2002/7/18 0:07
僕は、さっきまで強く後悔していた。
今は落ち着いたが、それでも後悔していることは変わりない。
彼女に告白しなかったこと。
今日はずっと一緒にいたのに、チャンスもあったのに、
結局僕は何もしなかった。
一応、理由はいろいろあった。
明日は試験で、彼女はとても疲れていたし、
元々今日は何もするつもりはなかった。
今日、ようやく彼女のしゃべり方がぎこちなかった原因に気づいた。
この人はもしかして、ボキャブラリーが乏しいのか？とまで思ってしまったが、
原因は単純だった。方言というやつだ。
そんなこと、僕はもちろん気にはしない。
むしろ、きれいな標準語なんかよりずっといいと思うのだが、
彼女はそれを少し気にしているらしい。
それで、言葉がとっさに出なかったりしていたようなのだ。
たったこれだけのことに気づくのに、いったいどれだけかかったのだろう？
相変わらず僕は、自分に酔っているだけなのだろうか。
彼女のことなんて見えていないのだろうか。
今日は、二限から講義を受けた。
確率論。正規分布の説明ということで若干式が込み入っていたが、
まあ、とりあえず理解できた。
ここで完全に自分のものにするよう完全な理解をしようとしないところが僕の悪いところだと思うのだが、
残念ながら、明日試験だというときにそんな悠長なことは言っていられない。
そのあと、友人と２人でレポートに必要な資料をコピーして、
松屋の牛飯を食し、
明日の試験に向けて勉強を始めた。
ちなみにこの友人は昨日の友人とは違う。
昨日の日記に書いた友人は、あまりの過密日程に耐えられず、倒れてしまったらしい。
まあ、詳しいことは分からないが、たぶん立ちくらみだろう。
とにかく、大学には来なかった。
ああ、暑い。
日記を書くのは好きだが、こうも暑いとやる気が失せる。
明日で授業は終わりだが、
工業科指導法のレポートをやる気分じゃない。
こいつは後回しにすることにしよう。
とにかく、そのあとにフランス語会話の講義を受けた。
僕たち学生側の必死の説得と行動が功を奏し、
クーラーの設置されている空き教室を探し出し、そこで講義を受けることに成功した。
前から気づいてはいたことだが、ここではっきりと１つの傾向を認識できた。
それは、女性の方がクーラーに弱いということ。
オフィスでよく、夏は防寒対策をしなければならないから大変だと
女性が言っている、という話を聞くが
これは単に女性の方が薄着だから、というわけではなく、体質的な原因もありそうだ。
もしウソだと思うのなら、
通勤電車の弱冷房車に乗ってみるとよく分かる。
僕には少々暑いくらいの車内だが、
その中には他の車両と比べて明らかに女性の方が多い。
定量的に測定したわけではなく単に僕の感覚的な判断だが、
測定するまでもなく自明だと言っていいくらい、とにかく女性の方が多い。
ただし、小田急線の２号車だけ女性が多いという可能性も否定はできない。
どのような考察によってその原因を示すのか、僕には分からないが。
そう言えば、大学に向かう電車の中で本を読んでいて、おもしろいことに気がついた。
それは、実験についてだ。
僕はこの前期、実験の講義を受けたのだが、
この実験、実はたった１人の天才が生みだした手法によって行われたのだ。
一般的に、実験すべてに適用されるのだと思っていたが、
どうやらそういうわけではないらしい。
少なくとも、機械工学科の弟は知らないと言っていた。
ちなみに、その方法を「フィッシャーの実験計画法」というらしい。
まず、実験の目的を明確に定める。
これはおそらく、どの実験も同じだろう。
つぎに、測定対象に対して因子を定める。
因子分析をしてもいいかも知れないが、
学部レベルでは、実験者の主観によって選択する。
実験対象の特徴を、もっともよく表すと考えられる要素を選び出すのだ。
これと同時に特性値も決定する。
自分たちが知りたいことをもっともよく表す要素は何か、選ぶのだ。
つまり、特定対象の代表である因子から、
結果をよく表す特性値を求める、ということだ。
僕たちのグループが行った実験の場合、
