数量とは？
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公共土木工事の設計数量計算は構造計算等、分野別のアプリケーションソフトや表計算ソフト等を使用して各社・各様の書式に纏め上げているのが現状です。 建設省ではこれを統一・標準化するべく１９９９年４月を目途に統一フォーマット（表計算書式）を本格運用する旨指導を開始しています。 本システムは、面積計算書、体積計算書、鉄筋計算書、鋼材計算書、単位数量計算書、一般計算書を作成することにより、設計数量総括表を自動作成しますが、同時に建設省フォーマットの数量集計表を自動作成するものです。 操作はシステムに搭載されたマスタ選択による主要２４工事区分工種ツリーの作成、他工事からのデータ取込や工区分割作業が簡単に行えるなどコンピュータの特性をフルに生かした設計コンサルタント会社のコスト削減に寄与するシステムです。 今まで、ユーザーが作成された灌漑用パイプラインや、伐開樹木等の集計表を多用する構造物数量用の算出エクセル表はエクセルリンク機能を利用すれば算出結果セルを指定するだけで簡単に利用することが出来ます。また、リンクされた表を修正するだけで、計算書から総括表まで自動集計されますので集計ミスが無くなります。 道路設計でよく利用される側溝・暗渠・小型擁壁等の道路付属構造物のなかから標準図集を基にして約５００種類をマスター化してあるために、簡単な道路設計ではマスターを参照するだけで数量計算書を作成することが出来ます。また、参照した計算書は、ユーザーによって自由に修正することが出来ます。 全体数量を出してしまえば、今まで大変な作業であった予算に応じた工区分割についても、工区分割シミュレーション機能を利用すれば開始測点・終了測点を指定するだけで自動的に分割することができます。 計算式が自由に作成でき自動計算されるので、橋台・橋脚はもとより橋台護岸工等の複雑な形状の数量算出式も簡単に作成することが出来ます。 また、検算についても、今まで二度三度と再計算をして計算結果があっているかチェックする必要がありましたが、このシステムでは式や入力数値をチェックするだけでよくなります。 数量算出式に代入式が使用できるのでよく使う構造物の計算式を代入式で作成しておけば、代入値を入れ替えて自動計算で数量を計算することが出来ます。 区画道路等の単一規格道路等の数量計算書をエクセル表で作成され場合、項目追加や他工事計算書を再利用した場合、集計セルの再設定時間や設定ミスによる集計ミス等が生じていますが、このシステムではエクセル表の数量計算書を一度、リンク設定すれば他工事参照機能を使用すれば他工事計算書は参照読み込みするだけで何度でも再利用することができます。また、自動的に総括表への集計も行われます。 |
[ 143] 数量名人/数量計算
[引用サイト] http://www.unico.co.jp/hp/unico_cals/cals/sfsur/
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ガットマン尺度項目や順序尺度項目を数量化３類にかける２つの軸をプロットすると馬蹄形U字型もしくはベルカーブが生じることが分かっている。 数量化３類を使って分析した結果。Guttman(1950)はスケーログラムの分析であり，横軸は被験者を並べたものであるが，このグラフと同等である。図は横軸を第１固有値に対応するもの。第１軸。縦軸を第２固有値に対応する第２軸である。変数名はV1_1 がアイテム１の第１カテゴリ（上の表のV1で１と答えたもの），V1_2がアイテム１で第２カテゴリ（上の表のV1で２と答えたもの）の位置を示す。V1_1からV5_2まできれいな２次曲線になっている。 Guttman(1950)はこれを意味のあるものとしてとらえ、完全尺度ならば、(1)最小２乗関数、(2)強度(intensity)を示すものとした。３，４固有値に対応するものとしてclosure, involution として心理的意味を解釈した(Guttman, 1954)。強度はその最小値をとるところが、０点を表し、両端にいくほど、強度が増す。closureはポジティブのなかでよりポジティブなゾーンとポジティブが低いゾーン、および、ネガティブの中でよりネガティブなゾーンとネガティブ度の低いゾーンに分ける。という解釈を行うのであるが、実際には数量化しているのでそのような解釈軸は必要ないであろう。複数の軸が一つの数量化のための補足となっているだけである。 数量化３類または，多重対応分析（Multiple Coordinate Analysis; MCA), HOMALSにおいてこの強度成分が必ずでるとはされていないが，ある条件が揃えば出現する。つまり，順序尺度を構成する因子がある場合である。 