという結論に至った。世代別に関しては50代女性を除いたすべての世代で、今後喫煙率は上昇しないという結果になった。

日本プロ野球におけるセリーグとパリーグの打撃力・投手力の比較

近年日本プロ野球においてパリーグが強いと言われている。しかし、直接対決する機会はセ・パ交流戦、日本シリーズを除くとない。本研究ではセリーグとパリーグで打撃力、投手力に違いがあるのかを探っていく。また、セリーグとパリーグの大きな違いは、指名打者の有無である。セ・パ交流戦のデータを用いてセリーグのデータを指名打者有りに補正し、パリーグのデータを指名打者無しに補正してセリーグとパリーグを比較した。 その結果、指名打者の有無に関わらず打撃力ではパリーグの方が優れており、指名打者無しのとき投手力はセリーグの方が優れている結果になった。

ウインターカップの成績による高校バスケットボール強豪校の特徴について

高校バスケットボールにおける三大大会の1つであるウインターカップにおいて、常勝チームのスタイルを探る。本研究では、多変量解析の手法の1つであるクラスター分析を用いて分析を行った。 まず、出場試合数が多い高校を個体として、クラスターに分けた。その後、優勝回数の多い高校が集まったクラスターに着目し、それに含まれた高校を更に年ごとに細分化して分析を行った。 その結果、強豪校のスタイルが明確となった。成功確率の高いツーポイントシュートを多用し、チームプレーを重視していることが分かった。

ファッションに対する意識と好きな色・よく着る服の色による性格差

近年、テレビやメディアなどから誰でも簡単にファッションの最新の情報を得ることができるようになった。そこで、情報科学科の学生が、自分や他人のファッションに関心がどれくらいあり、普段の服装は何を基準に決めているのか、好きな色、普段よく着る服の色と性格には関係があるのかを調べることとした。本研究では、東邦大学情報科学科の学生366人にアンケート調査を行い、分析を行った。
その結果、男性に比べ、女性の方が、ファッションに対する意識が高かった。また、経済状況に余裕がない学生に比べ、余裕がある学生の方が、流行の服装を重視していた。ファッションの関心に関しては、自分のファッションへの関心が高い学生は、他人のファッションへの関心も高く、購入金額も高かった。性格に関しては、好きな色によって、性格に差が見られた。普段よく着る服の色と性格には、関係が見られなかった。

食べ物の嗜好度と性格の関連性

日本は、生活水準の向上に伴って食生活も豊かになってきている。食べ物は、好きなものを好きなだけ食べられる時代であり、偏食や極端な好き嫌いなど、食物に対する嗜好の違いは人それぞれである。食の嗜好度によって性格に違いがあるのかを調査するため、本研究では、東邦大学理学部情報科学科の学生を対象にアンケート調査を行い、性格、食の嗜好、食生活について質問をした。性格に関しての質問は、短縮版主要5因子性格検査を用いた。これは、外向性、愛着性、統制性、情動性、開放性の5つの性格についての質問で構成されている。これらの5因子を用いて、食の嗜好度により、性格に違いがあるのかを分析した。

JR東日本の駅ビル面積と各駅乗客数推移の関係の分析

JR東日本を対象に、駅ビルについての分析を行う。まず、駅ごとに延床面積と平均乗客数に関係があるのかを、全駅および地域別に回帰分析を用いて分析する。その中でも、駅ビルを1つしかもっていない駅に限定し、改めて回帰分析を行う。この分析においては、対象駅数が少ないため地域別ではなく、乗客数別に行う。次に、駅ビル開業前後で平均乗客数の変化がみられるのか傾向を判別する。開業前後の平均乗客数の比較をし、「開業前から増加を続けているタイプ」、「開業前は乗客数が減少していたが、駅ビル開業により増加し始めているタイプ」、「駅ビル開業に関らず減少し続けているタイプ」の3タイプに分けることができた。

日本の音楽市場の生産金額の予測

本研究では、日本の音楽市場の生産金額について時系列解析を行い、今後の予測を行う。差分やBox-Cox変換などの変換を行い、データを定常化し、最適なARモデルを探索することにより予測値を算出する。様々な方法やモデルを試行し、生産金額の合計をBox-Cox変換する方法が、最も信頼性のある予測方法であることが分かった。
その結果、今後、音楽市場は縮小し、10年後には生産金額が約1000億円減少すると予測された。

時系列解析による少年犯罪の予測

昨今、未成年者の犯罪、つまり少年犯罪が増加していると報道などで言われている。しかし、少年犯罪は2015年時点で検挙人数が12年連続の減少となり、戦後最低を記録している。本論文では、1948年から2016年の少年犯罪の件数に、ARモデルを当てはめ、予測を行う。ARモデルのパラメータは、最尤法、Yule-Walker法、Burg法の中で、予測値が最良となる方法を用いて推定する。そして、少年犯罪が今後どのように増減していくのか、2017年から2026年の予測を行った。その結果、強制わいせつ等と強姦は緩やかな増加傾向、その他の少年犯罪は減少傾向になると予測された。

出生順位による性格ときょうだい意識の分析

第1子は聞き手、第2子はおしゃべりと出生順位によって性格が異なると言われている。そこで、きょうだいの有無、出生順位で性格に違いがあるかをBig Fiveを使用して分析を行った。また、きょうだい意識について違いがみられるかも分析を行った。
性格についてきょうだいの有無別に分析を行った結果、きょうだいがいる人は愛着性が高く、一人っ子は情動性が高いことが分かった。また、2人きょうだいを対象に被験者の続柄別に分析を行ったところ、第2子は統制性が低く、女性は開放性が低いという結果になった。
きょうだい意識についてきょうだいの有無別に分析を行った結果、きょうだいがいる人より一人っ子の方がきょうだいがいたら良かったと思っている。また、きょうだいがいる人は、被験者の続柄が兄姉の場合、兄姉を、弟妹の場合、弟妹を望んでいる。きょうだいがいる人を対象に分析を行った結果、男性よりも女性の方がきょうだい意識を肯定的に捉えていることが分かった。

東京ディズニーリゾートの顧客満足度の要因

顧客満足度ランキングの上位常連であった東京ディズニーリゾートの順位が近年著しく低迷している。しかしその一方で、オリエンタルランドの売上高は年々増加傾向にある。
本研究では、その原因を探るべく、東邦大学の学生を対象にアンケート調査を行い、東京ディズニーリゾートでの満足度を左右する要因や、東京ディズニーリゾート内での使用金額について分析した。
その結果、天気や同伴者などの利用時の周りの状況は、満足度にあまり影響はなく、アトラクションの満足度や期待度が高いほど、総合的な満足度が高くなることが分かった。また、期待度や満足度が高いほど、使用金額も高くなることが分かった。
しかし、今回の調査では、顧客満足度ランキングの順位の低下の原因を探るまでには至らなかった。

睡眠の質とスマートフォン使用状況の関係の分析

現在、スマートフォンは人々の生活に欠かせない必需品となっており、携帯電話として以外にもさまざまな用途のある非常に便利なものである。その一方で、悪い影響もある。その一つがブルーライトによる睡眠の質の低下である。本研究では、東邦大学理学部情報科学科の学生を対象にアンケート調査を行い、睡眠の質とスマートフォンの使用時間や使用状況を調べた。睡眠については、ピッツバーグ睡眠質問票日本語版(The Japanese version of the Pittsburgh Sleep Quality Index, PSQI-J)を使用し、睡眠の質を得点化した。そして、スマートフォンの使用状況により、睡眠の質に違いがあるのかを分析した。

回帰分析による自殺の要因分析

学校教育の問題として、不登校、いじめ、自殺等の問題は毎年絶えることがない。このような問題の中でも特に自殺について取り上げ、何が影響して自殺者数に変化をもたらしているのかを探る。はじめに、厚生労働省の統計データより2016年のデータを用いて、年次別、性別、死亡者数に対する自殺者数の割合、動機等の推移・傾向を知る。次に自殺者数と自殺に関係していそうな変数を11個用意し、重回帰分析を行い、自殺者数を予測する回帰モデルを作成する。その後、データや変数を絞り込み再分析を行い、最良のモデルを導き出す。また、年を区間に分け、その区間ごとにモデルを作成し解釈する。解釈したことを基に自殺者数を減らすため、学校あるいは一教員ができる取り組みについて考察する。

