よいレポートを書くために - chubu-univ · 2013-05-03 · 1.3 典型的な例..... 9 第2 章具体的な書き方 11 2.1 ... 第4 章 Excel のレポート関連の技(統計解析)53

よいレポートを書くために

鈴木　肇　著

i

　　　　目次　　

第 1章全体の構成 1

1.1 わかりにくいレポートの原因 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

1.2 各パートの役割 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

1.3 典型的な例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

第 2章具体的な書き方 11

2.1 文体その他 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

2.2 図、表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

2.3 数式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

2.4 箇条書き . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

2.5 引用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

第 3章 Wordのレポート関連の技 29

3.1 アウトラインモード . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

3.2 貼り付け . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

3.3 注釈 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37

3.4 ページ番号 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37

3.5 ヘッダー . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

3.6 作画 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41

3.7 オートコレクト . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

3.8 文字数のカウント . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52

第 4章 Excelのレポート関連の技 (統計解析) 53

4.1 平均、分散、標準偏差 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53

4.2 最小二乗法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

4.3 相関分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60

4.4 Excel以外のデータの利用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65

第 5章 Excelのレポート関連の技 (グラフ関係) 67

5.1 データ名が数値の棒グラフ、折れ線グラフ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67

5.2 散布図で一部データがない場合 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

5.3 二種類のグラフを混在させる . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

1

第 1章全体の構成

1.1 わかりにくいレポートの原因

レポートは小説や随筆とは違い、読者によって読んだ印象が違うというようなことは起きない。誰が読んでも同じように正確に内容が伝わる必要がある。そのためには技巧的な文章は必要なくわかりやすく書く必要がある。レポートがわかりにくくなってしまう原因はいくつかある。

1.1.1 章や節が適切にわかれていない

レポートは章や節で文章を区切って書く。最低限「目的パート」「説明パート」「結論パート」は存在する。内容によって、説明パートがさらに細かくなったり、目的パート以前に「イントロダクション（初めに）」というものが付いたりすることがある。しかし、イントロダクションは長くならなければ、目的パートの中の最初に置かれるのが普通である。章や節で内容をパートごとに区切って、各パートが何を言いたいのかがはっきりするように書くことで、内容がわかりやすくなる。逆に、目的パートに説明が入ってきたり、結論パートに目的が入ってきたりすると、わかりにくいレポートになってしまう。

悪い例：結論パートに目的が入ってくる� �3.結論

○○というデータを得て、○○という結果を得た。次にこのデータを使って××ということを調べた。なぜ××ということを調べたかというと、最近、我が国では○○ということが問題になっている。このことを解決するためには○○ということが重要であるからである。それを調査するために、今回××を調べたわけである。

� �「なぜ××ということを調べたかというと、、、」のところは目的パートの方で述べたほうが良い。

1.1.2 自分が内容をよく理解しないまま書いている

いろいろな本やネットの情報を引用したり参考にしたりしてレポートを書く場合、自分が内容をよく理解せずに適当につぎはぎで書いていくと、全体としてまとまりがなく、一文一文は正しいのだが、全体として何が言いたいのかわからないものになってしまうことが多い。内容を理解して、書くことを整理して、自分の言葉で書くようにする*1。

*1 引用については次の章であらためて説明する

2 第 1章全体の構成

1.1.3 接続詞がない、少ない

「したがって」「その結果」「一方で」などの接続を正しく使うことで文章間の関係がわかり、内容が伝わりやすくなる。

1.1.4 結論がわかりにくい

全体としての結論パート以外に、各パートごとにも結論がある。しかしこの結論部分がわかりにくいと全体としてわかりにくいレポートになってしまう。各パートごとの結論は、そのパートの最初か最後に書くとわかりやすい。特に文章が非常に長くなり結論部がその最後にしか書かれていないと、レポートの目的が伝わりにくいことがある。その場合は最初に「このレポートでは○○について述べる」とか「この章では○○について考える」というような文を入れると伝わりやすい。これについては次の節であらためて説明する。

1.2 各パートの役割

1.2.1 目的パート

目的パートには、レポートを書く動機、必要性などを書く。目的パートにも目的パートの中の結論部分がある。結論部分は「○○する必要がある。」「○○することが重要である。」「○○しなければならない。」というような形で文を終わらせると、そこが目的パートの結論部分であることがわかりやすくなる。

地球温暖化と医療、保健分野の関係のレポートを例として説明する。次の例は、調べたことを整理せずに盛り込んだ結果、わかりにくい文章になってしまった例である。地球温暖化の問題点の一つ一つは正しいのだが、全体の結論がはっきりせず、またそこに至る筋道がわかりにくくなっている。このレポートは、地球温暖化と医療、保健分野の関係を述べるレポートであるので、結論は「地球温暖化と医療、保健分野は関係がある。」というようにしなければいけない（もし関係ないなら、レポートを書く意味がない）。しかし、この文では何を結論として持っていこうとするのかわかりにくい。「大型台風の対策を考える必要がある」が結論のようにも読める。さらに、「地球温暖化と医療、保健分野は関係がある。」という結論と、ハイブリッド車やホッキョクグマの絶滅はどういう関係なのかわかりにくい（実際、あまり関係ない）。関係ない話題を盛り込みすぎて、全体的な話の流れがわかりにくくなっているので、調べたことをすべて入れるのではなく、まず結論を考えて、その結論に関係ある内容だけを書くようにする。

1.2 各パートの役割 3

悪い例：いろいろなことを盛り込みすぎ� �1.目的

　最近地球温暖化が問題になっている。地球温暖化が進むと南極と北極の氷が融け、現実にすでに融解は始まっていることがわかっている。北極圏では氷が融けるために、ホッキョクグマが絶滅の危機に瀕している [1]。また南極の氷が融けると海面が上昇し、いくつかの地域が水没してしまうことが指摘されている [2]。そのため CO2 の排出を減らすハイブリッド車の開発などが進められている [3]。また、エネルギー分野では CO2 の排出が少ない原子力発電が注目されているが、東日本大震災における福島原発の事故の影響で原子力発電については多くの議論を呼んでいる。しかし、温暖化の問題は医療、保健分野ではあまり問題にされていないのが現状である。　地球温暖化が進みと、大型台風の上陸回数が増えるといった問題もあり [4]、対策を考える必要がある。

参考文献

[1]××新聞○○年○月○日の記事より[2]http://www.nantoka.ne.jp/suibotsu.html

[3]××新聞○○年○月○日の記事より[4]http://www.kantoka.ne.jp/taifu.html

� �例えば、以下のように書くことで、目的パートの結論が「今後地球温暖化が進んでいくと、我が国の医療、保健分野でどのような問題が発生するかを今から考えておく必要がある。」という目的パートの結論が明らかとなる。良い例� �1.目的

　最近地球温暖化が問題になっている。地球温暖化は環境分野や CO2 を排出する機械の分野、エネルギー分野などで特に議論されているが、医療、保健分野ではあまり問題にされていない。しかし本当に医療、保健分野とは無関係なのだろうか。　たとえば、温暖化に伴い、これまで日本にいなかった昆虫が日本で見つかるということが報告されている [1]。そのため昆虫だけでなく、これまで日本に存在しなかった病原体やウイルスなどが今後日本で発見される可能がある。このように医療、保健分野でも地球温暖化は無視できない問題である。そこで今後地球温暖化が進んでいくと、我が国の医療、保健分野でどのような問題が発生するかを今から考えておく必要がある。

参考文献

[1]××新聞○○年○月○日の記事より� �


1.2.2 説明パート 1：方法

説明パートは、全体的な結論パートの内容が、なぜそういう結論になるのかを説明する部分である。ここも説明パートの中に、さらに結論部とその結論に至るための説明部がある。　目的パートで、「○○を調べる必要がある」というような結論に至ったことを受けて、ではどうすればそれがわかるのか説明する。いくつかのパターンがあるが

• 文献調査• アンケート調査• 実験• 数値計算

といったものがある。例えば目的パートで、「○○を調べる必要がある」と結論付けたことを受けて。「○○を調べるため、今回実験を行った」とか「○○を調べるため、今回アンケート調査を行った」といった感じで、調査方法を説明する。また、過去に同じような調査が行われているなら、その時の結果はどうだったか。そのときの調査と今回の調査は何が違うのか。などについても説明する*2。例 1� �今回、○○を調査するためにアンケート調査を行った。同じようなアンケート調査は 2005年にも行われたが [1]、それから 5年以上が立ち、また社会情勢も変化したことから、今回あらためて、アンケート調査を行った。

参考文献

[1]○○に対する調査、××編、○×出版� �例 2� �今回、○○を調査するために実験計測を行った。同じような実験は○○大学でも行われたが [1]、それに用いられた計測機器は××であった。今回、より優れた計測が行えるといわれている○×装置で計測を行い、同様の結果が得られるか、あるいは新しい知見が得られるかを調査した。

参考文献

[1]○○に対する調査、××編、○×出版� �調査方法を説明したら、さらに具体的な調査方法を詳しく述べる。アンケート調査なら

*2 場合によっては、その過去の結果を受けて、あたらしい問題点が浮かび上がってきたといこともあるかもしれない。その場合は、過去の調査結果は目的パートの方に入れたほうがいいかもしれない。過去の調査結果は必ずしも説明パートにいれなくてはいけないということはない。


• どういう設問で行ったか• 誰に対して行ったか• いつ行った

など。実験なら

• どういう実験装置を使ったか• なぜその装置で知りたいことがわかるのか？あるいは装置が出した答えがそのまま使えない場合は、データの変換の式を示し、それについての説明をする。

• どういう試料を使ったか• どういう条件で行ったか• 何回行ったか

などである。上記の地球温暖化の調査などの場合は、主に文献調査となるだろう。

• どういう文献を調べたか（その文献を選んだ理由）• それは誰が書いたか（信頼できる人が書いたか）• いつ書かれたものか（あまり古いと役立たない）

といった説明が必要である。文献調査の場合、同じような意見のものばかりではなく異なる意見の文献も調べよう。説明パートは、とにかく説明であるので、わかりやすいことが重要である。文字だけでなく、図や表やグラフなどを使い、わかりやすく説明する。

