なるという結論を導くことができたここで既存研究と本論文の違いを主張したい既存の研究としては宮本田口 (2005) によって年俸額の大小が勝率に与える影響について分析がなされているが本論文と年俸のデータについて違いがある既存研究では年俸のデータを球団に所属する全選手の平均年俸としているが

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あいりしもね
5 years ago
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1 第 1 節はじめに日本のプロ野球球団には読売ジャイアンツ福岡ソフトバンクホークスに代表される資金力のある球団と広島東洋カープ横浜 DeNA ベイスターズに代表される資金力のない球団とが存在する資金力の高い球団は高額の年俸を提示することで能力実績のある選手を揃えることができるが資金力の低い球団は有力選手を揃えることができないそのため資金力のある球団ほど勝率は高くなり資金力の低い球団ほど勝率が低くなると考えられるしかし現実には資金力の高い球団が下位に落ち込むことや資金力の低い球団が上位に躍り出ることは頻繁に起こりうるこのことから私は資金力のある球団と資金力のない球団のそれぞれにとって好成績を収めるために適切な選手雇用戦略は異なるものであるのではないかまた異なるとすればどのように異なるのかという疑問をもちこの研究に至った今回の研究では 2011 年シーズンから 2015 年シーズンの5 年分のセントラルリーグ ( 以下セリーグ ) とパシフィックリーグ ( 以下パリーグ ) の各 6 球団合計 12 球団を一定の基準によって資金力の高い球団と資金力の低い球団とに分け勝率に影響を与えると思われる3つの要素について回帰分析によりその影響の有無大きさが資金力の大小によって異なるのかどうかを調べる勝率に影響を与えると思われる3つ要素とは球団に所属する全選手の年俸額の合計球団に所属する全選手のプロ入り後の年数の平均ホームゲーム ( 自チームが本拠地とする球場における試合 ) における平均観客動員数のことである分析前に3つの予想を立てた 1つ目は年俸額の合計という要素が勝率に与える影響は資金力の高い球団のほうが大きいという予想である根拠は資金力のある球団にとっては金にものを言わせた選手雇用戦略が成功したとき勝率が向上すると考えたことである 2つ目はプロ入り後の平均年数という要素が勝率に与える影響は資金力の低い球団のほうが大きいという予想である根拠は資金力の低い球団が高い勝率を収めるのは選手の育成に成功したときだと考えたことである 3つ目はホームゲームでの平均観客動員数という要素が勝率に与える影響は資金力の低い球団のほうが高いという予想であるこれは自分の感覚としてファンと選手の交流が密にはかられているときに球団が好成績を収めることが多いということがあったことからそう考えた分析によって導き出された結果は次の通りである年俸額の合計については資金力の高い球団では勝率に影響を与えるが資金力の低い球団では影響を与えないということがわかったプロ入り後の平均年数については資金力の高い球団低い球団についても影響を与えないとわかったホームゲームでの平均観客動員数は資金力の低い球団では勝率に影響を与えるが資金力の高い球団では影響をあたえないことがわかったこれより資金力の大小により勝率を向上させるための選手雇用戦略が異 1