時系列解析による三菱自動車の新車販売台数の予測

三菱自動車工業株式会社の普通乗用車の国内新車販売台数について、時系列解析を行う。本研究では、季節成分やトレンド成分を含んだ月別データを用いるが、予測を行うためには、データを定常に近づけなくてはならない。そのため、差分や対数変換などの手法を用いて、データを変換し、予測を行う。さらに、リコールが発表された翌月に着目し、予測の精度の改善を試みる。様々な手法により予測を行い、実測値との平均２乗誤差を用いて、予測精度を比較する。

鉄道乗降客数に影響を及ぼす要因について

本研究では、2008年から2015年の鉄道乗降客数のデータを用い、鉄道乗降客数の推移に影響を与えている要因を探る。人口、駅前広場面積、都道府県別魅力度、訪日外国人数を要因として考え、無相関検定を行った。その結果をふまえ、回帰分析に用いる説明変数を選択し、より細かい分析を行い鉄道乗降客数に影響を与えている要因を決定した。また、都道府県別、地方別、鉄道乗降客数の多い駅、鉄道乗降客数の少ない駅などに分類して比較をすることで、鉄道乗降客数の傾向を探っていった。そして、鉄道乗降客数の推移に影響を与える要因を用い、2016年、2017年の鉄道乗降客数の推定を行った。

東邦大学理学部情報科学科におけるゲームの利用状況と成績に関する調査

本研究では、東邦大学理学部情報科学科の在学生を対象に、ゲームの利用状況と個人の特性に関するアンケート調査を行い、ゲームの利用状況と成績の関係性を探る。調査結果を基にして、ゲームを利用するかどうか、ゲームの利用時間により、成績に違いがあるかを調べる。また、ゲームの利用と個人の性格などの関係についても分析する。

時系列解析による刑法犯罪認知件数の予測

刑法犯の認知件数は、戦後最多となる平成14年を境目に、それ以降は減少している。本研究では、刑法犯の認知件数が近い将来どのように変化するのか、時系列解析を用いて分析し、モデルに当てはめて未来の値を予測した。

PISA調査におけるテスト得点と学校質問紙調査の関係の分析

今日、生徒の学習到達度は世界的に行われているOECD生徒の学習到達度調査、PISA（Programme for International Student Assessment）によって測られている。この調査では、生徒の学習到達度を測るテストのほかに、学校質問紙によるアンケートも行われている。学習到達度を測るテストは、数学的リテラシー、読解力、科学的リテラシーの3分野を中心に行われている。本研究では、2012年の調査結果を基に、学校環境と生徒のテスト得点にどのような関係があるのかを分析した。

VBAを用いたS-P表分析を行うためのアプリケーションの作成

本研究では、VBA（Visual Basic for Applications）を使用し、S-P表（Student-Problem score table）を作成するアプリケーションを作成した。S-P 表による分析は、受験者の正誤のパターンから、問題や受験者の特徴が視覚的にわかる手法である。 作成したアプリケーションでは、受験者の正誤を入力したExcel のシートから、S-P表を作成することができる。また、注意係数により、全体の傾向とは違う振る舞いをしている問題や生徒を選び出すことができる。 このアプリケーションを用いることで、教育現場で、S-P表による分析を、容易に行うことができるようになる。

OECD生徒の学習到達度調査（PISA）を用いた項目反応理論による数学の能力推移の分析

本研究の目的は、異なる時期に行われた「OECD生徒の学習到達度調査（PISA）」における数学的リテラシーの学習到達度を、項目反応理論（IRT）を用いて比較することにある。 2000年・2003年・2006年・2009年・2012年に行われたPISAの数学的リテラシーの能力値を2003年の能力値に等化し、等化後の能力値を比較した。また、正答率での比較も行い、能力値と正答率の結果を比較した。 PISAの数学的リテラシーの結果をIRTを用いて比べると、2000年から2003年にかけて能力が下がり、2003年から2012年にかけて徐々に上がっていることがわかった。

多変量解析による自殺の要因分析

厚生労働省のWebサイトに掲載されている1978年から2015年までの自殺に関する統計データを利用し、自殺者の傾向や自殺に影響を与える要因を探る。まず、2015年の自殺者数を分析することで、年代や性別、動機などの傾向を把握する。その後、年次別の自殺者数の推移と用意した10個の変数で重回帰分析を行い、自殺者数の予測モデルを作成する。 1997年から1998年にかけて自殺者数に大きな変化が見られたので、1998年以降のデータだけで重回帰分析を行い、自殺者数の予測モデルを作成する。全体と1998年以降のモデルの違いやそれぞれの変数の背景などから、自殺にはどのような変数が影響するのか考察する。また、今後の自殺者数を減少させるための対策についても考察する。

多変量解析によるEURO2016の分析

ワールドカップよりもレベルが高いと言われるEUROにおいて、チームの戦術、選手の特徴を分析し、今後のサッカーのトレンドを探る。 本研究では、多変量解析のいくつかの手法を用いて分析を行った。クラスター分析では、似た特徴（戦術）を持つチーム同士を組み分けし、いくつかの戦術のタイプを導き出した。さらに、主成分分析では、クラスター分析によって同クラスターに組み分けされたチームの違いを縮約し、可視化することができた。因子分析では、選手の特徴（タイプ）をより詳しく認識することができた。またその結果から、独自の戦術をとったチームやニューヒーローを発見することができた。

感情診断テストの結果表示における顔グラフの有用性の検証

顔グラフは、昨今使用されることが少なく、その存在はあまり知られていないが、一般的によく使用されるグラフと同じように、データの特徴を視覚的に分かりやすい図に換えて表すグラフの1つである。グラフは、適切に使用することで言葉や文字で説明するよりも短時間でデータの特徴を理解させることが可能であり、顔グラフの利用においても同様のことが言える。 顔グラフは、今から40年以上前に地質調査のために使用されはじめ、グラフが人間の顔のように見えるのが大きな特徴である。データの値によって輪郭・目・口・鼻といった顔の各パーツの形が変化し、人相や表情の異なる顔グラフを作成することができ、作成されたグラフが人の顔のように見えることで、グラフを見る者の視覚に強いインパクトを与える。また、人間が顔の識別能力に長けていることから、グラフとして高い効果が得られる。 しかし、顔グラフの利用が少なくなっていることから、顔グラフには何らかの問題があると考えられる。この問題に対して、新たな利用法を提案することで問題の解決のきっかけとなることを目指す。 本研究では、顔グラフで表現できる豊かな表情に注目し、感情診断テストの結果表示に顔グラフを利用した。そして、顔グラフの利用に関しての検証を行い、被験者の反応から顔グラフの有用性について分析し、顔グラフの問題と改善に関する考察を行った。

タブレット端末を利用した汎用的適応型テストアプリの開発と有効性の検証

近年、コンピュータで受験し、受験者の解答によって受験者に適した問題を出題するテストが注目されている。例として就職適性テストSPI3や英語コミュニケーション能力判定テストCASECなどが挙げられる。また教育分野では、大学入試センター試験の改革でコンピュータを利用した入試などが議論されており、教育現場では授業のICT化やタブレット端末の普及を背景に、タブレット端末を利用した授業展開やeラーニング、テストなどが模索されている。しかし、コンピュータ適応テストを汎用的に利用できるテストシステムは少なく、タブレット端末を利用した汎用的な適応型テストアプリは特に少ない。 そこで本研究では、タブレット端末を利用した汎用的テストアプリの開発を行った。開発したアプリケーションは、Apple社が開発提供するオペレーティングシステムiOS 7からiOS 9.1をインストールしたiPad上で動作する。本アプリの特徴は、テストに利用する問題リスト(項目プール)や各種設定ファイルをiTunesからアプリに転送し、設定することができる点と、受験結果を受験者別データとパラメータ別データに加工し、分析を行う際の手間を軽減できる点である。 このようにプログラミングの知識がない人でも、少ない学習内容で容易にテストを利用でき、分析も行いやすいよう工夫されている。このようなアプリを開発することでタブレット端末を利用した授業や、適応型テストに関する実験の敷居を低くできるのではないかと考えている。 本論文では、開発したアプリの説明を行い、開発したアプリの有効性、適応型テストの有効性、適応型テストにおける項目選択方法の違いによる推定精度の変化について検証を行った。

