性格特性語と教科ごとの先生の印象
南風原「心理統計学の基礎」、有斐閣、2002にある性格特性語８語、温和、陽気、外交的、親切、社交的、協力的、積極的、素直、を用いて、国語、英語、社会、理科、数学、体育の一番その科目の先生らしい先生を思い浮かべて評定した。９人分のデータを双対尺度法で分析した結果が次図である。
上の図をクリックすると大きな図（pdfファイル）が表示される。
第１次元の値の大小順にデータを並べると次のようになっている。
|
第1次元での並べ換え 体1 1 1 1 1 1 1 1 1 -0.603 国2 1 1 1 1 1 1 1 1 -0.603 英2 1 1 1 1 1 1 1 1 -0.603 社2 1 1 1 1 1 1 1 1 -0.603 理2 1 1 1 1 1 1 1 1 -0.603 体2 1 1 1 1 1 1 1 1 -0.603 国4 1 1 1 1 1 1 1 1 -0.603 体4 1 1 1 1 1 1 1 1 -0.603 社8 1 1 1 1 1 1 1 1 -0.603 体9 1 1 1 1 1 1 1 1 -0.603 数3 1 1 1 1 1 1 1 2 -0.583 体3 1 1 1 1 1 1 1 2 -0.583 社4 1 1 1 1 1 1 1 2 -0.583 数1 1 1 1 1 1 1 1 2 -0.583 体5 1 1 1 2 1 1 1 1 -0.579 体7 1 1 1 2 1 1 1 1 -0.579 英7 1 1 1 1 1 2 1 2 -0.541 理3 1 1 1 1 2 1 1 1 -0.520 英5 1 1 1 2 1 2 1 2 -0.518 社7 2 1 1 1 1 2 1 2 -0.424 国1 3 1 1 1 1 1 1 1 -0.401 体8 3 1 1 1 1 1 1 1 -0.401 数6 3 1 1 1 1 1 1 2 -0.381 英8 3 1 1 1 1 1 1 2 -0.381 社6 3 1 1 1 1 2 1 2 -0.340 数2 1 1 3 1 1 1 1 1 -0.337 英9 1 1 3 1 1 1 1 1 -0.337 理5 1 1 2 2 2 2 1 1 -0.320 英1 1 1 2 2 2 2 1 1 -0.320 国6 1 1 1 1 2 2 2 2 -0.312 国7 1 1 3 1 2 1 1 2 -0.234 英4 1 1 1 1 2 1 3 1 -0.234 体6 3 1 1 2 1 1 2 2 -0.211 数4 3 2 1 1 1 1 1 1 -0.181 国5 1 1 2 1 2 1 3 1 -0.100 理7 2 3 1 1 2 1 1 2 -0.058 数7 2 1 1 3 2 2 1 2 -0.019 理8 1 1 3 1 3 1 1 1 0.044 国9 1 1 1 3 1 1 1 3 0.046 社1 1 3 2 1 1 2 3 2 0.204 数5 3 3 2 2 2 2 1 2 0.226 数9 1 1 1 1 1 3 3 3 0.390 理6 3 3 3 2 2 2 2 2 0.503 英3 1 2 3 1 3 1 3 1 0.550 社5 1 3 2 2 2 3 1 3 0.670 数8 1 3 3 1 3 1 3 3 0.980 理1 3 3 3 1 3 3 3 1 1.238 英6 3 3 2 3 3 3 2 2 1.310 社3 2 2 3 3 3 3 3 1 1.371 国8 3 3 3 1 3 3 3 3 1.563 理9 3 3 3 3 3 3 1 3 1.600 社9 3 3 1 3 3 3 3 3 1.620 国3 3 3 3 3 3 3 3 3 1.886 理4 3 3 3 3 3 3 3 3 1.886 |
上のリスト内のデータの並び方から第１次元の値が大きい先生はポジティブな意味合いのある性格特性語で否定的な評価を受けていることがわかる。
第２次元の値の大小順にデータを並べると次のようになる。
|
第2次元での並べ換え 英3 1 2 3 1 3 1 3 1 -0.891 社3 2 2 3 3 3 3 3 1 -0.653 数4 3 2 1 1 1 1 1 1 -0.598 理8 1 1 3 1 3 1 1 1 -0.542 数2 1 1 3 1 1 1 1 1 -0.487 英9 1 1 3 1 1 1 1 1 -0.487 数8 1 3 3 1 3 1 3 3 -0.480 数9 1 1 1 1 1 3 3 3 -0.428 社2 1 1 1 1 1 1 1 1 -0.421 理2 1 1 1 1 1 1 1 1 -0.421 体2 1 1 1 1 1 1 1 1 -0.421 国4 1 1 1 1 1 1 1 1 -0.421 体4 1 1 1 1 1 1 1 1 -0.421 社8 1 1 1 1 1 1 1 1 -0.421 国2 1 1 1 1 1 1 1 1 -0.421 体1 1 1 1 1 1 1 1 1 -0.421 英2 1 1 1 1 1 1 1 1 -0.421 体9 1 1 1 1 1 1 1 1 -0.421 理1 3 3 3 1 3 3 3 1 -0.375 国8 3 3 3 1 3 3 3 3 -0.344 国1 3 1 1 1 1 1 1 1 -0.344 体8 3 1 1 1 1 1 1 1 -0.344 国9 1 1 1 3 1 1 1 3 -0.332 国3 3 3 3 3 3 3 3 3 -0.285 理4 3 3 3 3 3 3 3 3 -0.285 社9 3 3 1 3 3 3 3 3 -0.220 英4 1 1 1 1 2 1 3 1 -0.192 理9 3 3 3 3 3 3 1 3 -0.190 社4 1 1 1 1 1 1 1 2 -0.149 数1 1 1 1 1 1 1 1 2 -0.149 数3 1 1 1 1 1 1 1 2 -0.149 体3 1 1 1 1 1 1 1 2 -0.149 理3 1 1 1 1 2 1 1 1 -0.097 数6 3 1 1 1 1 1 1 2 -0.072 英8 3 1 1 1 1 1 1 2 -0.072 体7 1 1 1 2 1 1 1 1 -0.034 体5 1 1 1 2 1 1 1 1 -0.034 国7 1 1 3 1 2 1 1 2 0.110 国5 1 1 2 1 2 1 3 1 0.187 英7 1 1 1 1 1 2 1 2 0.270 社6 3 1 1 1 1 2 1 2 0.348 社7 2 1 1 1 1 2 1 2 0.391 理7 2 3 1 1 2 1 1 2 0.423 英5 1 1 1 2 1 2 1 2 0.657 社1 1 3 2 1 1 2 3 2 0.682 体6 3 1 1 2 1 1 2 2 0.714 数7 2 1 1 3 2 2 1 2 0.774 社5 1 3 2 2 2 3 1 3 0.885 英6 3 3 2 3 3 3 2 2 0.896 国6 1 1 1 1 2 2 2 2 0.994 理5 1 1 2 2 2 2 1 1 1.089 英1 1 1 2 2 2 2 1 1 1.089 理6 3 3 3 2 2 2 2 2 1.519 数5 3 3 2 2 2 2 1 2 1.565 |
図でも表されているように、「数５」と「理６」の先生が特に大きい値になっている。データで２の値は「わからない」という評定なので、特徴のはっきりしない先生であったと思われる。第２次元の値での並べ替えでは、「当てはまらない」を表す３の値を挟んで「当てはまる」をあらわす１のデータが並んでいるので、第２次元に表されている関係は単純な線形関係ではない。このように単純な線形関係以外をも簡単に扱えるのが双対尺度法などの特徴である。