1.2.3 説明パート 2：結果

「結果」は原則として、実験結果や調査結果などを主観を交えずに説明し、自分の意見は書かない。

例えば、結論として

• 平均気温の変化によって体調を崩す人が増加する可能性がある。• これまで我が国に存在しなかった新しい病気が発生すると予想される• 農作物の収穫量の変化によって必要な栄養素が取れなくなり、体調を崩すケースも考えられる。

という 3点ことを言いたいとする。


悪い例� �2.想定されること

　温暖化が進むと環境が変わる。最近の研究では必ずしも気温が上がるとは限らず、海流の変化などの影響で逆に平均気温が下がる地域もあるとされているが [1]、いずれにせよ現在の環境と変わることが予想される。老人や乳幼児は大人と比べて体温調整能力が低いので、平均気温の変化によって体調を崩す人が増加する可能性がある。実際、表１のように熱中症で救急搬送された人は増加傾向にある。また、すでに述べたように、温暖化による環境の変化で、これまで我が国に存在していなかった生物が近年見つかっている。当然、これまで我が国に存在しなかった病原体やウイルスも、我が国に上陸してくると考えられる。そこで、これまで我が国に存在しなかった新しい病気が発生すると予想される。マラリア、デング熱、脳炎、腺ペスト、コレラの流行を予想している [3]。　さらに温暖化によって、農業も変わる可能性がある。これまで普通に収穫できた農作物が温暖化によって収穫量が減少し、値段が高騰する可能性がある。これによって必要な栄養素が取れなくなり、体調を崩すケースも考えられる。

月 2007年 2008年 2009年 2010年 2011年7月 3645人 12747人 5294人 17750人 17963人8月 16209人 8857人 6495人 28448人 17566人

表１．熱中症で救急搬送された人数の推移 [2]

参考文献

[1]http://daily ondanka.com/news/2010/20101123 1.html

[2]http://www.fdma.go.jp/neuter/topics/fieldList9 2 1.html

[3]http://matadornetwork.com/change/5-diseases-that-are-thriving-thanks-to-global-warming/

� �上のような書き方では、どこの説明がどの結論と関連があるのかわかりにくい


良い例� �2.想定されること

2-1.環境の変化

　温暖化が進むと環境が変わる。最近の研究では必ずしも気温が上がるとは限らず、海流の変化などの影響で逆に平均気温が下がる地域もあるとされているが [1]、いずれにせよ現在の環境と変わることが予想される。老人や乳幼児は大人と比べて体温調整能力が低いので、平均気温の変化によって体調を崩す人が増加する可能性がある。　総務省の統計 [2] によると、熱中症で救急搬送された人数の推移は

月 2007年 2008年 2009年 2010年 2011年7月 3645人 12747人 5294人 17750人 17963人8月 16209人 8857人 6495人 28448人 17566人

表１．熱中症で救急搬送された人数の推移

となっている。（以下略）

2-2.新しい病原体

　すでに述べたように、温暖化による環境の変化で、これまで我が国に存在していなかった生物が近年見つかっている。当然、これまで我が国に存在しなかった病原体やウイルスも、我が国に上陸してくると考えられる。そこで、これまで我が国に存在しなかった新しい病気が発生すると予想される。WHOもマラリア、デング熱、脳炎、腺ペスト、コレラの流行を予想している [3] 　（以下略）

2-3.食生活の変化

　温暖化によって、農業も変わる可能性がある。これまで普通に収穫できた農作物が温暖化によって収穫量が減少し、値段が高騰する可能性がある。これによって必要な栄養素が取れなくなり、体調を崩すケースも考えられる。例えば（以下略）

参考文献

[1]http://daily ondanka.com/news/2010/20101123 1.html

[2]http://www.fdma.go.jp/neuter/topics/fieldList9 2 1.html

[3]http://matadornetwork.com/change/5-diseases-that-are-thriving-thanks-to-global-warming/

� �このように、節を設けて、節ごとに結論部を書くことで、それが最終的な結論とどういう関係になっているのかが分かりやすくなる。


1.2.4 説明パート 3：考察

「結果」で示された実験結果や調査結果はそのままでは、結論パートで述べることにうまく結びつかないことがある。その場合は、データを解析してわかりやすく整理し直す必要がある。このときに出てくるのは「○○は××なのではないか？」という仮説である。その仮説が正しいかどうかを検証する。仮説を検証するために

• データを統計処理する• ある条件でデータを二つあるいはそれ以上にわけて、それぞれを比較する• 理論予測値と実験結果を比較してみる• データを関数曲線でフィッティングしてみる

といったことが行われる。データ解析によって仮説がその通りなのか、そうでないのかを検証し、結論パートの内容と結びつける。

このとき、自分が想像した仮説の通りのならないことがある。そのとき都合が悪いデータを使わなかったり、意味不明なデータ処理をして無理に仮説が正しいようにしてはならない。それは不正行為である。結果が自分の想像した仮説の通りにならなかったとしても、その事実を素直に受け止めなければいけない。そして、可能なら、なぜ仮説の通りにならなかったのかの説明を考察して述べる。

1.2.5 結論パート

結論パートで重要なのは、「目的パート」「説明パート」の結論部と正しくつながるかどうかである。「説明パート」を飛ばして、「目的パート」と「結論パート」を続けて読んだ時に、話がうまくつながるかどうか。「説明パート」が「結論パート」で述べていることについて、なぜそういうことが言えるのか説得力のあるように書かれているかどうかが重要である。おかしな例

• 目的パートで述べたレポートの目的と、結論パートの結論がつながらない• 説明パートで述べたことが消えてしまって、結論パートにない。（なぜその説明をしたのかがわからない）

• それまで何の説明もしていないような話が、突然結論パートに出てくる。

など。こういうレポートにならないように注意する。

1.3 典型的な例 9

1.3 典型的な例

目的パート

目的パートのイントロパート

このレポートは、何について述べるのかを簡潔に書く

目的パートの説明パート

なぜ、そういう調査が必要なのかの説明。場合によっては、文献やアンケート調査などを引用して、世の中がそういうことを知りたがっているということを説得力ある形で示す。

目的パートの結論パート

「したがって、○○を調べることが必要である。」「よって、○○について調査することが求められている。」などで、目的パートの結論を示す。

説明パート

説明パートのイントロパート

調査方法ついてなどを、まず簡単に述べる文

• 文献調査• アンケート調査• 実験• 数値計算

などの、どれを行ったのか。また、過去に同じような調査が行われているなら、その時の結果はどうだったか。そのときの調査と今回の調査は何が違うのか。などについても説明する。

説明パートの調査説明パート 1

結論がいくつかある場合は、それぞれに対して説明を行う。

1. 調査 1の調査方法の詳しい説明。例えば、実験なら• どういう実験装置を使ったか• なぜその装置で知りたいことがわかるのか？あるいは装置が出した答えがそのまま使えない場合は、データの変換の式を示し、それについての説明をする。

• どういう試料を使ったか• どういう条件で行ったか


• 何回行ったか2. 調査 1の結果：調査した結果、○○であった。


1. 調査 2の調査方法2. 調査 2の結果


1. 調査 3の調査方法2. 調査 3の結果

説明パートの考察

説明パートの結果がそのままでは、どう判断していいかわからない場合がある。その場合はさらにデータ解析を行う。そのとき重要なのか「○○は××なのではないか？」という仮説である。「調査○の結果は、このままでは解釈が難しい。「そこで○○は××なのではないか」という仮説を考え、この仮説について考えてみたい」というような感じで、データを整理し直したりして、仮説を検証する。その結果「思った通り、○○は××であることがわかった」「予想に反し、○○は××であるとはいえなかった」というような形で、仮説の検証結果を述べる。

結論パート

結論パートのイントロパート

最初に「○○を調査するため、××の手段で調査を行った」　ともう一度書いた方がまとまりがよくなる。

結論パートの結論パート

説明パートがいくつかに分かれている場合は、それに対応させて結論をもう一度述べる。説明パートの結論や、説明パートの考察の結論をもう一度述べることになるが構わない。また説明パートの結論や、説明パートの考察の結論は消えてしまわないように気を付ける。そして最後に全体的な結論を述べる。このとき、目的パートで行っていることと内容がつながるように気を付ける。

11

第 2章具体的な書き方

2.1 文体その他

文字の大きさなどの見栄え*1は指定があればそれに従う。フォーマットの指定がなければ、一般的には以下のようにする。

• 通常は横書き•「である」調で書く• 標準の文字は 10.5pt～12ptの明朝体• 章や節の部分は少し大きな文字を使い、場合によっては太字（ゴシック体）などにする• アルファベットや数字は原則として半角文字を使う

これ以外については以下で説明する。また、レポートは感想文ではないので、文末が「○○だと思った。」というのはよくない。そういうことが言いたいときでも、「○○であることがわかった。」「○○であることが理解できた。」とするほうがよい。「○○という知見を得た。」という言い方もある。

2.2 図、表

図や表は数が少なければ「上の図は」とか「右の図は」という書き方をしても良いが、図や表がたくさんある場合は、図の上か下に「図１」あるいは「Fig.1」、表に「表１」あるいが「Table.1」と入れて、文中で「図１は、、、」「表１は、、、、」というように書くのが一般的である。図や表の下の「図１」、「表１」などのことをキャプションという、キャプションは「図１　温度と圧力の関係」というように、簡単な説明を付けたほうがより親切である。図中の文字の大きさに気をつけて読めるように気を付ける。図は以前は白黒で表現することが多かったが、最近ではカラーで書いてある論文も増えている。

時間 (sec) 温度 (℃)

1 5.7

3 10.4

4 11.1

6 19.5

7 21.8

10 26.2

表１　測定結果図１　温度と時間の関係

*1 フォーマットという

12 第 2章具体的な書き方

2.3 数式

レポートでは数式を使うことがある。数式を使う場合の注意点を示す。

2.3.1 式の入れ方

レポートで数式を使う場合、式がよほど短くない限りは、改行して入れる。悪い例� �物体が重力に引かれて落下する場合、空気抵抗を無視すれば、高さ y[m]は y = − 1