PISAにおける数学的リテラシー達成度の項目反応理論による年度間の比較分析

本研究の目的は、項目反応理論(IRT)を用いて、異なる時期に行われた「OECD生徒の学力到達度調査(PISA)」における数学的リテラシー達成度の比較をすることにある。2003年に行われたPISAの結果から、数学的リテラシーの分野における、日本人4707人の項目反応データを抽出した。同様に、2012年に行われたPISAの結果から、日本人6351人の項目反応データを抽出した。両調査において項目パラメータと能力パラメータを推定し、両調査に含まれる複数の同一の問題(共通項目)から、項目反応理論(IRT)を用いて調査項目を同一尺度に目盛付けし、比較を行った。また、2003年度、2012年度の被験者の数学的リテラシーの達成度を、IRTで推定された共通項目の困難度の推定値と能力推定値で比較すると、2012年度の調査対象の達成度が、2003年度の達成度よりも高いことが分かった。

アンケート調査による属性別いじめ経験の違いの分析

本研究では、いじめに対する意識・過去の経験に関するアンケート調査を、東邦大学理学部情報科学科の学生に実施した。調査内容は、「いじめについてのアンケート」(小林，2014)を参考とした。被験者の属性も調査内容に含め、いじめの経験に属性による差があるかどうかを分析した。その結果、有意な差は見られず、いじめの経験に属性による差がないことが分かった。また、いじめ経験を、大人への印象により比較する分散分析を行った。その結果、いじめの被害経験がある人にとっては、先生または家族はいじめがないか気をつけてくれていないように感じることが分かった。

PISA調査におけるテスト得点とICT機器の利用形態の関係の分析

今日、生徒の学習到達度は、世界的に実施されているPISA(Programme for International Student Assessment、OECD生徒の学習到達度調査)によって測られることがある。OECDのPISA調査ではテストの他に、生徒質問紙によるアンケートも実施している。学習到達度を測るテストは、数学的リテラシー、読解力、科学的リテラシーの3分野を中心に行われている。近年、ICT機器の普及により、生徒の生活環境へ与える影響も大きい。そこで、生徒の学習環境がテスト得点にどんな影響を及ぼすのかを分析した。分析した結果、学習到達度のテストでの得点は、もちろん生徒自身がどれほど勉強をしてきたかに依存すると思うが、その背景として自宅でのICT機器の所持・利用が大きく関係しているという結論に至った。

フルサービスガソリンスタンドにおける来店の要因分析

本研究では、近年セルフガソリンスタンドが増加しフルサービスガソリンスタンドが減少するなか、私が勤務するフルサービスガソリンスタンドの顧客の来店要因がどのような傾向にあるかを調べる。来店した顧客100人にアンケート調査を行い、分析をした。フルサービスのガソリンスタンドに来店する要因として、私の働くガソリンスタンドでは全体的にガソリンの価格が安いというイメージはないが、立地、セールスルームの清潔さ、洗車の質、給油に関するサービスが良いために顧客が来店していると考えられる。セルフサービスにはない接客を通じて、顧客が来店した時の誘導から給油、最後の送り出しまでの徹底したサービスを提供することによって、高い満足度や好印象を得ることができていると考えられる。

回帰分析における変数選択によるプロ野球勝利要因の考察

本研究では、2005年から2015年のプロ野球の開催試合のチーム別成績を使用し、勝率に影響を与える要因を探る。打率、得点、打点、盗塁成功率、防御率、被本塁打などの要因が考えられ、これらを説明変数として勝率に対する回帰分析を行い、変数選択を行った。変数選択は、自由度調整済み決定係数を指数として、少ない変数でより説明力の高い組み合わせを求めた。そして、構築したモデルを用いて、セ・リーグとパ・リーグの比較を行い、野球の質の違いを考察した。また、統一球の採用前後の比較も行った。

競馬における上位入着馬の傾向の統計的分析

本研究では、日本中央競馬会(JRA)の中山競馬場で行われたレースの上位入着馬にどのような傾向にあるかを、統計的に分析する。レースでは、競走馬の得意な走り方、距離、体調などにより、どの競走馬が上位で入着するのかが左右されると思われる。様々な要因がある中で、レースの結果から読み取れる要因だけを使用し、統計的に分析を行う。その結果から、どのような競走馬が、どのような条件のレースならば、上位の入着が見込めるかを予測する。

Twitterテキストマイニングのためのアプリケーションの開発と検証

近年、データマイニング、テキストマイニングという言葉をよく耳にする。データマイニングとは「データ」と、発掘するという意味の「マイニング」という語の組み合わせであり膨大なデータの中から必要な情報を発掘するという意味である。 我々の周りのほとんどのデータは小説、新聞、メール、ブログ、報告書など文字列によって記録されたものであり、このようなテキストデータの中から必要な情報や知識を抽出する技術をテキストマイニングと呼ぶ。インターネット上のブログ、ソーシャルネットワーキングサービス(SNS)、電子掲示板などが我々の生活に浸透した現在、そのコミュニケーションの記録は電子的に保存・貯蓄することができ、貴重な情報源になる。 本研究では、Twitterのツイートデータに関するテキストマイニングに着目した。ツイートデータには、分析を行う上で、特有の問題がある。これまで、ツイートを取得するアプリケーションはあるが、データのクリーニングから分析までを行うためには、複数のアプリケーションを用いる必要があった。また、ツイートデータには、多くのノイズが混入しているが、ツイートデータのクリーニングを行うアプリケーションはない。そこで、ツイートデータの取得から分析まで、一括して行う事が可能で、特にデータのクリーニングに重点を置いたアプリケーションを開発し、検証を行った。 本研究で開発したアプリケーションでは、ツイートデータの取得、データのクリーニング、そして単語の頻度表作成までを一括して行うことができる。また、このアプリケーションを使用するユーザーをテキストマイニング初学者、プログラミング初学者であると想定し、ボタン1つで簡単にツイートデータを取得でき、必要なデータなどを利用者自身が選択できる点も、このアプリケーションの長所と言える。

千葉ロッテマリーンズ本拠地開催試合における観客動員数の分析

千葉ロッテマリーンズの2005年シーズンから2014年シーズンまでの本拠地開催試合のデータを使用し、観客動員数に影響を与える要因を探る。試合の時期によって要因が変わると考えられるため、シーズンを6つの時期に分ける。それぞれの時期毎に重回帰分析を行うが、その際、震災等の理由により、観客動員数が同じ分類の試合と比べ、大きく異なっている試合を外れ値として分析から除外する。自由度調整済み決定係数を指数として、より説明力の高い説明変数の組み合わせを判断し、それぞれの時期にとって最良と思われる組み合わせを選択していく。結果として選択された要因から、2015年シーズン以降の観客動員数を向上させるにはどうすれば良いか考察した。

東邦大学における心理尺度を用いた飲酒に関する意識調査

近年、高齢化の進展から飲酒量が低下傾向にあるなか、飲酒運転や未成年者飲酒、アルコールマナーなどの飲酒問題が問題視されている。本研究では東邦大学生の飲酒への意識やどのような傾向があるのかを調べる。また、心理尺度を用いて心理と飲酒傾向に関係があるのか調べる。

東邦大学情報科学科におけるTwitter利用状況調査の分析

全国でのTwitterに関する調査を基に、調査票を作成し、東邦大学理学部情報科学科の学生に実施した。その結果から、情報科学科の学生のTwitterの利用状況を分析し、学年や性別でどのような傾向があるのかを検証する。また、全国の調査結果と比較し、どのような傾向・特徴があるのかを検証する。

2014FIFAワールドカップブラジル大会の特徴〜多変量解析による分析〜

2014 FIFA ワールドカップブラジル大会において、ドイツが優勝を果たしたが、グループリーグでは強豪国が敗退し、番狂わせも起こった 。本研究では、どのような特徴、傾向のあるチームが勝ち上がっていったのか、南アフリカ大会と比較しながら分析していく。

重回帰分析によるパチンコ業界の売上減少の要因分析

近年のレジャー業界の大半の売上を誇るパチンコ業界であるが、その売上高は年々減少傾向にある。1995年には30兆円産業と呼ばれていたが今現在では20兆円を下回る売上高となっている。本研究では、パチンコ業界の売上減少に関する要因を内的要因、外的要因に分け、重回帰分析を用いてより強い要因がどちらかを調べていく。そして各重回帰モデルごとにパチンコ産業売上高減少に強い影響力を持っている変数を調べる。