目的は、棚が荷役に与える影響を知ることだ。
棚板の高さを因子として、荷役時間を特性値にする。
この場合、棚の特徴をもっともよく表すのが棚板の高さであり、
荷役作業をもっともよく表すのがその作業時間であると、僕たちは考えたのだ。
この場合の荷役作業とは、地面（０cm）に置いた５�圓離院璽垢鮹�板に運ぶ、というものだ。
因子には、いくつか水準を定める。
棚板の高さが複数ないと、いろいろな棚に関して考察できないためだ。
僕たちは、地面すれすれの棚板、腰の高さを考えた９０センチの棚板、
普通の棚の最も高い棚板である１８０センチを考えた。
この水準の決定も基本的には主観によって行う。
ただし、棚の特徴をはっきりと示さなければならない要請があるため、
幅を大きく取るのが良いとされている。
ここから議論は紛糾し、混乱し、結果、因子と特性値が１つずつ増えた。
棚の特徴を表すもう１つの因子として、「作業の種類」を考えた。
同じ棚に対していても、積む作業と下ろす作業では荷役に与える影響が違う可能性があると考えたのだ。
また、特性値としては「作業者の印象」が増えた。
確かに早ければいいのかも知れないが、それで作業者が疲れ果ててしまったのでは、
荷役作業の効率、および能率は上がらない。
ちなみに、この場合、作業の種類という因子の水準は２つだ。
「積み」と「卸し」である。
作業者の印象は、荷役時間と違い、３段階評価という離散量で示されることとなった。
ちなみに、僕が前に読んだ本にはこのような連続量と離散量の
扱いの違いに関しても記述があったが、僕にはよく理解できなかった。
amazon.co.jpの書評によると非常に分かりやすい本らしいので、
おそらく僕の理解力と意欲が足りなかったのだろう。
ここまで決定し、実験の方案を決定したら実験に入るのだが、
この方案にも特徴がある。
これが普通だと思っていたのだが、普通の実験では行わない手法らしい。
それは何かと言うと、意図しない要素を極力排除するため、
実験の順序をランダムに決定するのだ。
この実験の場合、作業の種類に関しては直前で決定した事項のため
議論が不足し、そのような配慮はなされなかったが、
棚板の高さの３水準を、ランダムな順番で実験した。
ちなみに、被験者は３人いたのだが、３人がそれぞれランダムに荷役作業を行った。
さらに、１つの水準に対して５回、計測は行われた。
これは、このあとで意味を持ってくる。
ここで、荷役時間という特性値はその荷役作業ごとに計測したのだが、
作業者の印象はすべての実験が行われたあとに各々の水準に対して１つだけ述べられた。
これは議論の分かれるところだと思うが、回数を減らす理由として
十分に説得力のある考察をしにくいため、
ここは荷役作業と同様に、すべての作業に対して印象を調べるべきだったと考えられる。
要するに、あとから加えられた作業の種類という因子と作業者の印象という特性値に関しては
共に議論が不足していたということだ。
先ほど、１つの水準に対して５回、繰り返したと述べた。
これは、このあとに統計的な解析をするためだ。
具体的には、分散分析という手法を用いた。
ちなみに、これはフィッシャーという人が考えた手法ではないらしい。
実験計画法と分散分析には強いつながりがあるらしく、
先ほど参照した本にも、「実験計画法と分散分析」という副題がついていた。
分散分析に関しては、はっきり言って理解が相当浅いのだが、
要するに、それぞれの水準の計測結果が正規分布に従うと仮定し、
それぞれの水準が示す特性値が等しいと仮定（帰無仮説）した場合、
その仮定が成立する確率を示すことで、有意差の有無を判定する。
この実験の場合、
棚板の高さは、荷役時間に影響ない、
棚板の高さは、作業者に違った印象を与えない、
作業の種類は、荷役時間に影響ない、
作業の種類は、作業者に違った印象を与えない。
この４つを仮定することになる。
仮定の成立する確率が低ければ、仮定は棄却され、有意差があると言えるわけだ。
ところが、ここでもう１つ考えなければならないことがある。