2gt2 + v0t+ y0 と

いう式に従って表される。ここで、g[m/s2]は重力加速度、t[s]は時間、vy0[m/s]は垂直方向の初速度、y0[m]は初期位置である。

� �このように書く場合は良い例� �物体が重力に引かれて落下する場合、空気抵抗を無視すれば、高さ y[m]は

y = −1

2gt2 + vy0t+ y0

という式に従って表される。ここで、g[m/s2]は重力加速度、t[s]は時間、vy0[m/s]は垂直方向の初速度、y0[m]は初期位置である。

� �と書く。式とは =や +などの計算記号を含むものである。t[s]、vy0[m/s]、y0[m]などは計算記号を含まないので式ではない。式がいくつか出てくる場合良い例� �物体が重力に引かれて落下する場合、空気抵抗を無視すれば、高さ y[m]は

y = −1

2gt2 + vy0t+ y0 (2.1)

という式に従って表される。ここで、g[m/s2]は重力加速度、t[s]は時間、vy0[m/s]は垂直方向の初速度、y0[m]は初期位置である。

� �というように、式に番号を入れておくと良い。但し式が非常に短い場合は改行しなくても良いことがある。

2.3 数式 13

良い例� �物体が重力に引かれて落下する場合、空気抵抗を無視すれば、高さ y[m]は

y = −1

2gt2 + vy0t+ y0

という式に従って表される。ここで、g[m/s2]は重力加速度、t[s]は時間、vy0[m/s]は垂直方向の初速度、y0[m]は初期位置である。今の場合、初期位置を原点に取っているので、y0 = 0となる。

� �この y0 = 0は =を含むので式ではあるが、短いので、この程度ならあまり良くない例� �物体が重力に引かれて落下する場合、空気抵抗を無視すれば、高さ y[m]は

y = −1

2gt2 + vy0t+ y0

という式に従って表される。ここで、g[m/s2]は重力加速度、t[s]は時間、vy0[m/s]は垂直方向の初速度、y0[m]は初期位置である。今の場合、初期位置を原点に取っているので、

y0 = 0

となる。� �と改行して書く必要はない。（ただし改行しても間違いではない。）

2.3.2 記号の意味

式に出てくる記号の意味は必ず書くようにする。ただし πは、円周率を表すことが世界中でほぼ同意されているので、「π は円周率である」ということは書く必要はない。もちろん書いても間違いではない。悪い例� �物体が重力に引かれて落下する場合、空気抵抗を無視すれば、高さは

y = −1

2gt2 + vy0t+ y0

という式に従って表される。� �これでは、y、g、t、v0、y0 が何を表しているのかわからない。


良い例１：説明を式の前後に入れる� �物体が重力に引かれて落下する場合、空気抵抗を無視すれば、高さ y[m]は

y = −1

2gt2 + vy0t+ y0

という式に従って表される。ここで g[m/s2]は重力加速度、t[s]は時間、vy0[m/s]は垂直方向の初速度、y0[m]は初期位置である。

� �良い例２：説明を式の前にまとめて入れる� �物体が重力に引かれて落下する場合、空気抵抗を無視すれば、高さ y[m]、重力加速度 g[m/s2]、時間t[s]、垂直方向の初速度 vy0[m/s]、初期位置 y0[m]には

y = −1

2gt2 + vy0t+ y0

という関係がある。� �良い例３：説明を式の後ろにまとめて入れる。� �物体が重力に引かれて落下する場合、空気抵抗を無視すれば、

y = −1

2gt2 + vy0t+ y0

という式に従うことが知られている。ここで、y[m] は高さ g[m/s2] は重力加速度、t[s] は時間、vy0[m/s]は垂直方向の初速度、y0[m]は初期位置である。

� �一度説明を入れた記号は、意味が変わらない限り再び説明する必要はない。良い例� �物体が重力に引かれて落下する場合、空気抵抗を無視すれば、高さ y[m]は

y = −1

2gt2 + vy0t+ y0

という式に従って表される。ここで g[m/s2]は重力加速度、t[s]は時間、vy0[m/s]は垂直方向の初速度、y0[m]は初期位置である。また、物体が水平方向に初速度 vx0[m/s]を持つ場合、水平方向の位置 x[m]は

x = vx0t+ x0

で表される。ここで x0[m]は水平方向の位置である。� �

2.3 数式 15

悪い例� �物体が重力に引かれて落下する場合、空気抵抗を無視すれば、高さ y[m]は

y = −1

2gt2 + vy0t+ y0

という式に従って表される。ここで g[m/s2]は重力加速度、t[s]は時間、vy0[m/s]は垂直方向の初速度、y0[m]は初期位置である。また、物体が水平方向に初速度 vx0[m/s]を持つ場合、水平方向の位置 x[m]は

x = vx0t+ x0

で表される。ここでここで、t[s]は時間、x0[m]は水平方向の位置である。� �tの説明はすでに書いてあるので、二回繰り返す必要はない。

2.3.3 単位

単位はつけなくても、付けなくてなくても間違いではない*2。ただし物理定数のようなもので数値と合わせて書く場合は必ず付ける。良い例� �物体が重力に引かれて落下する場合、空気抵抗を無視すれば、高さ y[m]は

y = −1

2gt2 + vy0t+ y0

という式に従って表される。ここで g[m/s2]は重力加速度、t[s]は時間、vy0[m/s]は垂直方向の初速度、y0[m]は初期位置である。重力加速度 g は地球上では 9.8[m/s2]である。

� �良い例� �物体が重力に引かれて落下する場合、空気抵抗を無視すれば、高さ y は

y = −1

2gt2 + vy0t+ y0

という式に従って表される。ここで g は重力加速度、tは時間、vy0 は垂直方向の初速度、y0 は初期位置である。g は地球上では 9.8[m/s2]である。

� �

*2 高校の教科書などでは単位を付けて書いてある場合がい多いが、一般の科学論文などでは単位は付けないことが多い。


悪い例� �物体が重力に引かれて落下する場合、空気抵抗を無視すれば、高さ y は

y = −1

2gt2 + vy0t+ y0

という式に従って表される。ここで g は重力加速度、tは時間、vy0 は垂直方向の初速度、y0 は初期位置である。g は地球上では 9.8である。

� �一般に物理定数は単位が変わると数値が変わる。例えば重力加速度は、もし単位として [cm/s2]を使えば 980[cm/s2]となるので、必ずどういう単位を使ったのかを書かないといけない。ただし π のように単位がない定数もあるので、そういう場合は当然単位を書く必要はない。高校までは [秒]、[分]、[時]というように、漢字で単位を表現することもあったが、一般的な論文では、日本語で書いてある論文でも単位は [s]あるいは [sec]、[min]、[h]と書く。またリットルは [�]と書いてもよいが、最近は [L]と書くのが主流である。

2.3.4 式の条件

物理や化学などの式は、一定の条件が満たされる場合にのみ正しいという場合が多い。そこで式が使える条件をしっかり書くことが重要である。良い例� �物体が重力に引かれて落下する場合、空気抵抗を無視すれば、高さ y[m]は

y = −1

2gt2 + vy0t+ y0

という式に従って表される。ここで g[m/s2]は重力加速度、t[s]は時間、vy0[m/s]は垂直方向の初速度、y0[m]は初期位置である。重力加速度 g は地球上では 9.8[m/s2]である。

� �良い例� �振り子の周期 T は、振れる角度 θ が小さい場合は、

T = 2π

√l

g

という式に従って表される。ここで g は重力加速度、lは振り子の糸の長さである。� �

2.3.5 有効数字

実験の結果の数値は絶対的に正しいわけではない。例えば、何かの長さを測定した結果が 3.7[m] という数値は、その物体の真の長さが 3.7[m] であることを表しているわけではない。四捨五入をした結果が 3.7[m] のなったことを表しているのである。具体的には測定した物体の真の長さが 3.65[m] から3.749999...[m]の間にあることを示している。

2.4 箇条書き 17

何かの長さを測定した結果が 3.70[m] と書いてあれば、測定した物体の真の長さが 3.695[m] から3.704999...[m]の間にあることを示している。何かの長さを測定した結果が 3.700[m] と書いてあれば、測定した物体の真の長さが 3.6995[m] から

3.700499...[m]の間にあることを示している。したがって、計測結果では、3.7[m]と 3.70[m]と 3.700[m]では意味するところが同じではない。ところが、例えば 450000と書くと、どこまでが信用できる部分なのかわからない。450000の部分なのか (この場合、真の値は 445000 から 454999... の範囲にある）、450000 の部分なのか (この場合、真の値は 449500 から 450499... の範囲にある）、450000 の部分なのか (この場合、真の値は 449950 から450049...の範囲にある）、よくわからない。そこで、レポートでは一般に数値は指数表示をして、4.5×105

とか、4.50× 105 とか、4.500× 105 というように、有効数字がどこまでなのかわかるように書くのが普通である。

2.4 箇条書き

レポートは箇条書きを使うとわかりやすく書けることがある。ただし箇条書きだけで章や節を終わらせないようにすることが重要である。箇条書きは簡潔に表すものであるが、簡潔すぎて意味が伝わらないのは駄目である。最低限、意味が伝わるように書く必要がある。悪い例� �3-1.測定器を使う上での注意

• 　高温• 　振動• 　電磁波

3-2.測定装置のセッティング

測定装置の特性を考慮して、以下のようなセッティングを行った。まず、、、、� �これでは何がなんだかわからない。例えばこの場合、「振動させろ」というのか、「振動させるな」というのか、あるいは「振動はこの装置に関係ないので、考慮しなくていい」というのか、さっぱりわからない。最低限箇条書きの前か後に普通の文章を入れる必要がある。


少し良い例� �3-1.測定器を使う上での注意

この測定器を使用する上で、以下のようなことに気を付ける必要がある。



測定装置の特性を考慮して、以下のようなセッティングを行った。まず、、、、� �あるいは少し良い例� �3-1.測定器を使う上での注意

この測定器を使用する上で、いくつか注意点がある。


といったことに気を付けて使う必要がある。


測定装置の特性を考慮して、以下のようなセッティングを行った。まず、、、、� �というように普通の文章を入れないと伝わらない。しかし、「気を付ける」では高温にする必要があるのか、高温を避けなければいけないのかわからない。もう少し説明の文を入れる必要がある。