時系列解析における道路交通事故データを用いたトレンド成分除去手法の比較

気温や株価のような、時間の経過とともに変動する値の集合を時系列データと呼び、これを分析することを時系列解析と呼ぶ。本研究では、日本国内での道路交通事故件数及びそれによる死亡者数、負傷者数、年齢別の死亡者数、負傷者数のデータについて、変数変換や近似式を用いた複数のトレンド成分除去の手法を試みた。それを行った場合の予測結果と実際の値を比較して、どのようなデータにどのトレンド成分除去の手法が最も適しているかを検証する。

時系列解析による自動車ガソリン東京都区部小売価格の分析と予測

時間の経過と共に変動する現象の記録を時系列または時系列データと呼び、その変動の特性を知るための様々な解析が試みられる。これを時系列解析と呼び、本研究では時系列解析を用いて東京都区部の自動車ガソリンの小売価格を予測した。予測は、ARモデルを用いて行った。

学生の国内旅行意向調査〜東邦大学生と全国調査結果の比較〜

消費者のニーズが多様化し旅行の選び方も様々ある現在、旅行代理店やインターネットでは、そのニーズに対応するために「学生旅行」や「パッケージツアー」がある。 本研究では「国内旅行」に着目し、現在の学生が「国内旅行」の内容に求めるものはいったい何であるかを調べるために、東邦大学の学生にアンケート調査を実施した。その結果を通して、じゃらん国内旅行意向調査の結果と比較し分析する。

Jリーグにおける順位と観客動員数の関係

各クラブの強さを示す指標である順位と、人気を示す指標である観客動員数がある。この順位と観客動員数にはどのような関係性があるかを統計的に分析した。分析方法としては、2002年から2012年までのJリーグのデータに対してクラスター分析を用い、各クラブの傾向を考察した。

東邦大学生の色彩嗜好とパーソナリティの関係

松田他(2004)では、YG性格検査によって分類したパーソナリティと、色彩嗜好が関係している傾向がみられた。本研究では、東邦大学理学部の学生100人を対象に、YG性格検査と先行研究に基づいた独自のアンケートを実施した。そして、そのデータを用いて東邦大学理学部の学生のパーソナリティと色彩嗜好に関係があるのか、統計的に分析を行った。分析では、YG性格検査でパーソナリティを5つに分類し、着たい服の色や元気づけてくれる色など13項目との関係をカイ二乗検定で検証した。また松田他(2004)と東邦大学理学部の学生に差があるのか比較を行った。

PISA調査におけるテスト得点と生徒質問紙調査の関係の分析

今日の生徒の学習到達度は、世界的に実施されているPISA(Programme for International Student Assessment、OECD生徒の学習到達度調査)によって測られることが多くなった。OECDではPISA調査のテストの他に、生徒質問紙によるアンケートも実施している。学習到達度を測るテストは、数学的リテラシー、読解力、科学的リテラシーの3分野を中心に行われている。この2つの結果により、生徒の学習環境がテスト得点にどんな影響を及ぼすのかを分析した。

Computerized Adaptive Testing(CAT)における事前分布と初期項目設定の違いによる能力推定精度の検証

近年、情報機器の発達により、項目反応理論(IRT)とコンピュータを利用したコンピュータ適応型テスト(CAT)が身近に利用され始めている。コンピュータ適応型テストの大きな利点は、少ない問題数かつ高い推定精度で能力を推定できることである。そして、コンピュータ適応型テストの利点を最大限に引き出すためには項目選択方法、事前分布、初期項目設定が重要な役割を果たしていると考えた。本研究では、コンピュータ適応型テストの項目選択方法、事前分布設定、初期項目設定に着目しシミュレーションを行う。そして、条件の変化による能力推定結果の違いを検証する。

自殺者の原因・動機を用いた都道府県の特徴の分析

日本では、毎年3万人近くの人が自殺で亡くなっており、また自殺は周囲の人間に大きな影響を与える。男性は20歳から44歳、女性は15歳から34歳で最も多い死因が自殺となっている。本研究では、警察庁が発表している平成21年から平成23年の各都道府県別の自殺者数などのデータを分析する。 分析では、遺書等で推定される自殺の原因・動機と各都道府県の失業率、世帯構成員数などを用いて都道府県の特徴を調べていく。まず、原因・動機を用いてクラスター分析で都道府県を分類した。そして、クラスターごとの特徴を見るために、失業率などで分析を行った。

タブレット型端末用教育テストアプリの開発と有効性の検証

近年、著しいタブレット型端末の普及が目立つ。Apple社のiPadやGoogle社のnuxus7、Amazon社のkindle等が代表的なタブレット型端末である。この普及によって、タブレット型端末用のアプリが世間へ与える影響も大きい。また、ハードウェアやソフトウェアの進歩が家庭教育や学校教育に大きな影響を与えているのも確かである。このことから私は学部の頃からの研究テーマである項目反応理論を基に、タブレット型端末用のテストアプリを開発した。対象となるタブレット型端末はiPad、使用する問題は共通一次・センター試験の英語である。このアプリは項目反応理論とiPadの双方の特徴を活かし、適応型テストの機能と、画面に直接触ることで書き込める機能をつけて開発をした。そして、適応型テスト機能と書き込む機能の有無で能力推定値や解答時間などでどのような差があるか有効性の検証を行った。本研究で開発したテストアプリは、Etest01, Etest02, Etest03, Etest04, Pretestの5つである。Pretestアプリは、実験前の操作確認用のアプリである。また、各Etestでは全40問中に、適応型テストと適応型テストでないもの、書き込む機能の有無のどちらも経験できるように工夫した。そして、テスト後にアンケート項目を11問用意した。このアンケートは書き込む機能への質問とタブレット型端末への質問などとなっている。適応型テストでは、被験者の解答結果によって出題する問題を選択する形式になっている。なお、適応型テストの実施が可能なiPadテストアプリはあまりなく、有効性の検証も必要で、今後の可能性も十分に期待できる。有効性の検証では、相関係数、t検定、分散分析を用いて分析を行った。分析テーマは、1適応型と適応型でないもの（項目固定型）でテスト結果に差があるか。2書き込む機能の有無でテスト結果に差があるか。3タブレット型端末の今後の可能性について。の3つである。分析結果から、1のテーマではテスト結果と解答時間に差がみられた。2のテーマでは、テスト結果にも解答時間にも有意な差はみられなかった。3のテーマでは、今後タブレットを使ってみたいかという質問項目になっているQ3, Q8, Q10, Q11のアンケート結果から、ややそう思う以上と答えた被験者が全学年で7割以上という回答を得られた。

クラスター分析と項目正答の分析による習得単元の推定〜ルールスペース法との比較〜

学校で行われるテストは、正答した項目の点数を合計し、その点数を個人の能力と判断し、評価をしている。しかし、同じ60点という点数を取ったとしても、同じ項目に正答しているとは限らない。つまり、個人によって、習得している単元は異なるものだと考えられる。このように点数だけで判断するのではなく、正答した項目をみることで、習得単元を探し、それを踏まえて評価を行うことができれば、より正確な評価を行うことができると考える。実際にTatsuoka（2009）のルールスペース法は、テストから学力診断的な情報を取り出すことができる。しかし、このルールスペース法は、項目反応理論に基づいて考案されたため、項目反応理論によって尺度化されている必要がある。また、ルールスペース法の分析用のソフトウェアが一般のユーザーにリリースされていないという問題もある。そこで、ルールスペース法を使わず、身近な分析方法で習得単元の推定を行うことが本研究の目的である。本研究では、倉元・スコット・笠居（2003）が作成した17個の主要知識ステートとの比較を行っている。アトリビュートの習得パターンを項目正答から推定し、新しく知識ステート候補を求めたところ、70%以上が17個の主要知識ステートに当てはまった。

時系列解析による日本の人口推移のモデル選択と予測

時間の経過とともに変動する現象の記録を時系列または時系列データと呼びこれを分析することを時系列解析という。 本研究では日本人口の推移について、総人口、年齢3区分別人口のデータを用いて多項式近似や時系列モデルのあてはめなど複数の分析を行った。そこから求められた予測値を実際の値、国立社会保障人口問題研究所によりだされた予測値と比較検討する。

高校野球における打撃力と投手力の比較

高校野球において春の選抜高校野球大会(春の選抜)では投手力、夏の全国高校野球選手権(夏の甲子園)では総合力と言われている。しかし、ラッキーゾーンの撤廃、金属バットの普及、練習設備や機材の充実、低反発球の導入など、年々環境は変わってきている。本研究では、春と夏で違いがあるのか探っていく。また、近年と過去での違いも探っていく。

