独立変数と従属変数が入れ替わったまま提出された卒論は、口頭試問で最初に止まる。どちらが原因側でどちらが結果側かは、データを見ても決まらない。決めているのは研究の問いの立て方であり、その判断を方法章で言葉にするのが変数の記述である。
要点：独立変数は「動かす側・先に決まっている側」、従属変数は「動かされる側・後に測る側」。統制変数は、その関係を見るあいだ一定に保つか、分析で影響を取り除く変数。役割は変数そのものに備わっているのではなく、問いによって割り当てられる。同じ「学年」が、ある研究では独立変数、別の研究では統制変数になる。
概念と変数の違い
「学習意欲」「地域への愛着」「組織の柔軟性」はいずれも概念であり、そのままでは測れない。概念に測定の手続きを与えて、値が変わりうる形にしたものが変数である。
| 概念 | 変数にした形 | とりうる値 |
|---|---|---|
| 学習意欲 | 学習意欲尺度12項目の合計得点 | 12〜60の連続値 |
| 地域への愛着 | 「この地域に住み続けたいと思う」への5件法回答 | 1〜5の順序値 |
| 就業状態 | 調査時点で就業しているか | 就業／非就業の2値 |
| 端末利用 | 就寝直前1時間の利用時間（分） | 0以上の連続値 |
「値が変わりうる」という点が重要である。調査対象の全員が同じ値をとるものは、その研究のなかでは変数として機能しない。たとえば1年次生だけを対象にした研究で「学年」を変数として扱うことはできない。
概念を測定可能な形に落とす作業そのもの（操作的定義）と、論文中での定義の書き方は論文の用語の定義の書き方で扱っている。本記事はその次の段階、すなわち定義した変数に役割を割り当て、方法章に書く作業を扱う。
4種類の変数
| 種類 | 別名 | 役割 | 例（初年次教育の研究） |
|---|---|---|---|
| 独立変数 | 説明変数・要因 | 原因側。先に決まっている、または研究者が動かす | 導入教育科目の受講の有無 |
| 従属変数 | 目的変数・結果変数 | 結果側。独立変数によって変わると想定する | 半年後の週あたり学習時間 |
| 統制変数 | 共変量 | 関係を見るあいだ影響を取り除きたい変数 | 入学時の学力、アルバイト時間 |
| 媒介変数／調整変数 | — | 関係の経路を担う／関係の強さを変える | 学習方略の獲得（媒介）、学部（調整） |
媒介変数と調整変数は混同されやすい。媒介変数は独立変数と従属変数のあいだに入り、「なぜその関係が生じるのか」を説明する。調整変数はあいだに入らず、「その関係がどんな条件で強くなるか」を示す。卒論で媒介・調整まで扱うと分析が一気に難しくなるため、まず独立・従属・統制の三つを確実に書けるようにしたい。
役割を見分ける3つの質問
どちらが独立でどちらが従属か迷ったら、次の3問を順に当てる。
| 質問 | 答えが示すこと |
|---|---|
| 1. 時間的にどちらが先に決まるか | 先に決まるほうが独立変数の候補。後から測るほうが従属変数 |
| 2. 研究者が操作できるのはどちらか | 操作できる（介入できる）ほうが独立変数。実験系ではこれが決め手 |
| 3. 問いの文で「〜は」の位置にあるのはどちらか | 「AはBに影響するか」のAが独立変数、Bが従属変数 |
3問すべてで同じ答えになれば、役割は確定してよい。答えが割れる場合は、そもそも因果の向きが特定できない設計になっている可能性が高い。横断調査ではこれが普通に起きるので、その場合は「影響する」ではなく「関連する」と書き、因果を主張しない。
「性別が学習時間に影響するか」のように、操作も時間的先行も自明でない変数を独立変数に置く研究もある。この場合は質問3だけで判定し、結果の解釈では因果ではなく群間差として述べる。
分野別の変数設定例10組
以下は、研究の問いと変数の割り当てを一組にした例である。統制変数まで含めて示した。
| # | 研究の問い | 独立変数 | 従属変数 | 統制変数 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 導入教育の受講は半年後の学習時間と関連するか | 受講の有無 | 週あたり学習時間 | 入学時学力、アルバイト時間 |