2 なるという結論を導くことができたここで既存研究と本論文の違いを主張したい既存の研究としては宮本田口 (2005) によって年俸額の大小が勝率に与える影響について分析がなされているが本論文と年俸のデータについて違いがある既存研究では年俸のデータを球団に所属する全選手の平均年俸としているが本論文では球団に所属する全選手の年俸の合計額としている各球団によって所属する選手数に違いがあるため平均年俸額の大小は球団の資金力の大小を正確には意味しない球団の資金力をより正確に反映したデータを用いているという点に違いがある本論文の構成は以下の通りであるまず第 2 節において問題の背景となる情報を説明する次に第 3 節においてこの分析における仮説について述べる第 4 節では分析に用いるデータ第 5 節では分析方法について説明する第 6 節で分析結果をまとめ第 7 節で分析結果の解釈を行い第 8 節で分析における課題と問題点について検討をしているそして最後に第 9 節で改めて全体をまとめている第 2 節問題の背景となる情報 2-1 日本のプロ野球について日本のプロ野球はセントラルリーグとパシフィックリーグによって構成されておりそれぞれのリーグに6 球団が所属している 3 月下旬 ~10 月中旬までをシーズンとしておりシーズンはおおよそ3つの時期に分けることができる 1つ目は基本的にリーグ内のチームとクライマックスシリーズ ( 後述 ) での優位なポジションをかけて戦うレギュラーシーズン 2つ目は各リーグのレギュラーシーズンにおける1~3 位チームがレギュラーシーズンの成績によって有利不利がある時点から再度リーグ優勝チームを決めるために戦うクライマックスシリーズ 3つ目はクライマックスシリーズにおける各リーグのチャンピオン同士が日本一をかけて戦う日本シリーズであるまたレギュラーシーズンは基本的は同一リーグ内のチームとの対戦であるが途中別のリーグのチームと試合をする交流戦が設けられている 2011 年 ~2014 年はレギュラーシーズン 144 試合のうち交流戦は 24 試合あり 2015 年はレギュラーシーズン 143 試合のうち交流戦は 18 試合あった 2-2 球団の略称についてセリーグおよびパリーグに所属する各球団をそれぞれ表 1 の通りの略称で表記する表 1 球団の略称 2

3 セリーグパリーグ読売ジャイアンツ巨人福岡ソフトバンクホークスソフトバンク阪神タイガース阪神北海道日本ハムファイターズ日本ハム中日ドラゴンズ中日千葉ロッテマリーンズロッテ広島東洋カープ広島埼玉西武ライオンズ西武横浜 DeNA ベイスターズ横浜オリックスバファローズオリックス東京ヤクルトスワローズヤクルト東北楽天ゴールデンイーグルス楽天 2-3 横浜 DeNA ベイスターズについて横浜 DeNA ベイスターズは 2011 年 12 月の親会社の変更により球団名を変更している横浜という表記に関して 2011 年は横浜ベイスターズを 2012 年以降は横浜 DeNA ベイスターズを指すものとする 2-4 ホームゲームについてプロ野球の球団には必ず自チームの本拠地となる野球場が決められているそしてプロ野球の試合はほとんどの場合自チームの本拠地である野球場か相手チームの本拠地である野球場にて実施されるそして自チームの本拠地で開催される試合をホームゲーム相手チームの本拠地で開催される試合をビジターゲームと呼ぶプロ野球の球団には地域のつながりを大切にしながら運営している球団が多く本拠地周辺にはファンが多いのでホームゲームではビジターゲームと比較してより多くの自チームのファンが観戦応援に訪れる第 3 節仮説今回の分析で検証したいのは資金力の有無によって適切な選手雇用の方針球団運営の方針が異なるという仮説であるそのために資金力のある球団と資金力のない球団で勝利に影響を与える要因が異なるかあるいは同じであったとしてもその影響度合いが異なるかを検証する勝利に影響を与える要素としては球団に所属する全選手の年俸総額球団に所属する前選手のプロ入りからの平均年数ホームゲームにおける平均観客動員数の3つについて分析をすることとした分析前に以下の3つの予想を立てた 1 つ目は年俸総額という要素については資金力のある球団のほうが勝利に与える影響が大きいという予想である根拠は資金力のある球団にとっては金にものを言わせた選手雇用戦略が成功したとき勝率が向上すると考えたことである 2つ目はプロ入り後の平均年数という要素が勝率に与える影響は資金力の低い球団のほうが大きいという予想である根拠は資金力の低い球団が高い勝率を収めるのは選手の育成に成功したときだと考えたことである 3つ目は 3