PISA調査における家庭環境と学力の関係の分析

今日の生徒の学習到達度は、世界的に実施されているPISA（Programme for International Student Assessment、OECD生徒の学習到達度調査）によって測られることが多くなった。OECDではPISA調査のテストの他に、生徒質問紙によるアンケートも実施している。学習到達度を測るテストは、数学的リテラシー、読解力、科学的リテラシーの3分野を中心に行われている。この2つの結果より、テスト得点が今日の生徒の実情や家庭環境によってどれほど影響を受けているのかを分析した。　

就職活動におけるSNSの利用に関するアンケートの分析

近年、従来の就職サイトを利用するだけではなく、SNSを利用した就職活動が流行り出してきた。SNSでの就職活動は、学生にとって会社説明会では聞くことのできない深い情報を手に入れることができるというメリットを持つ一方で、個人情報の漏えいというデメリットを抱えている。1人ひとりがこうしたことを踏まえた上で利用しなくてはならない。 本研究は、就職サイトであるマイナビが実施した、全国の学生と業界別による就職活動におけるSNSの利用に関する意識調査に質問を付け加え、東邦大学理学部情報科学科4年生にアンケートを実施した。その結果について分析し、いくつかのカテゴリーに分けて検証を行った。その結果について報告する。

時系列解析による新車登録台数のトレンド・季節変動の除去と予測

普通乗用車の国内新車登録台数について時系列解析を行う。予測を行うにはデータを定常に近づけなければならない。本研究では、季節成分やトレンド成分を含んだ月別データを定常に近づけるため、差分をとる、対数変換、対数変換後に季節成分除去、一次直線によるトレンド除去、一次直線残差から季節成分除去する5つの手法を用いて変換する。そして求められた予測値と実測値の比較を行う。

東日本大震災後の意識調査〜東邦大学生と全国調査結果の比較〜

2011年3月11日に発生した東北地方太平洋地震は日本中に大きな爪痕を残した。 今回のアンケート調査では、震災を機に東邦大学生にはどういった気持ちの変化があったのか調査するとともに、性別での比較や全国規模で実施された調査結果と比較し、分析する。また全国データを用いて被災度や年代、住んでいる地域ごとにグループ分けし、それぞれどういった特徴があるのか分析する。

時系列解析による月別平均気温のモデル化と予測

船橋の月別平均気温に関する時系列解析を行った。月別平均気温は、トレンドと12ヶ月の周期成分を含むデータである。そのトレンドと周期成分を除去し、いくつかの手法で予測を行い、その比較を行った。

時系列解析による日本とイギリスの気温の分析と予測

近年、人間の産業活動に伴って排出された温室効果ガスが主因となって引き起こされている地球温暖化により、世界的な気温の上昇が問題となっている。 本研究では、ARモデルを利用して日本とイギリスの気温のデータを分析した。それぞれの国の過去40年(1971〜2010)の年別平均気温のデータを用いて分析を行い、未来の気温を予測し、これまで、そして今後世界的に地球温暖化が進んでいるのかを時系列解析を用いて調べる。 また、日本とイギリスとで温暖化の傾向に違いがあるのかを調べるために、近似直線を求めることにより実際にどのような傾向にあるのかを調べる。

コンピュータ適応型テストにおける項目特性と能力の関係について

近年、採用試験などで利用される機会が多くなった項目反応理論の特徴を、現在日本で主流となっている古典的テスト理論と比較しつつ調べていく。また、この理論を用いて、受験者の回答からその場で次の問題を選び出題する、適応型テストのシミュレーションを行い、項目反応理論の測定精度を検証する。

日本生命 セ・パ交流戦の統計的分析

2005年から2011年までの「日本生命 セ・パ交流戦」では何が勝利と結び付くのかをデータから統計的に調べた。 また、2011年は統一球が導入されたこともあり、成績が変化している。その影響があるかどうかも検証した。

Jリーグ柏レイソルの強さの秘密〜多変量解析による分析〜

2008年から2011年のJリーグデータに対して、重回帰分析、主成分分析、クラスター分析を用いて分析する。その結果から、どのような戦術なら上位を狙えるか、またJ2から昇格したばかりの柏レイソルがなぜ優勝ができたのか、について考察を行っていく。

日本の雇用問題の歴史的背景と時系列解析による今後の予測

国内の正規職員、非正規職員の就業者数について時系列解析を行い、今後の就業者数の予測を行う。予測の手法として、差分を取る、対数変換、近似曲線を使ったトレンド成分除去などを行い、一変量ARモデルに当てはめた。また、就業者数の推移と歴史的背景を比較し、雇用問題の解決策を考えていく。

重回帰分析による中小企業の売上成長の要因分析

就職氷河期と言われる近年、ほとんどの学生が大企業だけでなく、中小企業を将来の就職先として考慮に入れる。中小企業の大半は知名度が低い。その中で、会社を選ぶ一つ要素になるのは売上の成長である。本研究では、業界別に重回帰分析を用いて売上の成長要因を調べていく。

Jリーグにおけるチーム・選手の特徴と優勝要因の探究

世界の強豪の仲間入りをしたサッカー日本代表。そんな日本のプロサッカーリーグＪリーグディビジョン１で優勝するなど強豪とされるチームにはどのような特徴、傾向があるのか2008・2009・2010年度のJ1 全18 チームの成績を用いて分析してみた。

時系列解析のためのアプリケーションの作成

時間の経過とともに変動する現象の記録を、時系列あるいは時系列データと呼ぶ。例えば毎日の気温の記録、為替レートの記録等の身近なものから、地球上の一地点における重力の測定値の記録、あるいは人工衛星を用いて得られる宇宙の一点からのX線強度の測定記録等、科学的研究の最先端で時々刻々得られている観測記録に至るまで、時系列の種類は文字通り無数である。時系列データから、その変動の特性を知るための様々な解析が試みられる。これを時系列解析と呼び、時系列解析を行うアプリケーションも数多く存在する。 本研究の目的は時系列解析と予測を行うITSM2000というソフトと比較し、時系列解析を学んでいる学部生に使い易いアプリケーションを作成する事である。ITSM2000には無い補間機能やサブウィンドウ機能を作成し、ユーザーが様々な解析の結果を一目で分かりやすいように工夫をしたアプリケーションを作成した。

CGIによるアンケート調査・分析システムの開発

「何か」を知る為にアンケート調査は行われる。そして行ったアンケートを様々な基準の元に分析し、そこから正しい解釈を得ることで「何か」を知ることができる。この過程には「アンケートを作成・調査」・「アンケートから得られた結果の集計」・「分析」と行っている作業は3種類ある。「アンケートを作成・調査」は紙で作成し直接記入してもらう、あるいはWeb上で行うことができる。「アンケートから得られた結果の集計」は、紙にまとめることもできるが、今はコンピュータに集計データを保存しておくのが主流である。「分析」はMicrosoft Excelなどのコンピュータ上で動作するソフトウェアで行うことができる。アンケート調査を行うことができるプログラムは数多く存在する。また調査を行った後、分析するプログラムも存在する。しかしこれらの作業を一括して行えるプログラムは見たことがない。そこで今回それらを一括で行えるプログラムを作成した。また、作成するプログラムは、コンピュータの初心者にも扱いやすいものとすることを考える。そのため、このプログラム作成には言語はPerlを使用し、CGI形式で作成を行っている。

多変量時系列解析による日経平均株価予測

時間の変化とともに変動する現象の記録を時系列と呼び、これを分析することを時系列解析という。 本研究では近未来の日経平均株価がどのように変化していくかを分析した。日経平均株価とダウ平均株価のデータを時系列解析を用いて分析し、予測モデルにあてはめ、どの程度予測が可能であるかを検証した。また予測を行う上で欠測値の補間も併せて行う。

時系列解析による二酸化炭素排出量の分析と予測

国内の二酸化炭素排出量について時系列解析を行う。また、国内総人口の推移にも着目し、二変量時系列解析も行い、2009年以降の二酸化炭素排出量の予測を行う。 時系列解析では対数変換や近似曲線を使ったトレンド成分除去といった手法を取り入れて予測行っており、さらに日本の将来推計人口のデータから二酸化炭素排出量の予測も行っている。