それは、棚板の高さが上がるにつれて、下ろすよりも積む方がきつくなるのではないか、などの疑問だ。
つまり、棚板の高さと作業の種類に相関（交互作用）がある可能性を考える必要があるのだ。
このあたりにはかなり自信がないのだが、
少なくとも分散分析は複数の特性値を持つような分析手法ではないので、
特性値ごとに分散分析を行った。
つまり、荷役時間に関する分散分析と、作業者に与える印象に関する分散分析だ。
一応、結論を示す。
ちなみに、分析の前に前処理として、
棚板の高さは作業者の身長で割ることで標準化を図った。
また、荷役作業は２個のケースで行ったのだが、
これも、２で割って１個あたりの時間を求めた。
先程述べた帰無仮説は、棄却されることで、
比較した２つ以上の水準に有意差があったことを示す。
逆に、棄却されなければなんの意味も持たない。
例えば、帰無仮説が５０％の確率で成り立つと言った場合、
半分の確率で成り立つが、半分の確率では成り立たない。
こんなことではどちらの結論も言うことはできない。
また、常識で考えると、９５％という結果が出たとしても、
帰無仮説が成立するとは考えにくい。
カオス理論の事例によれば、蝶が羽を動かしただけで１０メートル先の風の流れが変わるらしい。（バタフライ効果）
このように、わずかな水準の違いでも何らかの影響があることは容易に想像できる。
つまり、２つ以上の水準に差がないとする帰無仮説にはそもそも無理があるのだ、…と本に書いてあった。
考えてみれば、初めから棄却されることを目的に仮説を設定するというのは妙な話だ。
…あ、そうでもないか。背理法という方法がある。
ところで、この帰無仮説の棄却は、
成立する確率が５％以下、１％以下、０．１％以下、などの基準があるらしい。
なぜこのような確率に設定されたのかは知らない。
経験則によっているのかも知れない。
で、棚板の高さと荷役時間に関しては、
０センチと９０センチの棚板の間には有意差が見られなかった。
９０センチと１８０センチの棚板の間には１％水準で有意だという結果が出た。
これは作業の種類によらなかった。
積みの作業だろうが卸しの作業だろうが、どちらも結論は同じだった。
また、積みと卸しの作業は、５％水準で有意だった。
この２つの因子に関する交互作用も現れた。
つまりこれは、棚板の高さと作業の種類、それぞれの間に何らかの関係があることを示す。
交互作用に関して個々の因子ごとに分析する手法を知らなかったため、
図から考察するしかなかったのだが、
おそらくは、棚板の高さが上がれば上がるほど、
下ろすよりも積む方が大変だということなのだろう。
図では０センチと９０センチの間で交差していたので
交互作用が現れているのはここだけかと思い、そのようにレポートを書いたのだが、
考えてみれば、交差していなくてもグラフの傾きが違えば交互作用は十分考えられる。
次に作業者の印象に関する分散分析だ。
先ほどの分散分析と違い、標準化などの作業は行わなかった。
また、この分散分析は、先ほどと違い繰り返しがない。
そのため、上記の分散分析は教官からもらったアドインソフトウェアを用いて分析したのだが、
この作業者の印象に対してはExcelの分析ツールにある
繰り返しのない二限配置の分散分析で十分だった。
なんだそれは？と思う方は、分析ツールのアドインを追加し、
その中身を見てみるといい。
上から３つほど、分散分析が並んでいる。
僕のような、レベルの低い工学系の学生には、Excelの分析ツールは欠かせない。
統計学を学ぶだけで大変だからだ。
もちろん、STATISTICAやSPSSを使えればもっといいのだが、
そんな金はどこにもない。
…試用版は持っているが。
結果は芳しくなかった。
やはり、サンプル数があまりに少なかったために
有意差が現れなかったようだ。
一応、５％水準で有意であるという結果が出てはいるが、省くことにする。
次に考察を示す。
作業者の印象については省く。
０センチの棚板と９０センチと棚板に有意差がなく、