2.4 箇条書き 19

良い例� �3-1.測定器を使う上での注意

この測定器を使用する上で、いくつか注意点がある。特に


を避けて使う必要がある。


測定装置の特性を考慮して、以下のようなセッティングを行った。まず、、、、� �あるいは良い例� �3-1.測定器を使う上での注意


• 　高温を避ける• 　振動を避ける• 　電磁波によるノイズの混入を防ぐ



測定装置の特性を考慮して、以下のようなセッティングを行った。まず、、、、� �実際は、なぜそうする必要があるのか少し説明を補った方がよい。ただし、説明が長すぎると、箇条書きにした意味がなくなるので、注意が必要である。


悪い例：説明長すぎ� �3-1.測定器を使う上での注意


• 　この測定器は高温状態になると間違った値を出力することがあるので、測定装置の冷却を十分に行う必要がある。

• 　この測定器は強い振動を受けると壊れることがあるので、設置場所には十分に配慮して、強い振動を受けないようにしなくてはならない。

• 　電磁波によるノイズが混入すると出力される値が正確にならないので、測定装置周辺では携帯電話のような電波を発するものは使わないようにする必要がある。



測定装置の特性を考慮して、以下のようなセッティングを行った。まず、、、、� �説明が長くなる場合は、箇条書きで書かないか、あるいは一度箇条書きで書いた後に説明を加える。良い例� �3-1.測定器を使う上での注意


• 　高温を避ける• 　振動を避ける• 　電磁波によるノイズの混入を防ぐ

といったことに気を付けて使う必要がある。　この測定器は高温状態になると間違った値を出力することがあるので、測定装置の冷却を十分に行う必要がある。また、この測定器は強い振動を受けると壊れることがあるので、設置場所には十分に配慮して、強い振動を受けないようにしなくてはならない。そして、電磁波によるノイズが混入すると出力される値が正確にならないので、測定装置周辺では携帯電話のような電波を発するものは使わないようにする必要がある。


測定装置の特性を考慮して、以下のようなセッティングを行った。まず、、、、� �あるいは、

2.5 引用 21

良い例� �3-1.測定器を使う上での注意


1. 　高温を避ける2. 　振動を避ける3. 　電磁波によるノイズの混入を防ぐ

といったことに気を付けて使う必要がある。　 1.の高温を避けることについては、この測定器は高温状態になると間違った値を出力することがあるので、測定装置の冷却を十分に行う必要がある。2.の振動を避けることについては、この測定器は強い振動を受けると壊れることがあるので、設置場所には十分に配慮して、強い振動を受けないようにしなくてはならない。3.の電磁波のノイズについては、電磁波によるノイズが混入すると出力される値が正確にならないので、測定装置周辺では携帯電話のような電波を発するものは使わないようにする必要がある。


測定装置の特性を考慮して、以下のようなセッティングを行った。まず、、、、� �というような書き方もできる。

2.5 引用

本やネットで公開されている情報を利用してレポートなどを書くとき、丸写しするなら、それは引用、丸写しではなく参考にして、自分の言葉で書き直すなら参考文献となる。レポートに書くときは引用元あるいは参考文献として情報源を書く。特に引用するときは、引用しているという事実と引用元を明らかにしないと盗作になってしまうので、必ず引用しているという事実と引用元を書かなければならない。また、引用するところは原文と完全に一致していなければいけない。レポートは原則として「である」調で書くが、引用部分が「です・ます」調で書かれていれば、そこはそのまま引用し、勝手に「である」調に書き直してはいけない。引用は、自分の主張を補強するために行うのが普通である。自分の言葉で書くのが面倒なので他人の文章を引用するのは、単なる手抜きである。引用する場合はなぜ引用する必要があるのかを考えて、手抜きのための引用はしないようにする。ここでは主にネットの文章を引用するときの注意点を述べる。


2.5.1 問題のある引用の例

自分で書いたところが少ない

当然であるが、自分で書いた部分が主、引用が従でなければならない。悪い例� �

□□について

AB10111 中部太郎

××というサイト [1] に

「○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○」

と書いてある。私もその通りだと思う。

参考文献

[1]：http://www.nanotoka.chubu.ac.jp

� �というのは、確かに引用している事実を示し、引用元も明らかにしているが、引用部分がほとんどであるので、これでは引用が従とは言えない。これは 1つの文章を長く引用している例であるが、複数の文章を多数引用する場合でも同様である。引用はあくまで自分の意見を補強するために行うのである。引用文に埋もれてしまって、どこに自分の意見や行ったことが書いてあるのかわからないようなレポートはだめである。

引用部分が意味不明

引用部分を適切に切り出すことも重要である。A さんが行ったレポートを引用する場合を考える。A

さんの元のレポートが元のレポート� �同じ形状で、業務用冷蔵庫で作った氷（サンプル A)と一般の冷蔵庫で作った氷（サンプル B)の融け方を調査した。気温は 25℃、湿度 50%の条件で実験をしたところ、サンプル Bの方が融け方が早いことがわかった。この原因について考察すると．．．（以下略）

� �というものであったとする。これを引用して

2.5 引用 23

悪い引用の書き方� �A氏の研究によると「サンプル Bの方が融け方が早いことがわかった。」ということであった [1]。これは今回の私の実験ともよく一致している。

� �というような書き方をしてたらどうだろうか？　これを読んだ人はサンプル Bとは何なのか、Aさんのレポートを読まなければわからない。たとえば良い引用の書き方� �A氏の研究によると「サンプル Bの方が融け方が早いことがわかった。」ということであった [1]。ここでいうサンプル Bとは今回の私の実験の二番目の条件のものと同じものである。A氏の結果は今回の私の実験ともよく一致している。

� �というような書き方なら、読み手にもわかる。一般に引用個所に”それ”とか”それらの”と言ったような指示代名詞があるとき、特に注意してそれが何を指しているのかわかるように工夫して書く必要がある。基本的にはレポートの読者が引用元の文をみなくても、そのレポートだけで完結するように工夫して書かなくてはならない。また、実験レポートなどの場合、ある条件下でのみ正しいことを、条件部分を引用せずに結論だけ引用してしまうと、条件に無関係に一般的に正しいと思われてしまう。こういうときは条件部分も引用するか、引用でない場合は自分の言葉でその説明を付ける必要がある。

レポートの読者が引用元をみようと思っても見られない

基本的にはレポートの読者がいちいち引用元の文を見なくても、そのレポートだけで完結するように書かなくてはならないが、それでも読者によっては引用元の原文を読んで見たい人もいるだろう。そういうとき、引用元のサイトがパスワードで保護されていたり、引用元がネット掲示板で、過去の記事が読めないようになっていたりすると、原文が読めない。こういうことがないように、引用元は誰でもいつでも読める記事を引用する。

引用元の作者が不明

引用元がネット掲示板だと、誰が書いた文章なのかわからないことがある。またあるサイトが引用をしていて、それを更に引用すると*3、オリジナルがどこにある誰の文章なのかわかりにくくなってしまうことがある。作者不明の文章の引用や、孫引きはしないようにする。

結論パートが引用

引用は自分の主張を説得力があるものにするために行う。結論パートは自分の主張なので、これが引用というのはおかしい。

*3 「孫引き」という


悪い例:結論が引用になっている� �二酸化炭素による地球温暖化が問題になっている。今のまま温暖化が進行していくと地球の気象や生態系が大きく変化してしまい、人間の生活にも重大な影響を及ぼす可能性がある。そのため、「二酸化炭素の放出を抑えた自動車の開発が重要である。」[1]

参考文献

[1]日本自動車開発学会報告� �

みんなが知っているようなことを引用している� �今回の研究はアメリカについて調査した。Wikipedia によると、「アメリカ合衆国、通称アメリカ、米国は、北アメリカ大陸および北太平洋に位置する連邦共和国である。」[1]。この国の特徴は．．．

参考文献

[1]：「アメリカ」『フリー百科事典　ウィキペディア日本語版』http://ja.wikipedia.org/wiki/アメリカ。 2012年 1月 28日 20時（日本時間）現在での最新版を取得。

� �とか、� �

Wikipediaによると、「円周率は無理数であり、その小数展開は循環しない。小数点以下 35桁までの値は次のとおりである。π = 3.14159 26535 89793 23846 26433 83279 50288 … 」[1]

これから、π = 3.14として計算すると．．．

参考文献

[1]：「円周率」『フリー百科事典　ウィキペディア日本語版』http://ja.wikipedia.org/wiki/円周率。2012年 1月 28日 20時（日本時間）現在での最新版を取得。

� �みたいな引用は自分の知識の無さを明らかにして、馬鹿みたいな印象を与える。

Wikipedia によろうが、よるまいが、アメリカは北アメリカ大陸および北太平洋に位置する連邦共和国であるし、円周率 π の近似値は 3.14である。引用は、みんなが当然知っているようなことは引用しない。あまり知られていないことや、いくつかの意見があり特定の人物の意見を取り上げるときなどに引用

する。

何かわからないことが見つかった場合、最初はいろいろな人がいろいろな説を出して、その現象を説明しようとする。そして、実験や観測などを通じて、いくつかの説は事実と合わないとして捨てられる。そういう検証作業を通過した説は有力な説となる。その後さらに検証作業を通して、万人が認める説が選ばれる。これが一般的な学問の進歩である。小学校、中学校、高校では万人が認める説について学ぶのが普通である。それに対して、大学では最先端の知識を学ぶため、必ずしも検証が十分でなく、万人が認める説が出来ていないことについても学ぶ。すなわち、本当かどうか今のところはっきりしないいくつかの有

2.5 引用 25

力な説について、「自分はどの説が正しいと思うか」「なぜ、その説が正しいと思うか」ということについて考えることがある。ここで、万人が正しいと認めていることについて、引用で説明をすると、先に述べたように、読者に馬鹿みたいな印象を与えてしまうことになる。万人が正しいと認めていることは、まず自分で理解した上で、自分の言葉で述べるようにする。その上で自分の言葉で十分に説明できない部分があれば、引用ではなく参考として、参考文献で説明の補足をするようにする。