分散分析による球場別本塁打数の分析〜本塁打の要因を探る〜

近年、東京ドームでは本塁打が出やすいと言われており、ラミレス選手（巨人）は、東京ドームでは本塁打を、甲子園球場ではヒットを狙っていると発言している。また、実際に東京ドームに足を運び、試合を観戦していると、ホームランバッターとは言えない東出選手（広島）、本多選手（ソフトバンク）が本塁打を打っており、本当に出やすいことを目の当たりにした。 本研究では、分散分析、回帰分析を利用して本塁打のデータを分析した。球団別本塁打数、球場別本塁打数、年別本塁打数について分析を行い、本塁打の決まる要因を検証した。

今後のテストのあるべき姿について−テストの歴史と代表的なテスト理論−

近年、学校教育で注目される学力について考えたとき、学力をどのように測定すべきか考えた。テストの歴史から遡り、今日に使われているテスト理論について述べる。さらに詳しいテストの作成方法や問題作成方法について述べ、今後のテストの在り方について考えていく。

時系列解析による入国者数の変動の分析と予測

時間の経過とともに変動する現象の記録を時系列データと呼び、これを分析することを時系列解析という。 本研究では、日本人の入国者数、出国者数の時系列データを用いて、時系列予測を行う。その際、月別のデータと年別のデータに分け、今後の増加を予測する。方法としては、ARモデルを用いて予測する。予測結果が妥当なものになっているか、実測値と予測値の比較を行う。また、要因をさがし、要因を考慮した上での予測を行う。 本研究では、人口の減少を要因と考え、それを踏まえての予測を行う。

情報科学科における読書調査の分析〜全国読書調査との比較〜

全国の読書調査で用いられた調査票を基に、読書に関するアンケートを作成し、東邦大学理学部情報科学科の学生に実施した。その結果から、情報科学科の学生の読書状況を分析し、「読書離れ」の傾向があるかを検証する。また、全国の読書調査結果と比較し、どのような傾向・特徴があるのかを検証する。

時系列解析を用いた未成年者による犯罪数の予測

近年、20歳に満たない少年、少女達、つまり、未成年者による犯罪である少年犯罪が凶悪化し、増加しつつあると、マスメディアでは言われている。本論文では、この少年犯罪の件数がこれからも増加し続けるのか、それとも減少していくのかを調べるために時系列解析を使って分析し、モデルを当てはめ、未来の値の予測を行った。

回帰分析によるプロ野球選手の年俸の予測

2009年のプロ野球選手の成績および年俸のデータから、年俸を予測する式を導出する。そのために年俸に影響を与える説明変数を探し、回帰分析をおこなっていく。また、その式を利用して2010年の年末におこなわれた交渉での新たな年俸を予測する。さらに、どの程度正確に予測できたかを分析する。

日経225を用いた日経平均株価の予測

日経平均株価の時系列データについて時系列解析を行い、予測を行う。予測を行うために、データを定常にする方法を検討し、定常にしたデータにARIモデル当てはめを行い、予測したデータと実測値と比較する。リーマンショックによる株価低迷がどれくらい予測に影響を与えるか調べ、日経225の銘柄の株価データを同様の手法を用いて予測し、それを用いて日経平均株価の予測の精度を上げる方法を検討した。

項目反応理論におけるパラメータ推定の誤差の検証

項目反応理論を用いて、テスト結果からのパラメータ推定の誤差の検証を行う。これにより、テストにおける、適切な問題数、人数を調べ検証していく。本研究では、シミュレーションによりパラメータを推定し検証を行う。

相関係数による大学への進学率の分析

平成21年度に、4年制大学への進学率が18歳人口の半数を超え、50.2％に達した。本研究では、大学への進学率に焦点を当て、散布図、相関係数を使い、進学率と関係が深い要因を調べていく。

日本の不動産市場における中古マンション価格、中古マンション賃料、オフィス賃料の分析

我が国において人々の不動産価格への関心は高い。しかしデータの利用可能性等の問題から、マンション価格や、賃貸住宅の賃料に関する研究は地価のそれに比べて少ない。我が国は、土地あるいは地価に目が向けられることが多く、欧米諸国と比べ、中古住宅市場の規模が小さい。 ゆえに、中古マンション価格、中古マンション賃料、さらには、オフィス賃料等について、様々な統計的手法を用い、動向の調査、比較、検証を行う。

クラスター分析によるJリーグの勝敗の要因と順位との関係性

サッカーの勝敗には様々な要因がある。その要因と順位には、どのような関係性があるかを統計的に分析していく。分析手法としては、2005年から2008年のJリーグのデータに対して、クラスター分析を行い、比較して、優劣の考察を行っていく。

2009年シーズンの東北楽天ゴールデンイーグルスの勝ちパターンと負けパターンの分析

プロ野球チーム、東北楽天ゴールデンイーグルスの2009年シーズンの試合結果と内容を基に、勝った試合と負けた試合の内容（得点数、安打数、ホームラン数、四死球数、失点数、与四死球数、エラー数、逆転の有無、接戦であるかないか）を回帰分析を用いて分析する。そして、どのような試合内容なら勝てていたか、どのような内容なら負けていたか、という2009年シーズンの勝ちパターン、負けパターンを検証する。

グリーンランドの月別平均気温の欠測値の補間と時系列解析による予測

近年、地球の平均気温が上昇していることを示すデータが観測されている。温暖化により世界最大の島、グリーンランド（デンマーク領）の氷が溶け始めた。氷河の流出は加速し、後退が続く。そして地球全体の海面上昇を招き寄せる。 本研究では温暖化による海面上昇に直結するグリーンランドに焦点を合わせ、気温データを分析した。その際データの欠測値の補間方法の比較、分析を行い、補間した。そして温暖化といわれている気温は実際にどのような傾向にあり、どの程度予測することが可能であるか調べた。

時系列解析による過去18年分の東京の気温の分析と予測

時間の経過とともに変動する現象の記録を時系列または時系列データと呼び、これを分析することを時系列分析という。 本研究ではARモデルを利用して気温のデータを分析した。月平均気温について、近似直線を用いて2通りで分析し、結果にどのような差が生じるか調べた。

大学生活と遊戯に関する意識調査及び関係の分析

遊戯に対する意識に関するアンケート調査を東邦大学理学部情報科学科の学生に実施した。その結果から、それらが性別や学年などでどう違いがあるのか、また大学生活にどう影響するのかを分析し、検証する

時系列解析による牛肉の国内生産量・輸入量および価格変動の分析と予測

牛肉の生産量、卸売価格の時系列データを用い、連環比率法による季節性指数を抽出し、月別の生産量、価格変動の差を検討する。また、時系列解析を用いて国内生産量、輸入量の予測をする。

日経平均株価の時系列解析と予測

日経平均株価の推移について時系列解析を行い、予測を行う。データを定常にして、時系列モデルを当てはめ、一定の期間で区切り、予測を行っていく。また、予測して求められた値を用いてシミュレーションを行う。株式の予測は困難といわれているが、どのような値動きをしていくのか調べることにした。

能力推定値の誤差によるコンピュータ適応型テストの有効性の検証

項目反応理論を用いた場合、コンピュータ適応型テスト(CAT)では、個々の能力に適したテスト問題を選択しながら能力値を推定することができる。この理論を用いず、ランダムにテスト問題を選択するCBTと比較し、どのくらいCBTとの違いが生じるか、実験を行うことで検証した。本研究では、CATとCBTをある集団に受けてもらい、求められる能力値の誤差を推定することによって、CATのほうが効率が良いことを示す。また、推定された能力値ごとに範囲を区切って、能力値別にはどのような差があるかも調べた。

データ分析で予想する競馬

蓄積されたデータの中から、利益となり得る情報を見つけ出し、その情報を解釈、考察する。データごとの各項目間において、何かしらの関係性が見られるとき、その関係を分析するために連関係数を測る。またその信用性を検定する。 本研究では競馬において、着順を予測できるような要素があるのかを調べる。またそれらは競馬初心者にとっても易しいものであるか、初心者でも競馬で勝てる方法があるのか模索する。

東邦大学における就職活動に関する意識・満足度の調査

就職支援企業の実施した就職における満足度調査に、就職活動に関する意識調査に関する質問を付け加えたアンケートを東邦大学理学部の4年生に実施した。その結果について分析し、学生の意識、どのような点が就職活動における高い満足感に繋がるのかを検証する。

時系列解析による日本の人口推移の分析と予測

時間の経過とともに変動する現象の記録を時系列または時系列データと呼び、これを分析することを時系列解析という。 本研究では日本人口の推移について、総人口、年齢区分別人口、日本人・外国人人口の3つの観点から時系列解析を行った。時系列モデルを当てはめて求めた予測値を、国立社会保障人口問題研究所により出された予測値と比較検討する。