駒澤(1982)はGuttman の３成分が３次元立体視では渦巻き状になっていることを示したが、それらがどのような意味を持つかには関心がない。つまり意味のあるものかどうかにも関心がない。 ただし、一次元構造や間隔尺度をもつデータの場合、第３固有値のもつ意味は違ってくる。強度、クロージュア、インボリューションなどの構造は０点の位置ぎめなど、抽出された一次元ものさしの特徴をより詳細に調べる上役立つものといえよう。したがって第３固有値いかに対応する最適スコアは、それによって全く新しいものさしが構成されたと考えるよりは、むしろ第２固有値による一次元尺度を補強するものと考えた方が自然であると思われる。 MCAにおける馬蹄形が生じないように対処する方法はGreenance(1984)が要領よくまとめている。 一般的に数量化３類がもとのデータ構造を復元できない場合については大津(1996)にある。大津(2002)も参照のこと。不安定さに触れている。 逆に馬蹄形が生じることを利用して，順序尺度であることを示そうという例もある(山岡, 2002)。２値データならば，ガットマンの方法を用いるのだが，多段階のデータの順序性を一度に示すことを利用するのである。 作成法は相互に一定の相関（たとえば r=0.6）のデータを200個生成(５×２００）する（任意の相関行列を満たす正規乱数生成マクロを使用）。そのデータを各変数ごとに上位から等しい人数ごとに５段階に区切る(rank v1 to v5 /ntile(5) into rv1 to rv5.) 結果は下のとおり。相互の相関が0.7の場合明瞭に放物線がわかる。アイテムカテゴリのプロットよりも個体数量のプロットのほうが明確に放物線であることがわかる。 相互相関が0.4ぐらいまではなんとか放物線が見て取れるが，相互相関が0.3になると放物線であることはわからない。 SPSSのcatpca（カテゴリーデータの主成分分析）においては順序尺度の順序を守る処理ができる（「尺度と重み付けの定義」の最適尺度水準を順序にする）。相互相関が0.6の場合のデータを処理すると次のようになる。オブジェクト数量しか全体図を出力できない。数量化３類の結果と比較してみる。データ(6data.sav) すべてが順序尺度であるならば主成分分析または因子分析をするというのもよく使われる。極端に順序尺度にこだわる人もいるが，それが杞憂であることがわかる。 Gifi(1990)では，リッカート尺度のそのまま数値として分析する場合とhomals の結果を比較し，homals によって得られるものは少ないとしている(p434-p440)。 ５段階評定以上ならあまり問題ではない（萩生・繁桝, 1996)。経験的にもそのようなことが言われている(semnet の発言)。 ２段階評定（二値データ）なら，最近は四分相関(tetrachoric correlation)をとる方法（計算プログラム）を因子分析することが薦められている。 mplus, EQS, LISRE などの共分散構造分析のソフトは四分相関，多分相関, さらに順序尺度と間隔尺度の相関を求めることができる。 実際のデータを処理すると次のようにゆがんだ形になることがある。これはどうしてなるのか。いずれにしても馬蹄形問題も起こっていることを示している。 (1)頻度の違い（端っこの値の頻度に差がある。下の図だと１にくらべて７と答えている人数がはっきり多い （数量化３類,homals,対応分析の問題参照） (2)両極反応のように端っこばかり答えるひとがいて，それが端っこをゆがめる。下の図では１と答える人が７と答える率がかなりある。 (1)(2)を合わせると，１と答える人が少ないのに７と答える率が高いため起こったと考えられる。つまりランダムに１，７と答えている人がいるのではないかという疑いである。そして１と答えるひとにはランダムな率が高くなっている。１と答える人に比べ７と答える人は一般に多くなっている。つまり反応バイアスがある。 萩生田伸子・繁桝算男(1996). 順序付きカテゴリカルデータへの因子分析の適応に関するいくつかの注意点. 心理学研究, 67, 1-8. 大津悦夫(1996). 次元縮約の落し穴. 統計数理研究所共同研究レポート「多変量質的データの構造解析に関する研究」年月統計数理研究所研究代表者柳井晴夫 （新しいところではまだこの論文読めないようです） 大津悦夫(2002). 尺度混在データのための主成分分析. 柳井晴夫ほか編 多変量解析実例ハンドブック 朝倉書店 山岡和枝 (2002). 健康関連QOLに及ぼす性格特性の影響−数量化III類による分析を中心として 柳井晴夫ほか編 多変量解析実例ハンドブック 朝倉書店 |
[ 144] 数量化３類と順序尺度項目−馬蹄形問題
[引用サイト] http://www.ec.kagawa-u.ac.jp/~hori/yomimono/3ruihorse.html