4 ホームゲームでの平均観客動員数という要素が勝率に与える影響は資金力の低い球団のほうが高いという予想であるこれは自分の感覚としてファンと選手の交流が密にはかられているときに球団が好成績を収めることが多いということがあったことからそう考えた第 4 節データ分析は以下のデータを用いて行った 12 球団の 2011 年 ~2015 年の各年度における勝率所属する全選手の年俸総額所属する全選手のプロ入りからの平均年数ホームゲームにおける1 試合あたりの平均観客動員数勝率観客動員数のデータは日本野球機構 (NPB) の公式 HP より引用した年俸総額プロ入り後の平均年数のデータは毎日新聞社が刊行しているプロ野球選手名鑑 2011 ~ プロ野球選手名鑑 2015 より引用したデータをもとに年俸総額については球団ごとに所属選手全員の年俸を足し合わせたものプロ入り後の平均年数については球団ごとに所属選手全員のプロ入り後年数を足し合わせたものをデータとした第 5 節分析方法 5-1 回帰分析とは分析には回帰分析を用いた回帰分析とは統計的多変量解析の一つである公益社団法人日本オペレーションズリサーチ学会がインターネット上で運営する OR 辞書によると目的変数といわれる 1 つの変数と説明変数といわれる変数の間の関数関係を求める方法と定義されているさらに説明変数が 1 つである場合を単回帰分析, 複数である場合を重回帰分析といい, 説明変数の関数を回帰式というとの説明がなされている今回の分析では重回帰分析の手法を用いる 5-2 ダミー変数とは今回の分析ではダミー変数を用いたダミー変数とは世界大百科事典第二版によると擬変数と訳されることもある計量経済学では, 生産定量的に測定された値を示す実変数のほかに, 数量的に表現できない定性的, 属性的なものを分析する必要がある定性的, 属性的な要因を計量経済モデルに取り入れる目的で作られた特別な変数がダミー変数で, 通常 0 または 1 の値をとると説明されている今回の分析では年俸 high ダミーと年俸 low ダミーという2つのダミー関数を用いる年俸 high ダミーは球団に所属する全選手の年俸の合計額が他球団と比較して大きい場合つまり球 4

5 団に資金力がある場合に 1 そうでない場合に 0 の値をとるダミー変数である逆に年俸 low ダミーは年俸の総額が他球団よりも低い場合つまり球団に資金力がない場合に 1 そうでない場合に 0 の値をとるダミー変数である 5-3 何を分析するのか仮設がデータによって支持されるかどうかを検証するために目的変数を勝率として説明変数は3つの独立な変数である球団に所属する全選手の年俸の合計額 ( 以下では年俸と表記する球団に所属する全選手のプロ入り後の平均年数 ( 以下では年数と表記するホームゲーム 1 試合当たりの平均観客動員数 ( 以下では観客動員数と表記する ) にそれぞれ年俸 high ダミーと年俸 low ダミーを掛け合わせたものつまり年俸 * 年俸 high ダミー年俸 * 年俸 low ダミー年数 * 年俸 high ダミー年数 * 年俸 low ダミー観客動員数 * 年俸 high ダミー観客動員数 * 年俸 low ダミーの6つとして回帰式を立てた回帰式については5-1でも説明したが説明変数の値が与えられたときに目的変数の値を推定する式のことである回帰式は以下となった ( 勝率 )= ( 年俸 high ダミー )*( 年俸 )*a 1 +( 年俸 low ダミー )*( 年俸 )*a 2 +( 年俸 high ダミー )*( 年数 )*a 3 +( 年俸 low ダミー )*( 年数 )*a 4 +( 年俸 high ダミー )*( 観客動員数 )*a 5 +( 年俸 low ダミー )*( 観客動員数 )*a 6 +b 5-4 回帰分析に用いたデータについて以下では分析に用いたデータについて目的変数説明変数に分けて詳細な説明をする勝率年俸年数観客動員数のそれぞれのデータの出典等については第 4 節で説明したがデータはそのままの形で用いず多少の調整を施したことで使用した調整の内容を中心に説明する目的変数について目的変数には勝率のデータを用いるこの章でははじめに勝率の他に目的変数として使うのに適当と思われた2つのデータについてそれを採用せず勝率のデータを採用した理由を説明する次に勝率のデータを分析で使うために施した調整について説明するはじめに勝率以外の目的変数の候補を採用しなかった理由について説明する勝率の他にも勝利数そのものやリーグ内の順位がチームのパフォーマンスを表す指標と 5