日本人の平均寿命推移の時系列解析と予測

日本の平均寿命の推移について時系列解析を行い、予測を行う。時系列データの解析を行うためにはデータを定常過程にすることが大切である。データを定常にして、時系列モデルを当てはめ、今後の日本の平均寿命の予測を行う。男女別に分析し、予測を行う。また、高齢化と言われる中で実際にどのような傾向にあり、どの程度予測できるか検証した。

時系列解析による日経平均株価の予測

日経平均株価の高値について時系列解析し、予測をする。現在、株価の予測の方法は多数存在するが、本研究では時系列の観点から解析を行い、モデルをあてはめ、未来の値を予測する。

時系列解析による震度別地震回数総数の予測

時間の経過と共に変動する現象の記録を時系列と呼び、これを分析することを時系列解析という。 本研究では、近未来の震度別地震回数がどのように変化していくかを分析した。震度別地震回数のデータを時系列解析を用いて分析し、予測モデルに当てはめ、どの程度予測が可能であるかを検証した。

項目反応理論による等化手順の比較

現在、テスト理論において項目反応理論が注目されている。そこで、項目反応理論を用いたテストの等化を行った。被験者が異なり、複数のテストが存在する場合、テストごとに項目パラメータ値を比較可能な共通尺度上の値に変換し比較可能にする。そこで、比較可能にするために等化係数を求め、いくつかの調整が必要になってくる。本研究では、推定された項目パラメータから等化係数を求め、いくつかの手順により、等化の比較を行った。

項目反応理論における適切な項目選択と能力値別の集団に合ったテスト作成

項目反応理論の項目情報量を用いて、テストデータから、受験者集団に合った少ない項目数からなる高い測定精度のテストを作成した。また、能力値別に適した項目を選んで、精度の高いテスト作成を行った。

時系列解析による旅券発行数の分析と予測

時間の経過と共に変動する現象の記録を時系列または時系列データと呼び、これを分析することを時系列分析という。 本研究ではARモデルを利用して旅券発行数のデータを分析した。具体的には月別発行数のデータについて分析を行った。

SNS(ソーシャル・ネットワーキング・サービス)の意識調査

「全国のPCユーザーが、SNS(ソーシャル・ネットワーキング・サービス)に対してどんな意識を持っているのか」という事を検証すべく、全国のPCユーザー対象のSNS意識調査アンケートを用いて分析を行った。その結果を用いて、Web業界におけるSNSの今後の利用方法について検証してみた。

プロ野球クライマックスシリーズ導入の妥当性

2004年以来、パリーグのみで行われてきたプレーオフは、2007年シーズンより、セリーグでも導入が決定され、クライマックスシリーズと称される。これについては、レギュラーシーズン1位チームに対する不公平性などが危惧されているが、統計的にどのように評価できるのか分析を行う。分析手法としては、ある2チームが複数回試合を行ったことを想定しモデル化を行い、実際のデータと比較検証する。そして、クライマックスシリーズに関しての利点と欠点についての考察を行う。

時系列解析による刑法犯罪発生件数の予測

刑法犯罪の発生件数は、戦後最多を記録した平成14年をピークとして、15年、16年とやや減少に転じているものの依然として高い水準のまま推移している。本論文では、近未来の犯罪発生件数がどのように変化していくかを考察した。そのため、時系列解析を用いて分析し、予測モデルに当てはめ未来の値を予測した。

携帯電話に関する意識・利用調査の分析

携帯電話に対する意識・利用状況に関するアンケート調査を東邦大学理学部の学生に実施した。その結果から、携帯電話を所有する上で何を求め、そして利用しているのかを分析し、検証する。

コンピュータテストと筆記テストによる項目特性の比較

現在、テスト理論において項目反応理論が注目されてきている。アメリカなどでは項目反応理論を用いたコンピュータ適応型テストが行われている。そこで、コンピュータを用いたテストと通常行われている筆記テストの相違点を調べるため実験を行い、項目特性を調べた。その結果、どちらも特に違いがないことがわかった。また、そこからそれぞれの項目の項目情報量を調べ、適応型テストを行うと筆記テストを行うよりどのくらい良い効率が上げられるかも検証した。

時系列解析による気温の分析と予測〜温暖化による都市と郊外の気温の比較〜

近年、産業の発展に伴い、温室効果ガスの1つであるCO2が増えたことで、地球の表面温度が上がる地球温暖化現象が発生した。 本研究ではARモデルを利用して気温のデータを分析した。年平均気温、月平均気温それぞれについて分析を行い、結果にどのような差がうまれ、どの程度予測することが可能であるかを検証した。 また、各都市や季節によって温暖化の傾向に違いがあるのかを調べるために、回帰直線を求めることにより実際にどのような傾向にあるかを調べた。

時系列解析による予測モデルの当てはめ及び検証

時系列とは、時間と共に変化するデータの列のことである。時系列解析において実際に観測されたデータから未来を予測するには、各々の時系列データに合った予測モデルを当てはめる必要がある。本研究ではいくつかの特徴の異なる時系列データを使い、モデルの当てはめと予測を行った。そして、同じモデルを使っても、データの特徴により、当てはまりや予測の良さに違いがあるのか、考察を行った。

日本人口の予測〜年齢3区分別の比較〜

日本の人口推移について時系列解析を行い、予測する。時系列データの解析をするためにはデータを定常にすることが非常に重要である。データを定常にするための方法と考え方を検証し、トレンド(傾向成分)を除く操作を行った。次に定常にしたデータの自己相関関数を計算した。定常になった時系列データに対してARモデルのあてはめ、将来の人口予測を行った。統計局統計省に掲載されている実際の値と国立社会保障・人口研究所により予測された値、本研究で予測した値を比較検討した。

項目反応理論に基づく等化方法による誤差の検証

項目反応理論を用いた項目反応データの分析について研究を行った。項目反応理論を用いた場合、困難度は項目ごとに求めることが可能となっている。また、変換モデルによって、実際に試験を受けていなくても、能力値を推定することができる。つまり、テストAとテストBを受けた場合の困難度を比較することができるのである。 本研究では、古典的テスト理論では比較ができなかった項目パラメータの「等化」に注目した。また、「等化」を行う際二つの方法を用いて、両者の等化後の値について検証した。

項目反応理論によるComputerized Adaptive Testing (CAT)とComputer Based Testing (CBT)の比較

項目反応理論を用いて、コンピュータ適応型テスト(CAT)について、実際の能力がどれだけ正確に推定されるかシミュレーションを行った。このとき、ランダムにテスト問題(項目)を選択するCBTと比較し、CATの利点を検証した。 本研究では、選択方法の違うCATとCBTの能力推定値や平均２乗誤差の平方根、標準誤差を比較し、CATで項目数を減らしてもCBTと同じ能力が推定されるかどうかシミュレーションを行い、考察した。

海外旅行に関する意識調査の分析〜東邦大学と神田外語大学の比較〜

様々な海外旅行企画が存在する現在、学生をターゲットとした「学生旅行」というものが多くの旅行代理店で用意されており、今、人気をよんでいる。本研究では、「学生旅行」という企画の存在に着目し、学生が「学生旅行」の内容に求めるものはいったい何であるのかを調べるために、東邦大学の学生と神田外語大学の学生にアンケート調査を実施した。その結果を通して、大学生は海外旅行に対して何を求めるのかを分析し、大学生の海外旅行に対する見方を検証する。また、その結果から、今後の学生の海外旅行に対する見方がどのような方向に進んでいくのかを予想する。

東邦大学理学部情報科学科 実験に対する満足度調査−各実習科目の講義・実習に対する満足度について−

「情報科学科の授業として行われている実験は、学生に満足感を与えている実験となっているのか。」という事を検証すべく、情報科学科の実習科目全課程を終了している4年生に調査を行った。その結果について分析を行い、「学生は何が要因となって実習科目に満足するのか」を検証した。

項目反応理論に基づくコンピュータ適応型テストの開発

項目反応理論を用いたコンピュータ適応型テストについて研究を行った。今日、日本で行われているテストは古典的テスト理論に基づいた一斉テストが主流である。しかし、一斉テストでは、被験者集団やテストの難易度により得点が左右されてしまう。しかも、出来ない問題が立て続けに出題されフラストレーションを起こしたり、同じ問題のテストを行うためカンニングも可能である。そこで、項目ごとに特性値がはじめから決定していて、被験者集団とテストの難易度を切り離して考えられる項目反応理論を用いて、コンピュータ適応型テストを開発した。このコンピュータ適応型テストでは、フラストレーションやカンニングの問題を改善でき、また、被験者集団や難易度に左右されることなく、常に同じ能力を推定することが可能である。