| 2 | 就寝前の端末利用は翌朝の眠気と関連するか | 就寝直前1時間の利用時間 | 主観的眠気得点 | 就床時刻、平日か休日か |
| 3 | 面談頻度は離職意思と関連するか | 上司との面談頻度 | 離職意思得点 | 勤続年数、職位 |
| 4 | 掲示物の設置は手指衛生行動を変えるか | 掲示物の設置期間か否か | 遵守行動の観察頻度 | 曜日、時間帯、在室人数 |
| 5 | 居住期間は地域活動への参加と関連するか | 現住所での居住年数 | 参加経験の有無 | 年齢、就業形態 |
| 6 | 企業規模は採用ページの育成記述量と関連するか | 従業員数 | 育成に関する記述の文字数 | 業種 |
| 7 | 説明文書の平易化は理解度を高めるか | 文書の種別（従来／平易化） | 理解度の自己評価 | 年齢、既往の受診経験 |
| 8 | 学習データの種類は検出性能を変えるか | 学習データの構成（正常のみ／正常＋異常） | 検出率・誤検出率 | 回転数、測定区間長 |
| 9 | 受信機の設置密度は測位誤差と関連するか | 単位面積あたり受信機数 | 測位誤差（メートル） | 測定地点の遮蔽条件 |
| 10 | 緑被率は同時刻の気温差と関連するか | 地点の緑被率 | 同時刻の気温 | 測定時刻、日射条件、地表面の種別 |
この表を見ると、統制変数が研究ごとに違うことが分かる。統制変数は「常識的に入れるもの」ではなく、その研究において独立変数と従属変数の両方に関わりうるものを選んで入れる。
測定尺度と分析手法の対応
変数の役割が決まっても、測定尺度の水準が決まらないと分析手法が選べない。ここを先に固めておくと、データを取った後で「この分析ができない」と気づく事故を防げる。
| 尺度水準 | 性質 | 例 | 独立変数に置いたとき | 従属変数に置いたとき |
|---|---|---|---|---|
| 名義尺度 | 分類のみ。順序に意味がない | 学部、就業形態 | 群間比較（t検定・分散分析） | カイ二乗検定、ロジスティック回帰 |
| 順序尺度 | 順序に意味があるが間隔は不均等 | 5件法の単一項目 | 順位に基づく比較 | 順位相関、ノンパラメトリック検定 |
| 間隔尺度 | 間隔が均等。絶対原点なし | 尺度の合計得点 | 相関、回帰 | t検定、分散分析、重回帰 |
| 比率尺度 | 絶対原点あり。比に意味がある | 時間（分）、人数、金額 | 相関、回帰 | t検定、分散分析、重回帰 |
実務上よく問題になるのが、5件法の項目を合計した尺度得点の扱いである。厳密には順序尺度の合計だが、複数項目を合算した得点は間隔尺度に準じて扱うのが慣行として広く受け入れられている。卒論では、この扱いについて指導教員の方針を事前に確認しておきたい。尺度そのものの設計は研究用アンケート（質問紙）の作り方を参照してほしい。
交絡変数と統制変数の選び方
交絡変数とは、独立変数と従属変数の両方に関連しており、放置すると見かけ上の関連を作り出してしまう変数である。統制変数は、この交絡の候補を分析で扱うために選んだものを指す。
交絡の候補を挙げる手順は単純である。
- 独立変数と従属変数を紙に書き、矢印で結ぶ
- 「独立変数のほうに矢印を向けそうなもの」を思いつくだけ書き出す
- そのうち「従属変数にも矢印を向けそうなもの」に丸をつける
- 丸がついたものが交絡の候補。測定可能なものを統制変数に採る
注意すべきなのは、媒介変数を統制変数として投入してはいけない点である。独立変数の効果がその変数を通って従属変数に届いているのなら、それを統制すると本来見たい効果まで消してしまう。手順2で「独立変数のほうに矢印を向けそうなもの」と限定しているのはこのためで、独立変数から矢印が出ていく変数は媒介であり統制対象ではない。
また、統制変数を無制限に増やすのも誤りである。変数が増えるほど必要な標本サイズは大きくなる。必要人数の見積もりはサンプリング方法と標本サイズの決め方を参照し、投入する統制変数は理由を説明できるものに絞る。
変数一覧表の作り方
方法章に載せられる形の一覧表を、データ収集の前に作っておく。列は次の6つで足りる。