A 説 B説 C説 D説 E説 F説 G説

B説 F説

F説

いろいろな説

検証

有力な説

検証

万人が正しいと認める説

図 2.1 学問の進歩

2.5.2 良い引用の例

一般に、引用は以下のような場合に用いられる。

他の人の実験結果や調査結果の引用

自分で行った実験結果や調査結果を利用してレポートを書く場合、すべて自分で行うのが理想的であるが、現実的にはそれは難しいことが多い。その場合は信用できる他人のデータや調査結果を利用させてもらうことになる。ただし、実験結果は誰がどういう条件で行った実験なのか、調査結果は誰がいつどのように行った調査なのかなど実験方法や調査方法などを注意する必要がある。自分のレポートの条件などが異なる場合は、それを明らかにして誤解のないようにする必要がある。

いくつかある説の引用

他人が唱えている説に対して検討する場合や、自分の結果の説明をその説で行う場合は、その他人の説を説明する必要がある。この場合は引用で説明するのが良い。なるべくならその説を唱えている人の本や


サイトから引用するようにして、孫引きにならないように気を付けよう。

2.5.3 Wikipediaからの引用の問題点

Wikipediaから引用する場合にはいくつか問題点がある。「内容に間違いがある」という指摘があるが、内容に間違いがあるのはWikipediaだけに限らない。特にネットにある情報は間違いが十分に検証されていないことがあるので、必ず複数の情報をチェックして、一つのサイトの情報だけを信じないようにする。

Wikipedia からの引用の問題点はそれよりもむしろ内容による。Wikipedia は複数の人間によって文章が書かれている。このとき、内容に問題がある場合は、ノートページと呼ばれるところで議論がされて、執筆者の納得と同意が得られたのちに公開される。

図 2.2 Wikipediaの記事で内容に問題がある場合の警告

そのため、Wikipediaで公開されている記事は、基本的には万人が納得するような内容のものである*4。いくつかの説があり、論争が起きているような内容は、基本的にはWikipediaの記事にはなく、ノートブックにある。そのため、Wikipediaの記事を引用すると、誰もが知っている内容の引用になってしまうことが多い。Wikipediaの記事を使う場合は、内容を理解して、自分の言葉で書き直して、引用ではな

く参考文献として使う方がよい。

また万人が納得せず、いくつかの考え方があるようなことはノートブックにあるが、ノートブックは本名ではなくハンドル名*5で書かれるため、誰がそう言っているのかわからず、責任の場所が明確でない。そのため、ノートブックの引用はやらない。以上のことから、Wikipediaを引用すると、不適切な引用になってしまうことが多いので、Wikipedia

からの引用は気を付けよう。

2.5.4 一般的な書き方

引用しているという事実と引用元を明記せよというのはどんなレポートでも要求されることであるが、それを具体的にどのように表記するかは分野や内容によっても違う場合があるので、かならずこのように書けということはない。指導教員の意見に従うべきであるが、一般的な書き方を紹介する。

*4 中には、邪馬台国のように決着がついていないものもあるが、そういうものでも、万人が納得するように気を付けながら書かれている

*5 ネット上でのみ使われる名前

2.5 引用 27

引用部分が短い場合

引用個所が短く、1、2行程度であるなら、「　」でくくって引用個所を示す。引用元を表記は、「」の後ろにつけることもできるが、ネットからの引用の場合、引用元を示す URLが長いことが多い。引用部分よりも URLの方が長いようなものは見た目が悪い。� �．．．この部分に対する解釈は専門家の間でも意見が分かれている。山田浩は自身のWeb サイトで「○と×が共同で△と戦った」(http://www.abc.ne,jp/history/article1.html)と解釈しているが、高橋二郎は「○、×、△が三つ巴で戦った」(http://www.zxy.ne.jp/rekishi/kenkyu/doc11.html)という解釈をしている。

� �という書き方も間違いではないが、レポートの最後に参考文献一覧を設けて� �．．．この部分に対する解釈は専門家の間でも意見が分かれている。山田浩は自身のWeb サイトで「○は×と共同で△と戦った」[1] と解釈しているが、高橋二郎は「○、×、△が三つ巴で戦った」[2]

という解釈をしている。

参考文献：

[1]：「○×戦記の解釈」、http://www.abc.ne,jp/history/article1.html

[2]：「○×戦記の背景」、http://www.zxy.ne.jp/rekishi/kenkyu/doc11.html

� �というようなほうがいいだろう。参考文献と引用元の文献（サイト）は共に参考文献に含めてよい。参考文献にまとめて入れる場合は、URLだけでなくもう少し情報を入れたほうがよい。

引用部分が長い場合

引用部分が長く 3行以上にわたるような場合は「」でくくるのではなく、引用部分の前後を 1行あけ、文頭も 2、3文字下げる（インデントを増やす）。すなわちこのような形が一般的である。� �．．．この部分に対する解釈は専門家の間でも意見が分かれている。山田浩は自身のWebサイトで

○は×と共同で△と戦ったと解釈するのが自然であろう。当時の戦力を考えると×と△にくらべて○の戦力はかなり劣ることがわかっている。また食料の生産性も○の位置する気候を考えるとそれほど十分ではなかったであろう。このような状況で三つ巴の戦いが三年以上も続いていたとは考えにくい。[1]

と述べている。確かにそれは一理ある。しかし。仮に×や△が内部に事情を抱えて、この戦争に全力を投入できなかったと考えればどうであろうか．．．

参考文献：

[1]：「○×戦記の解釈」、http://www.abc.ne,jp/history/article1.html

� �


Wikipediaからの引用

Wikipediaの場合、内容が変わってしまうことがあるので、普通参考文献には書かない「いつの時点の情報である」ということも入れておかないといけない。Wikipediaのトップページ右のインフォメーションのガイドからWikipediaを引用するに行くと、Wikipediaからの引用の指針がわかる。特に、参考文献のところの書き方の例があるので、これに従って書く

図 2.3 Wikipediaのガイド図 2.4 Wikipediaを引用する

図 2.5 Wikipediaの引用の書き方の説明

29

第 3章 Wordのレポート関連の技レポートを書く上でのWordの使い方を説明する。書き方は、「絶対にこうしろ」というものはない。自分の好きな方法と順番で書けばよいが、いくつかの便利技があるので紹介する。

3.1 アウトラインモード

前に述べたように、レポートは全体の構成が重要である。そのためには、頭から順に書いていくより、先に章や節のタイトルを書いてしまい、その段階で全体の構成がそれでいいかを考えたほうがいい場合がある。その方法で使われるのがアウトラインモードである。

3.1.1 アウトラインモードの起動と入力

表示タブにアウトラインを選択

図 3.1 アウトラインモードへの切り替え

画面がこのようになる。これがアウトラインモードである。

図 3.2 アウトラインモード

30 第 3章 Wordのレポート関連の技

3.1.2 アウトラインモードの設定

まず、レポートの題名*1と、各章や節のタイトル、本文が入る位置（何もない改行）だけを入力してしまう。

図 3.3 タイトルの入力

一通り打ち終わったら、右の矢印で階層を付けていく。あるいは直接レベルを設定する。本文は本文を選択、あるいは二つの右向き矢印のボタンを選択。レポートの題名はここではレベル１でよい。

図 3.4 矢印を使う場合図 3.5 直接設定する場合

*1 今回は、1ページ目にレポートの題名を入れたが、表紙を付ける場合は表紙は別扱いで作ったほうがいいので、レポートの題名は不要

3.1 アウトラインモード 31

そうすると、このようになる。

図 3.6 階層が付いた画面

これを眺めて、全体の構成を考える。必要に応じて追加したり削除する。画面が複雑になりすぎた場合は、＋　をダブルクリックするとその下の階層が折りたたまれてシンプルになる。元に戻すときは再び　＋　をダブルクリックする

図 3.7 シンプルにした画面


3.1.3 アウトラインモードのデザイン

印刷レイアウト

アウトラインモードのまま本文を入力することも可能であるが、図や Excelのグラフなどを貼る場合はアウトラインモードでないほうがいいので、全体の構成が決まったらアウトラインモードを抜ける。

図 3.8 アウトラインモードの終了

すると、このような画面になる。見た目がちょっとおかしい気がするが、今はこのままでかまわない。この通常の画面を印刷レイアウト画面という

図 3.9 印刷レイアウト画面


ここでレポート全体の表題を選択して、ホームタブのスタイル欄で表題に設定する。

図 3.10 表題の設定

すると、このような画面になる。

図 3.11 表題の設定

デザインの選択

ここまでできたら、スタイルの変更 → スタイルセットでスタイルのデザインを決める。いろいろなデザインが用意されているが、大学のレポートの場合、シンプルか、既定 (白黒)がいいだろう。


図 3.12 スタイルの変更

このようにいろいろなデザインが用意されている。

図 3.13 シンプル図 3.14 既定 (白黒）

図 3.15 ファンシー図 3.16 モダン

3.1.4 文章の完成と修正

スタイルのデザインが決まったら、本文を打って完成させます。



この段階で、新しい章や節が必要になったら、そのタイトルを打ち込み、スタイルで装飾する（フォントサイズとか太字とかで装飾しない）。


このとき、なぜかアウトラインでの用語と統一が取れていないが

アウトラインモードレベル 1 レベル 2 レベル 3 本文印刷レイアウト見出し 1 見出し 2 見出し 3 標準

という対応になっている。


3.2 貼り付け

3.2.1 ネット情報などの貼り付け

引用するときなどで、ネットや他の電子情報のデータをコピーして貼り付けるとき、Wordはなるべく元の文章の形式（フォントサイズや、色などの装飾情報）を極力再現して貼り付ける。しかしレポートの場合、これをやるとそこの場所だけ他と違ってしまい、見た目が悪くなることがある。こういうときはテキストとして保存を使うと、装飾情報が消えた状態で貼り付けが行える。テキストとして保存は A か、形式を選択して貼り付けを選び、テキストを選択する。