ARモデルによる株価の予測

ヤフー（株）の月別の終値の株価について時系列解析し、予測してみる。時系列解析をするためにはまずデータを定常過程にすることが重要である。その後、時系列解析の数ある手法の内、ARモデルをあてはめて将来の値を予測した。また、今回のデータではある時点で急激な株価の変化が見受けられた。これによる予測値への影響を考えデータを切り離すこととした。このようにデータを切り離すことにより、切り離す前よりも切り離した後の方が実際の値に近いのかどうかを検証した。

シミュレーションによるARモデルのパラメータ推定の評価

ARモデルに従う時系列データをシミュレーションにより作成し、それを分析する。特性を考察するため、今回の研究では次のようなことを行った。まず、正規乱数を生成し、それをホワイトノイズとして利用し、係数と次数を定めたAR時系列データを作成する。そして、作成したデータからダービン・レビンソンアルゴリズムを用いて係数と次数を推定し、どれくらい正しく推定できているかを分析する。

時系列データにおける欠測値の補間方法の比較

時間とともに変動する現象の記録を時系列または時系列データと呼び、これを分析することを時系列解析という。本研究では年平均潮位のデータを用い、実際に観測されている値を欠測であったと仮定し、その値を補間する方法を検討する。検討するにあたり、ARモデルと線形補間による方法の精度の比較を行った。

項目反応理論を用いた理想的なテスト編集と有効性の検証

項目反応理論を用いてテストデータの分析を行った。使用したデータは四大学の文系、理系の学生が解答したものであるが、能力値を各大学の文系、理系別に推定した。そして、分析結果から、それぞれを得た受験者集団に適する問題を集めてテスト編集を行った。さらに編集したテストを別の大学の学生が受けたらどのような結果が得られるかを検証した。

項目反応理論を用いた文理判別のためのテスト作成の検証

過去の共通1次試験、大学入試センター試験の問題を受験したデータを使い、項目反応理論を用いて分析を行った。そして、項目反応理論における、テスト情報量、正答率の観点から文系と理系の得点を求め比較した。さらに数ある問題の中から文系、理系に向いていると思われる問題を選別し、文理を判別するテスト作成を考える。

項目反応理論に基づくテスト分析アプリケーションの開発

近年、テストでは、絶対評価となりうる尺度が求められている。その絶対評価のテスト分析を行うことができるのが、項目反応理論である。テスト理論において、項目反応理論は現在最も注目されている理論の一つである。すでにアメリカ合衆国では、項目反応理論に基づくテスト分析アプリケーションはいくつも開発されている。しかし、日本ではあまり開発されていない。そこで、本研究では、項目反応理論に基づくアプリケーションを開発し、シミュレーションによって推定結果の検証を行った。

多変量時系列解析による営農対策

農業就業者にとって、農作物の収穫高はとても重要である。毎年月の降水量・気温が農作物の成長に影響していると考えられている。これらの営農に関わるデータを用いて翌年の収穫量が予測できたなら、どれほど農家の家計を助けることができるであろうか。

近年の専業・兼業農家数を見ると、跡継ぎ問題・収入の不安定により、減少傾向にある。このまま農家離れ現象が進めば、日本の農業はなくなってしまう。さらに、田畑がコンクリート化されることで自然も失われてしまうことになり、私たちの生態系に何らかの影響を及ぼすに違いない。このような状況を改善するために、営農に関わるデータを用いて予測を行い、それらの因果関係を追求することで、就職内定先の営農対策に役立てたい。

そこで本研究では、各年の収穫量をその年の農作物作付面積で割った「割合データ」と「降水量データ」を用いて多変量時系列解析を行い、翌年の割合データを予測した。予測結果と毎年計画される作付面積から、翌年の収穫量を予測することができた。

回帰分析によるオートレースの順位予測

多変量間の関係を解析するための統計手法一般のことを、多変量解析という。なかでも多変量の因果関係や相互依存関係を解析するために用いる手法を回帰分析という。回帰分析では、ある変数の値に基づいて他の変数を説明したり、予測することができる。

本研究では回帰分析を用いて、オートレースの順位の予測をおこなう。オートレースは個人の操作技術だけでなく、スタートの得意不得意や、機械の調整、整備、他の出走メンバー、体調など、多くのことに左右されると思われる。そのなかでも大きく左右される天候、会場、レース種別を固定し、数ある条件のなかから数字で表すことのできる、個人の平均点、ハンデ、試走タイムのみを使用し、どこまで正確な予測が行えるのか検証した。

結婚に関する社会調査の分析〜東邦大学と全国の比較〜

新聞記事の結婚に関するアンケート調査を基に、その内容に質問を付け加えた調査を東邦大学理学部の学生に実施した。そして、その結果について分析を行い、最近の若者の結婚に対する見方を検証する。また、その検証結果から、今後の日本の結婚に関する見方がどのような方向に進んでいくのかを予想する。

時系列解析による少年犯罪の予測

近年、１４歳以上２０歳未満の少年が犯す罪である少年犯罪が凶悪化し、増加しつつあるといわれている。本論文では、この少年犯罪の数がこれからも増加し続けるのか、また減少していくのかを調べるために時系列解析を使って分析し、モデルを当てはめ、未来の値の予測を行った。

時系列解析のモデル選択〜AR、MAモデルの比較〜

定常な時系列データにモデルを当てはめることで、そのモデルの利点、欠点を考えていった。そのため、今回の分析では次のようなことを行った。

まず、時系列データ（ここでは千葉県の月ごとの平均気温をつかう）を定常にするために、もとの時系列データからトレンドや、季節成分などの周期成分を除く操作を行った。次に定常にしたデータの自己相関関数を計算し、定常になった時系列データに対してAR、MAモデルの当てはめを行った。

モデルを当てはめる上で、もとのデータと比較し、どのモデルの当てはまりがよいのかを検討した。また、周期成分（季節成分）のないデータも使い、同じ操作をしたうえで、どのような特徴があるときにどのモデルを当てはめると良いのかも検討した。

項目反応理論による受験者集団の能力に合わせたテストの編集に関する考察

項目反応理論によりテストデータの分析を行った。また、今回使用するデータは四つの大学で行われたテストによるものであるが、その大学ごとの能力値を推定した。そして、それぞれの大学ごとに適した問題を抜粋してテストを編集し、そのテストがどれだけ効率が良いかを検証した。

時系列解析による気温の分析と予測

時間の経過とともに変動する現象の記録を時系列または時系列データと呼び、これを分析することを時系列解析という。

本研究ではＡＲモデルを利用して気温のデータを分析した。年平均気温、月平均気温それぞれについて分析を行い、結果にどのような差がうまれるか調べた。また、温暖化といわれている気温は実際にどのような傾向にあり、どの程度予測することが可能であるかを検証した。

日本総人口推移の時系列解析と予測

日本の人口推移について時系列解析し、予測してみる。時系列データの解析をするためにはデータを定常過程にすることが非常に重要である。データを定常にするための方法と考え方を検証し、時系列モデルをあてはめて将来の人口予測を行う。実際の値、モデルにあてはめて予測した値と国立社会保障人口問題研究所により予測された値の三つを比較検討した。

項目反応理論〜古典的テスト理論との比較〜

項目反応理論を用いたテストデータの分析について研究を行った。古典的テスト理論と比較することで、項目反応理論の利点、欠点を考えていった。そのため、今回の分析では次のようなことを行った。まず、項目反応理論における「能力」の推定を行った。次に古典的テスト理論に基づいて得点率の標準化を行った。この二つの相関関係を散布図で描き考察をした。また、この散布図で絶対評価と相対評価との誤差の考察もした。

共通科目を使った等化の有効性の検証

一般に行われるテストの得点を、数理モデルに基づいて統計的に分析するための理論を「テスト理論」と呼ぶ。テスト理論は古典的テスト理論と項目反応理論の二つに分けられる。テスト理論において、複数の選択科目の得点を比較するといった場合、その目的に合ったように得点を変換することを「等化」と呼ぶ。本研究では、古典的テスト理論の等化方法に基づきテストの得点のデータを変換し、等化方法の有効性を検証する。