| 変数名 | 役割 | 測定方法（設問・観測） | 尺度水準 | とりうる値 | 出典 |
|---|---|---|---|---|---|
| ［概念名］ | 独立／従属／統制 | ［設問番号・観測手順］ | 名義／順序／間隔／比率 | ［範囲・選択肢］ | ［既存尺度なら出典、自作なら「自作」］ |
この表が埋まらない行があれば、その変数はまだ測れる形になっていない。特に「とりうる値」の欄が書けないものは、設問がまだ作られていない証拠である。完成した表は方法章の測定の節にそのまま置け、結果章で記述統計を示すときの順序もこの表に従えばよい。方法章全体の構成は研究方法（方法章）の書き方にまとめてある。
審査で指摘される5つの失敗
| 指摘 | 原因 | 修正 |
|---|---|---|
| 「独立と従属が逆では」 | 時間的先行を確認せずに割り当てた | 3つの質問で判定し直す。横断設計なら「関連」に言い換える |
| 「これは変数になっていない」 | 対象全員が同じ値をとる、または概念のまま | 値が変わりうる測定形式に直す |
| 「交絡が考慮されていない」 | 統制変数を置いていない | 図を描いて候補を挙げ、測れるものを投入する |
| 「統制変数の選定理由がない」 | 慣習的に年齢・性別だけ入れている | なぜその変数が交絡しうるかを一句添える |
| 「尺度水準と分析が合っていない」 | 名義尺度の従属変数にt検定を当てている | 対応表で確認し、手法を選び直す |
一番目は、仮説の書き方とも直結する。仮説の段階で向きを明示しておけば、変数の割り当てはそのまま決まる。仮説の立て方は仮説の立て方と卒論の仮説例20選を、問いの絞り込みはリサーチクエスチョンの立て方を参照してほしい。
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よくある質問
独立変数と従属変数はどちらを先に決めますか？
従属変数を先に決めるほうが進めやすくなります。「何を説明したいのか」が研究の関心そのものだからです。従属変数が決まれば、それを説明しうる要因として独立変数の候補が挙がり、両方に関わる要因として統制変数が見えてきます。
統制変数はいくつまで入れてよいですか？
卒論の標本規模では2〜4個が現実的です。投入する変数が増えるほど必要な標本サイズが大きくなり、推定が不安定になります。慣習で年齢や性別を入れるのではなく、その研究で交絡しうる理由を説明できる変数だけに絞ってください。
質的研究にも変数という考え方は使いますか？
通常は使いません。質的研究は概念間の関係をあらかじめ変数として固定せず、データから概念を立ち上げることを目指すためです。方法章では、変数の代わりに「着目する概念」や「分析の視点」として記述します。混合研究法の量的パートでは、通常どおり変数として扱います。
同じ変数が独立変数にも統制変数にもなるのですか？
なります。役割は変数そのものの性質ではなく、その研究の問いによって割り当てられるためです。学年に関心があれば学年が独立変数、学年の影響を除いたうえで別の関係を見たければ学年は統制変数になります。同じ論文の中で役割を途中で変えないことが重要です。
媒介変数を統制変数として入れてはいけないのはなぜですか？
媒介変数は、独立変数の効果が従属変数に届く経路そのものだからです。それを統制すると経路を塞ぐことになり、本来検出したかった効果まで小さく見積もってしまいます。統制すべきなのは、独立変数より前に位置し、独立変数と従属変数の両方に関わる変数です。
変数一覧表は論文に載せるべきですか？
載せることを推奨します。方法章の測定の節に置くと、どの概念をどう測ったかが一目で伝わり、読み手が本文を往復せずに済みます。変数が2〜3個と少ない場合は、表にせず文章で書いても差し支えありません。
まとめ
変数の役割は、変数そのものではなく研究の問いが決める。時間的先行・操作可能性・問いの文型の3つの質問で独立と従属を判定し、両方に関わる要因を統制変数として選ぶ。媒介変数を統制に入れないこと、尺度水準と分析手法の対応を先に確認することの二点を守れば、データを取った後で設計をやり直す事態はほぼ避けられる。変数一覧表をデータ収集前に作っておくのが、最も確実な予防策である。