図 3.19 形式を選択して貼り付け図 3.20 選択画面

3.2.2 図、写真等の貼り付け

そのまま貼りつけることもできるが、下に「図○」とか「fig○」、それを含む図の説明などを入れたいときは*2、挿入タブの、図形の新しい描画キャンバスを選び、図形の領域を作る*3。その中に図を貼り付けて、その下にテキストボックスで文字を入れる。文字列の折り返しで四角を選べば、好きな位置にキャプションごと移動できるようになる。

*2 こういうものを「キャプション」という*3 描画キャンバスと図形については、この後の作画の説明も参照

3.3 注釈 37

図 3.21 描画キャンバス

図 3.22 キャプションの挿入

3.3 注釈

Wordで注釈を入れる場合、以下のようにする。まず、注釈を入れたいところにカーソルを持ってきて、参考資料タブの脚注の挿入をクリックする。すると、自動的に番号が付けられ、下に入力欄が出るので、注釈を書く。

3.4 ページ番号

レポートでは、必ずしもページ番号を付ける必要はないが、つける必要がある場合は次のように行う。


図 3.23 文字列の折り返し

図 3.24 描画キャンバスの移動

図 3.25 註の挿入

3.4.1 基本操作

挿入タブ → ページ番号からスタイルを選択して挿入する。挿入タブ → ページ番号 → ページ番号の書式設定をクリックすると、番号のスタイルを変えることができる。

3.4.2 表紙をつける場合、表紙にページ番号を出さない方法

1. どこかのページ番号をダブルクリックする。2. デザインタブが出るので、中央付近にある先頭ページのみ別指定にチェックを入れる。3. 左の方にある　ページ番号 → ページ番号の書式設定　で開始番号を　 0　にする。

3.5 ヘッダー 39

図 3.26 註の挿入

図 3.27

図 3.28 デザインタブ

4. 本文をダブルクリック。

これで表紙からページ番号が消える。

3.5 ヘッダー

レポートには必ずしも必要ないが、場合によってはヘッダーが要求されるかもしれない。各ページにヘッダーで名前と学籍番号があると、レポートがばらばらになってしまった場合、誰のレポートかわかる。ヘッダーは挿入タブのヘッダーで入れる。普通は空白でいいだろう。


図 3.29 ヘッダーの挿入

図 3.30 ヘッダーの入力欄

入力欄が出たら、文字を入力する。ヘッダーはすべてのページの上に同じように表示されるので、表紙にもヘッダーがあると見栄えが悪い場合がある。その場合はページ番号と同様に先頭ページのみ別指定にチェックを入れば、表紙にはヘッダーが表示されない。ヘッダーとフッターを閉じるを押して終了する。

図 3.31 ヘッダーの終了

ヘッダーは通常はグレーで表示されるが、印刷すれば黒く印刷される。

3.6 作画 41

3.6 作画

Wordは作画ソフトではないが、意外と優秀な作画機能を持っている。実験装置の説明や、座標の取り方などは図を交えて説明したほうが良い。絵は直接書いてもよいが、描画キャンバスを出し、さらに升目（グリッド線）を出して書くときれいに描ける。特に、描画キャンバスの中に描かないと、後で場所を動かすときに大変である

3.6.1 描画キャンバスとグリッド線

設定の変更

升目の単位が「文字」だと作画しにくいので、まず単位を「mm」に変更する。ファイル→オプション　をクリックし詳細設定に進む。使用する単位をミリメートル (mm)にし、単位に文字幅を使用するのチェックをはずす。

図 3.32 オプション画面図 3.33 単位の変更

出来たら、右下の OKを押して、オプション画面を終了する。


描画キャンバス

挿入タブの図形から、新しい描画キャンバスを選択する。すると以下のような枠が出る。図をこの中に書けば、後で場所を動かす作業が容易である。

図 3.34 新しい描画キャンバス図 3.35 描画キャンバス

グリッド線

升目（グリッド線）を出す。まずページレイアウトタブに行く。一度描画キャンバスの枠の外をクリックして、段落の横の四角を押す。

図 3.36 段落

グリッド線を押し、グリッド線を表示するにチェックを入れ、その下の文字グリッド線を表示する間

3.6 作画 43

隔にもチェックを入れる。その横に同じ数字をセットする（普通は１，１）。上に行き、文字グリッドの間隔、行グリッドの間隔に同じ数字をセットする（例えば、3mm、3mm)。

図 3.37 ページ設定画面図 3.38 グリッド線の設定

OKを押すと、下のように、升目（グリッド線）が出る。

図 3.39 グリッド線

3.6.2 図形パーツ

描画キャンバスを出すと、書式タブが出る。ここに作画に必要なものが揃っている。左に図形パーツがあるので、それを選択して作画する。


図 3.40 図形パーツ図 3.41 作画例

内部と、枠線は別々に変更が出来、それぞれ色や線の太さなどが変更できる。

図 3.42 内部の変更図 3.43 枠線の変更

白丸をつかむことで拡大縮小が出来る。緑の丸をつかむことで回転が出来る。

図 3.44 拡大、縮小図 3.45 回転

パーツのの並行移動は、マウスでつかんで動かすこともできるが、キーボードの矢印キーでも動かせる。位置の微調整は矢印キーの方がいいだろう。

3.6 作画 45

3.6.3 選択状態と白丸のルール

白丸が付いている図形は選択状態である。色を変えたりする場合は、自分が操作したい図形をクリックして、白丸を付け、選択状態にしてから操作を行う。グリッド線が出ている場合、図形に付く白丸は原則としてグリッド線の交点にしか置けない*4。これは一見不自由な気がするが、この機能があるためにきれいな水平線や垂直線が書ける。どうしても中途半端な位置に白丸を置きたい場合は ALTキーを押しながら操作すれば交点以外の位置に白丸を置くことも可能である。

3.6.4 フリーフォームと変形

図形パーツにない多角形などはフリーフォームで作画できる。

フリーフォーム

フリーフォームは、頂点のところだけでマウスボタンをクリックするようにする。ボタンを押しながら動かすと、線が汚くなる。

図 3.46 フリーフォーム図 3.47 フリーフォームの作画例

また一度でうまく描けないのが普通なので、書いた後に微調整をかける。線の上で右クリックメニューを出し、頂点の編集を選ぶと、頂点が黒い四角に変化する。この状態で、黒い四角をつかんで動かすと図形を変化させることができる。同様に、線の上で右クリックメニューを出して、その位置に頂点を追加することが可能である。頂点の上で右クリックメニューを出して、頂点を消すことも可能である。

*4 回転をかけたときはそうならない場合もある


図 3.48 頂点の編集

図 3.49 フリーフォーム図形の変形

何もないところをクリックすれば、頂点の編集モードから抜けられる。

部分的に曲線を入れる

図形の一部を曲線にすることができる。まず頂点の編集の状態にして、どこかの黒い四角をクリックすると、その両脇に白い四角が出る。その四角をつかんで動かすことで部分的に曲線を入れることができる。

これは少し難しいので、慣れが必要だろう。最初にどういう図形を書いて、どこの頂点を選んで変形をかければ自分の望む図形になるかを推測するにはある程度の経験が必要である。

3.6 作画 47

3.6.5 複製、反転、グループ化

複製

複数の同じパーツを並べるときは、複製をすればよい。複製はコピーと貼り付けでもいいが、Ctrl+d

が簡単である。複製を作りたい図形を選択状態にして、Ctrl+dを押せば複製が作られるので、位置を調整する。

反転

完全に同じではないが、ある図形に左右反転や上下反転の図形を描く場合、手で描くとうまく描けないことがある。その場合は、複製後に上下反転や左右反転を使えばうまく描ける。反転したいものを選択状態にして、右にあるメニューから操作を選ぶ。

図 3.50 複製図 3.51 左右反転

グループ化

複数のパーツを使った図が出来たらグループ化をした方が良い。グループ化したものは一つの図形として拡大縮小や場所の移動が出来る。まず、グループ化したい複数のパーツをマウスボタンを押しながら囲むか、Shiftボタンを押しながらグループ化したいパーツをクリックして、複数のパーツを選択状態にし、右にあるボタンでグループ化する。

図 3.52 複数パーツの選択とグループ化図 3.53 グループになったパーツ


3.6.6 書き方の例

以上のテクニックを利用することで複雑な図形が書ける。例としてコイルを書いてみる。まず、以下のような形をフリーフォームで描く。フリーフォームは最後でダブルクリックすると線のまま終了できる。描けたら頂点の編集モードに行き、曲線化する。

図 3.54 フリーホームによる作画図 3.55 曲線化

図 3.56 曲線化図 3.57 曲線化

以下、同様にして、他の頂点も曲線化する。

図 3.58 曲線化図 3.59 曲線化

3.6 作画 49

外をクリックして、頂点の編集モードから抜ける。そして Ctrl+dで複製する。

図 3.60 パーツ完成図 3.61 複製

複製しながら配置していく。

図 3.62 配置図 3.63 配置

最後のパーツは、頂点の編集モードで、頂点を消去して、上半分だけにして配置する。

図 3.64 頂点の消去図 3.65 配置


横に直線を付けて完成。その後全てを選択して、グループ化する。

図 3.66 横線の追加図 3.67 選択とグループ化

大きさを調整する。位置と大きさを決めて、完成。

図 3.68 大きさの調整図 3.69 完成

3.6.7 描画キャンバスの配置とグリッド線の消去

図が描けたら、描画キャンバスの大きさを調整する。枠に · · ··という点がある (やや見にくい）。それをつかんで動かうと枠の大きさが変えられる。

図 3.70 描画キャンバスの大きさの調整図 3.71 調整後

3.7 オートコレクト 51

グリッド線は、表示タブのグリッド線のチェックをはずせば消える。

図 3.72 グリッド線の消去図 3.73 消去後

描画キャンバスは。書式タブの文字列の折り返しで四角を選択すると、好きな位置に配置できるようになる。

図 3.74 文字列の折り返し

図 3.75 描画キャンバスの移動

3.7 オートコレクト

Wordで文字をタイプしていると、なぜか勝手に文字が変わってしまうことがある。この場合は、オートコレクトというものが働いている可能性がある。オートコレクトは、少し変なところをWordが自動的に判定して修正してくれる機能である。英文に関するものが多いが、日本語の文章でもオートコレクトが働く場合がある。便利であるが余計なお世話に感じる場合もあるので、そのときは該当する機能を停止すればよい。オートコレクトの停止は、まずファイル→オプションで文書校正を選ぶ。この画面で、該当する機能を探し、なければさらにオートコレクトのオプションに進み、そこから探す。