９０センチの棚板と１８０センチの棚板に有意差があることから、
高いところの荷役は難しいということが考えられる。
積みと卸しとの間にも有意差が見られる。
図がないので説明しづらいのだが、総じて言えば、積み作業の方が下ろす作業より若干遅いという結果が出た。
持ち上げる方が下ろすよりも大変なのだろう。
交互作用に関しては、卸しの増分よりも積みの増分の方が大きくなっている。
つまり、棚板の高さが上がるにつれて、下ろす作業より積む作業の方が困難になっていると言える。
このような結果は、位置エネルギーを考えると説明できる。
他の原因も考えられるのかも知れないが、少なくとも僕の頭からは出てこない。
ここでまとめる。
目的は、棚が荷役に与える影響を知ることだと述べた。
以上の実験結果と考察から、以下のことが言える。
・高い棚の荷役は難しい。
・積む方が下ろすよりもきつい。
・棚が高くなるほど、積むのが大変になる。
課題として、作業者の印象を調べた回数はやはり少なすぎたことが挙げられる。
他にも、荷役作業の一方を地面に固定したことは現実を反映しているかと考えると疑問だ。
ちなみにこれに関しては、実験を簡単にしようという不純な目的があったことは否めない。
因子と特性値は、もっといろいろな候補を挙げて、その中から選び出すべきだったかも知れない。
でも、たぶん棚を代表する因子は棚板の高さだろうし、荷役を端的に示す特性値は荷役時間だろう。
それこそ因子分析でもしない限り、この因子と特性値はこれでいい気がする。
ただ、棚はともかく、荷役の場合は効率とか能率とか、そんな特性値も考えられる。
ケースの重さを変えても、時間と重さの比で分析の手間をそれほど増やさずに検討できたかも知れない。
まあ、荷役時間とケースの重さに対していきなり線形性を仮定するのは相当無理があるが。
あと、自分が被験者にはなりたくないが、
作業者に肉体的、精神的負荷をかけた状態での変化も実験に値すると思う。
荷役作業というとなんか暗い倉庫の中が多そうだし。
まともにものも見えない明るさとコンビニのような明るさで差があるのかを検討するのはおもしろいのではないだろうか。
長くなったが、これが実験計画法による実験の例だ。
ちなみに、いい実験かどうかは知らない。
たぶん、初めてやる実験なので、かなりおかしいところがあるだろう。
…にしても、この日記、
なんかレポートよりもよく書けた気がする。
特徴はすべて覚えてはいないが、
水準をランダムに選択し、繰り返し実験を行うこと、と言えばいいだろう。
因子、水準、特性値などの考え方は本文中に示したつもりなので省く。
ただ、そういう考え方を使うのも特徴だろう。
ちなみに、因子の選択には因子分析を用いるといいのではと書いたが、
ここで用いるべきなのは因子分析ではなく数量化理論かも知れない。
説明変数が量的変数か質的変数かで、違うとかなんとか…。
…よく覚えていない。
ああ、そうだ。
こんな、実験計画法について長々と書くつもりはなかったのだ。
フランス語会話の講義を受けた後だが、
図書館にいた彼女のところに行って、一緒に明日の試験対策をした。
やっぱり隣に彼女がいるといないとでは大違いだ。
記憶能力までが変わったように感じた。
脳内物質の分泌が促進されて、身体機能全体が向上した、
くらいの効果はあったに違いない。
で、題名の後悔の話だ。
一緒に勉強して、帰る頃には大学にはほとんど誰もいなかった。
雰囲気はともかく、邪魔をする人はいなかったのだ。
僕がいちいち雰囲気を気にしたってしょうがないのだから、これはチャンスだったのだ。
なのに、なんで言えないかなぁ…。
明日がラストチャンス。
当たって砕ければ、まだあきらめもつく。
しかし、タイミングを逃してそのまま夏休み、では泣くに泣けない。
ああ、暑い…。
なんでこんなに暑いんだ…。
暑すぎて、キーボードを叩いているだけなのに汗をかきまくって
のどがカラカラだ…。
2002/7/18 3:19
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