図 3.76 文章校正図 3.77 オートコレクトのオプション

3.8 文字数のカウント

レポートによっては、文字数に制限がある場合がある。自分が何文字書いているかを知るには、ファイルをクリックして、右を見ればよい。単語数と書いてあるが、日本語文書の場合、それが文字数である。

図 3.78 文字数のカウント

53

第 4章 Excelのレポート関連の技 (統計解析)

レポートを作成する上で、知っておくとよい便利技を紹介する。

4.1 平均、分散、標準偏差

4.1.1 定義

平均

データがたくさんあるときは、それを代表する値として、平均値が使われる。平均を表す記号としてx̄、〈x〉、E (X)　などが使われる*1。平均は以下の式で計算できる。

x̄ =1

N

N∑i=1

xi

ここで、xi は i番目のデータ、N はデータの個数である。要するに、データを全部足して、データ数で割ればよい。� �記号として E (X)を使うときは、データを表す集合 X をまず示し。

X = {x1, x2, · · · , xN}

その X を使って E (X)と書く。� �

分散

分散はデータのばらつきを表す量である。分散を表す。平均を表す記号として σ2、s2、V (X)　などが使われる*2。分散には母分散と不偏分散があり、不偏分散では記号 u2 を使うこともある*3

定義は

s2 =1

N

N∑i=1

(xi − x̄)2

u2 =1

N − 1

N∑i=1

(xi − x̄)2

であり、それぞれのデータから平均を引き、二乗して全部足したものをデータ数で割るればよい。不偏分散は、データ数－１　で割る。違いは次の節で説明する。

*1 xは状況によってちがう記号になることもある*2 英語の　 variance　から。sｍ σ は次の標準偏差を参照*3 英語の、unbiased variance　から

54 第 4章 Excelのレポート関連の技 (統計解析)

分散の単位はデータ xi の単位の二乗になる、例えば、xi の単位が [m]なら、分散の単位は [m2]である。そのため、データのばらつきを表す量として、次の標準偏差の方がよく使われる。

標準偏差

標準偏差は分散のルートをとったものである。これも母分散と不偏分散に合わせて、標準偏差（あるいは標本標準偏差）*4と不偏標準偏差にわかれる。記号は、標準偏差として σ あるいは s、不偏標準偏差として uが使われることが多い*5。よって、定義は

s =

√√√√ 1

N

N∑i=1

(xi − x̄)2

u =

√√√√ 1

N − 1

N∑i=1

(xi − x̄)2

である。標準偏差の単位はデータ xi の単位と一致する。

4.1.2 母分散と不偏分散の違い

データ数が一万とか十万とか非常に多い場合、全てのデータを使うのは大変である。例えば、名古屋市の成人男性の平均身長などを調べる場合、全ての人に身長を尋ねてまわるというのはすごい労力である。そのため、普通はすべてのデータを集めるのではなく、すこし手抜きをして、少ないデータで解析して、「もし全部集めて真面目にやったらどうなるか？」ということを推定する。このような手法をサンプリングという。全てのデータを母集団*6、そこから取り出したデータを標本あるいはサンプルという。ここで知りたいのは、「サンプルで計算した平均は分散、標準偏差は、母集団を使って真面目に計算した結果と一致するか？」ということである。一致しないと、サンプリングという方法は間違いということになってしまう。ここからは、統計だけでなく、確率論の知識も必要になるが、結論は

• サンプルの平均値と、母集団の平均値は一致する可能性が高い• サンプルの母分散と、母集団の母分散は一致する可能性が高くない• サンプルの不偏分散と、母集団の母分散は一致する可能性が高い

ということがわかっている。標準偏差は分散のルートなので、

• サンプルの標準偏差と、母集団本標準偏差は一致する可能性が高くない。

*4 母標準偏差とは言わない*5 英語の standard deviarion から。σ はギリシャ語の s*6 英語で、population　という

4.2 最小二乗法 55

• サンプルの不偏標準偏差と、母集団の標準偏差は一致する可能性が高い。

と言うことも言える。したがって

• サンプルの平均で真面目にやった場合の平均値を推定するのは正しい。• サンプルの母分散で真面目にやった場合の母分散を推定するのは間違い。• サンプルの不偏分散で真面目にやった場合の母分散を推定するのが正しい。• サンプルの標準偏差で真面目にやった場合の標準偏差を推定するのが間違い。• サンプルの不偏標準偏差で真面目にやった場合の標準偏差を推定するのが正しい。

ということが言える。実際の場面では、例えばクラス全員の身長を調べる場合は全員を調べることができるので、サンプリングをせず、全てのデータで平均と母分散と標準偏差を求めればよい。少し困るのは、実験データとかアンケート調査などである。この場合、手元にあるのは調べた全データであるが、頑張ればもっとデータ数を増やすこともできるだろう。そういう場合は、やはりサンプリングという一種の手抜きをしたと解釈して、不偏標準偏差を使って、もっとデータ数が多い場合どうなるかを推定したほうがよい。

4.1.3 Excelの平均、分散、標準偏差

このように、平均には一種類しかないが、分散や標準偏差には何種類かある。そのため、Excelには何種類か分散や標準偏差が用意されている。

平均 =AVERAGE(範囲）母分散＝ VARP(範囲） Excel2010

不偏分散＝ VAR(範囲） Excel2010

標準偏差＝ STDEVP(範囲） Excel2010

不偏標準偏差＝ STDEV(範囲） Excel2010

母分散＝ VAR.P(範囲） Excel2013

不偏分散＝ VAR.S(範囲） Excel2013

標準偏差＝ STDEV.P(範囲） Excel2013

不偏標準偏差＝ STDEV.S(範囲） Excel2013

4.2 最小二乗法

実験のデータの多くは測定誤差（エラー）を含む。そのため、そのデータをグラフにした場合、非常にいい測定器で非常に慎重に測定した場合を除き、一般には多少のでこぼこが出来るのが普通である。そこで、非常にいい測定器で非常に慎重に測定した場合、本来ならどうなるはずなのかということが知りたい。エラーによって多少でこぼこしたデータに対して、もっともらしい線（必ずしも直線とは限らない）を引いて、本来ならこうなるはずであるということを予測するのがフィッティングという作業である。エ


ラーを含むデータからもっともらしい線を発見する方法はいくつかあるが、よく使われるのが最小二乗法である。最小二乗法は手計算や電卓ではかなり面倒な計算になってしまうが、Excelでは簡単に最小二乗法でデータをフィッティングすることができる。

4.2.1 操作手順

まず、表にデータを打ち込み、散布図でグラフにする。普通は、点だけのグラフを作る。

図 4.1 表とデータ

図 4.2 散布図でグラフにしたもの

次に、グラフのプロット点の上で右クリックメニューを開き、近似曲線の追加を選ぶ。（レイアウトタブの近似曲線からでもいけるが、グラフに複数のデータがあるときは、この右クリックメニューから行くの方が、どのデータに近似曲線を引くのかわかりやすい）。すると、選択メニューが出るので、直線でフィッティングを行いたい場合は線形近似を選ぶ。また、グラフに数式を表示も選ぶ

図 4.3 右クリックメニュー

図 4.4 選択画面


すると、このようにグラフに直線がひかれ、この直線を表す式が表示される。

図 4.5 フィッティング結果

メニューで多項式近似、次数を 2に設定すると、二次曲線でフィッティングすることも可能である。


図 4.7 フィッティングの結果


4.2.2 フィッティングを行う関数の選択

次数を上げると、フィッティング線のプロット点の通りはよくなる。例えば、6次でフィッティングした結果が以下であるが


図 4.9 フィッティングの結果

これは、やはりおかしい。もし非常に精密な測定をして、その結果がでこぼこしたのなら正しいかもしれないが、今の場合、細かいでこぼこは測定エラーによるもの考えられる。その場合、正しい線が全ての点を通る必要はないし、この複雑な線が線が正しいということは考えにくい。6次関数がおかしいということはわかるが、では 1次関数（直線）が正しいのか、二次関数が正しいのかは、単純にはわからない。だから、フィッティングを行う場合、どの関数を使うかは仮定である。「データの関係が○○関数で表されるとしたら」という仮定で結果を述べる必要がある。あるいは、理論的な予測がわかっているなら、その理論が予測する関数を選ぶ。


4.2.3 書き方の例� �結果

時間 (sec) 温度 (℃)

1 5.7

3 10.4

4 11.1

6 19.5

7 21.8

10 26.2

表１　測定結果

温度と時間の関係を計測した結果として、右の表のような結果を得た。この結果をグラフにしたものが以下のグラフである。

図１　温度と時間の関係

考察得られた結果の関係が、1次関数であると仮定して、最小二乗法でフィッティングを行った。その結果、温度 T と時間 tの間に

T = 2.4t+ 3.2

という関係式を得た。したがって温度と時間の関係はこのようになっていると考えられる。� �


4.3 相関分析

最小二乗法は、関係があるデータに対して、どのような関係があるのか関係式を見つける手法であった。しかし、実際にレポートでは、そもそも関係があるのかないのかというところから議論しないといけない場合がある。人間の心理に関わるものとか、薬の効き方などは個人差があり、関係があるのかないのか、簡単にはわからない場合があるその場合に使われるのが相関分析である。

4.3.1 例

例えば、あるクラスでの試験の成績が以下のようであったとする。

名前国語算数理科社会Aさん 75 46 50 83

Bさん 98 80 82 90

Cさん 65 75 75 65

Dさん 88 90 88 80

Eさん 70 55 59 77

Fさん 72 65 69 69

Gさん 90 72 75 90

Hさん 87 70 72 93

Iさん 67 82 85 70

Jさん 50 67 65 60

名前国語算数理科社会Kさん 55 97 99 58

Lさん 100 100 100 100

Mさん 70 88 81 78

Nさん 65 82 85 55

Oさん 62 73 77 65

Pさん 78 60 64 88

Qさん 82 76 75 76

Rさん 88 72 75 80

Sさん 90 84 86 80

Tさん 95 90 88 90

さて、

1. 国語の成績がいい生徒は社会の成績がいいだろうか？2. 算数の成績がいい生徒は理科の成績がいいだろうか？3. 国語の成績がいい生徒は算数の成績がいいだろうか？4. 国語の成績がいい生徒は理科の成績がいいだろうか？

1．、2.については、そんな気がするが、3.、4.についてはよくわからない。読解力はどんな強化でも基本であるので、国語の成績と算数や理科の成績は関係あるような気もするが、あまり関係ないような気もする。いずれにせよ、この表だけでは何とも言えない。

Excelによる解析 1

表のままではよくわからないにので、表を Excelに打ち込み、詳しく見てみる。横軸を国語の成績、縦軸を社会の成績にするように表を選択して、散布図でプロットしたものが次の図である。

4.3 相関分析 61

図 4.10 国語と社会の成績の関係

これを見ると、プロット点が右肩上がりになっていて、国語の得点が良いと、社会の成績が良いという傾向が見て取れる。しかし同様に、国語の成績と算数の成績の関係を見ると次のようになる。

図 4.11 国語と算数の成績の関係

この結果はプロット点が右肩上がりになっているような、なっていないような、微妙な結果になっている。こういうとき、「私には、右肩上がりになっていて、国語の得点が良いと、算数の成績が良いという傾向が見て取れる。」という結論を言っても説得力がない。自分の主観ではなく、もう少し客観的な判断が欲しい。そういうときに使うのが相関係数である。

相関係数 1:CORREL関数

相関係数は、二つのデータの関連性を表す数値である。−1 ∼ 1の値を取る。相関係数の意味は、分野や状況によって多少違うが、だいたい以下のようになる。


相関係数の値表現意味1 ∼ 0.7 強い正の相関がある一方が増加すると、明らかにもう一方も増加する0.7 ∼ 0.4 正の相関がある一方が増加すると、もう一方も増加する0.4 ∼ 0.2 弱い正の相関がある一方が増加すると、もう一方も増加する傾向がみられる0.2 ∼ −0.2 相関がない関係性が見られない−0.2 ∼ −0.4 弱い負の相関がある一方が増加すると、もう一方が減少する傾向がみられる　−0.4 ∼ −0.7 負の相関がある一方が増加すると、もう一方が減少する−0.7 ∼ 1 強い負の相関がある一方が増加すると、明らかにもう一方が減少する

相関係数の計算はかなり面倒だが、Excelでは CORREL関数*7で計算できる。使い方は

=CORREL(データの範囲 1,データの範囲 2)

とする。先程の例で、国語と算数の相関係数を計算してみると

図 4.12 国語と算数の成績の関係

結果は、0.2277となる。これは「弱い正の相関がある」の範囲に入る。したがって、レポートに書くときは� �国語と算数の成績の相関係数を求めたところ、0.23となった。したがって、国語と算数の成績には弱い正の相関がみられる

� �と書くと説得力が出てくる。

*7 相関は英語で、correlationということから

4.3 相関分析 63

相関係数 2:分析ツールの利用

どれとどれの相関が最も強いかを調べたいときは、すべての組み合わせで相関係数を求める必要がある。CORREL関数を使うことで、比較的簡単に求められる相関係数であるが、それでも全ての組み合わせを計算するとたいへんである。そういうときは、分析ツールの相関分析を使うと簡単である。まず、データタブのデータ分析をクリックする*8。

図 4.13 データ分析

相関を選択する。

図 4.14 相関分析

*8 データ分析がない場合はこの節の最後を参照


選択したら、図のところをクリックする。

図 4.15 データのセット１

表でデータの領域を選択し、図のところをクリック

図 4.16 データのセット２

先頭行をレベルとして使用するにチェックを入れ、OKを押す。

図 4.17 データのセット３

新しいシートに、全ての組み合わせで相関係数が計算される。

4.4 Excel以外のデータの利用 65

図 4.18 相関係数

データ分析の出し方� �データタブに分析ツールがない場合は次のようにして出す。

ファイル→オプション→アドイン　を選択。

管理 (A):を Excelアドインにして（たぶん最初からなっている）、設定（G)を押す。

分析ツールにチェックを入れて、OKを押す。

一度設定すれば毎回する必要はない。データタブにデータ分析というものがあれば正しく設定できている。

� �

4.4 Excel以外のデータの利用

統計に使うデータは一般に数が多い。数十から場合によっては百を超えるデータを扱うことになる。このような場合、最近では人間がすべてを処理するのではなく、一部を機械に処理させたデータを敦子うこ


とがある。例えば、コンビニの売り上げなどはバーコードリーダーを通してコンピュータに記録されるので、それを読みだして使えば、いちいちデータを手で打ち込む必要はない。しかし、そのような記録装置のデータがただちに Excelで使えるという保証はない。そういうときによく使われるのが CSV形式*9のデータである。これは、各データが“，”（カンマ）で区切られた形式のデータである。ほとんどの記録装置は CSV 形式で保存するという機能、あるいは CSV 形式に変換するという機能があるはずなので、それで CSV形式のデータファイルを作れば、これは Excelで読むことができる。ただし、CSV形式のデータは Excelのデータ形式ではないので、Excelで読むとき全ての Excel

ファイルでは見つからない。全てのファイルにする必要がある。それでも、CSV形式が作れない記録装置や、あるいはカンマを別の用途で使っているため区切り記号としてカンマが使えないということがある。そういう場合でも、区切り記号が、空白（スペース）やタブなど、決まったルールで区切られているものなら、人間が少し補助してやることで読み込むことができる*10。そういうファイルを開くと、以下のような画面が出る。最初の画面はそのままでいいだろう。次へで二枚目に行く。二枚目の画面で区切り記号を指定する。

図 4.19 データのよみこみ図 4.20 区切り記号の指定

3枚目の画面のそのまま完了でいいだろう。そうすると Excelの表にデータがセットされる。

図 4.21 データのよみこみ図 4.22 Excelの表

*9 comma　 separated values*10 区切り記号ではなく、「○文字ごとに区切っていく」という指定もできるが、これはあまり使わないだろう

67

第 5章 Excelのレポート関連の技 (グラフ関係)

5.1 データ名が数値の棒グラフ、折れ線グラフ

棒グラフを作成する場合、例えばデータ項目が文字の場合、項目と数値を選んでグラフを作れば、棒グラフが出来る。

図 5.1 売り上げのグラフ

ところが、データ項目も数値の場合、うまく棒グラフが出来ないことがある。例えば、プライバシーの観点から、最近は具体的な患者名を書かず、患者番号というような書き方をしていることがあるが、そういう場合うまくいかない。患者番号もグラフで表現されてしまう。

図 5.2 患者の体温のグラフ（失敗）

68 第 5章 Excelのレポート関連の技 (グラフ関係)

そういうときは、まず、グラフにしたい数値だけを選択し（一番上のデータ名を選んだほうが良い）、横軸に入る数値は選択せずに棒グラフを作る。

図 5.3 患者の体温のグラフ

次に、グラフ領域で右クリックメニューを出し、データの選択を選ぶ。


編集を押し、データ選択画面を出す。

図 5.5 データの選択図 5.6 データ入力画面

5.1 データ名が数値の棒グラフ、折れ線グラフ 69

表中の横軸に表示するのデータを選択し（一番上は選ばない）、OKを押す。データの選択画面でもう一度 OKを押す。

図 5.7 データの選択図 5.8 データ入力画面

すると、横軸が数字の棒グラフが出来る。

図 5.9 横軸が数値のグラフ

軸ラベルを付けて完成。

図 5.10 患者の体温のグラフ（成功）

折れ線グラフの場合も同様の手順で、横軸が数値のグラフが出来る。


5.2 散布図で一部データがない場合

複数のデータを比較する場合、データの一部がない表が出来ることがある。そういう表で例えば、プロット点を線でつなぐようなグラフを作成すると、以下のようになってしまう。

図 5.11 データに欠損がある表ののグラフ

そういうときは、グラフ中で右クリックメニューを出し、データの選択を選ぶ


非表示および空白のセルを押し、データ要素を線で結ぶを選択する

図 5.13 非表示および空白のセル図 5.14 データ要素を線で結ぶ

5.3 二種類のグラフを混在させる 71

すると、このようなグラフになる。

図 5.15 線がつながったグラフ

5.3 二種類のグラフを混在させる

普通、気温は折れ線グラフ、降水量は棒グラフで表現される。このように異なる種類のグラフを合体させて表現する技を説明する。

図 5.16 棒グラフと折れ線グラフが混在しているグラフ

まず、表全体を選択して、グラフ化する。この時は棒グラフか折れ線グラフかどちらかしか選択できないので、例えば棒グラフを作る。


図 5.17 棒グラフ

グラフの種類を変更したい方（今の場合は、気温）の上で右クリックメニューを開き、系列グラフの種類の変更を選択。その後、変更したいグラフを選ぶ

図 5.18 系列グラフの種類の変更

図 5.19 グラフの種類の選択

すると、気温が折れ線グラフになる。

図 5.20 棒グラフと折れ線グラフが入ったグラフ

しかし、このままでは折れ線がグラフの下の方のあって、見づらい。こういうときは第２軸を利用する。

5.3 二種類のグラフを混在させる 73

折れ線の上で右クリックメニューを出し、データ系列の書式設定を選択する。系列のオプション画面で「第２軸」にチェックを入れる。

図 5.21 データ系列の書式設定図 5.22 第２軸

すると、グラフがこのように変化する。

図 5.23 棒グラフと折れ線グラフが入ったグラフ

これに合わせて、軸ラベルなども項目が増えるので、これをつかってグラフを仕上げる。

図 5.24 軸ラベルの設定

よいレポートを書くために鈴木　肇　著

平成 25年 4月 25日発行

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よいレポートを書くために - chubu-univ · 2013-05-03 · 1.3 典型的な例..... 9 第2 章 具体的な書き方 11 2.1 ... 第4 章 Excel のレポート関連の技(統計解析)53

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