6 なりうると考えられるがそれぞれ以下の理由から比較的不適当と考えたのでチームのパフォーマンスを表す指標として勝率を採用した勝利数そのものについては以下の理由から不適当と考えた勝利数を目的変数とすると天候不順等による中止および引き分けを考慮する必要がある試合中止引き分けの多いチームがあれば勝利数の多寡は必ずしも順位の大小を意味しないそのことから勝利数を分析のデータとして使うためには中止引き分けの数を考慮に入れて調整をする必要がある煩雑な手続きが必要となるにも関わらず得られるデータが勝率のデータとほとんど同じものになるので勝利数をデータとして採用するのは不適当と考えたリーグ内の順位については以下の理由から不適当と考えた他チームと大きく差を開けて優勝した場合と僅差で優勝した場合とを同等に扱うのは単純化しすぎだと考えられる順位という変数がパフォーマンスが発揮された具合をもとに決定されるものではあることは間違いないが 1 位と2 位 2 位と3 位 5 位と6 位の間のパフォーマンスの差がすべて等しい場合など現実的にありえないことからもわかるようにパフォーマンスの程度を正確に反映するものではない今回の分析はいくつかと要素がパフォーマンスに与える影響を与える影響の有無大小について検討するために実施するその点から考えるとパフォーマンスの程度を正確に反映しないのは致命的であるので採用しなかったつぎに勝率のデータを分析に使うに当たり施した調整について説明する下記の数式によって勝率のデータの調整を実施した ( 調整後の勝率 )=0.50* (n 年におけるチーム X の勝率 /n 年における X の所属するリーグの平均勝率 ) 上記の調整の意図は以下の通りである交流戦では毎年パリーグがセリーグに対して勝ち越すためにレギュラーシーズン全体での各リーグの平均勝率では毎年セリーグは 0.50 を下回りパリーグは 0.50 を上回っているしかしどの程度パリーグが勝ち越すかは年度によって大きくばらつきがあるつまりセリーグとパリーグの実力の差が年度ごとに大きく変動するのであるパリーグのチームの目線で考えると n 年度シーズンとn+1 年度シーズンでリーグ内での競争力は同じでも n 年度とn+1 年度でセパ両リーグの実力差が大きく変動したとするとそのチームの n 年度とn+1 年度の勝率は大きく異なるものとなってしまうセパ両リーグの実力差の変動という要素を排除するためにリーグ平均の勝率を 0.50 とした場合の勝率に実際の勝率を変換する上記の調整を実施したところ 60 個のサンプル (12 球団 *5 カ年 ) について平均値 :0.50, 最小値 :0.351, 最大値 :0.640 となった 6

7 5-4-2 説明変数について以下では年俸年数観客動員数の 3つの独立変数, 年俸 high と年俸 low の2つのダミー変数, および3つの独立変数とダミー変数をそれぞれ掛け合わせることによって作り出した説明変数について説明する 3つの独立変数についてはそれを説明変数に加えた狙いとデータを分析のためにどのように調整したかについて説明する 2つのダミー変数についてはどのような基準で年俸 high と年俸 low の線引きをしたかということを中心に説明する独立変数とダミー変数を掛け合わせることによって作り出した説明変数についてはどのような狙いをもってその操作を実施したのかについて説明する年俸年俸のデータはそのまま使うのではなくその年のリーグ平均の合計年俸額から各チームの合計年俸額がどれだけ乖離しているかをデータとした具体的な処理としては以下の数式にデータを当てはめることにより算出した ( 年俸総額 - リーグ平均年俸総額 )/ リーグ平均年俸総額ただし年俸総額は n 年におけるチーム X に所属する全選手の年俸の合計額リーグ平均年俸総額は n 年における X の所属するリーグ 6 球団の年俸合計額の平均を指す調整の意図は2つある以下においてその意図を説明する第一は外部環境の変化による年度ごとの年俸のベース金額の変動の排除であるここでは外部環境を1 つの球団の経営努力では変えることができないプロ野球産業全体の置かれた環境と定義する具体的には日本国の経済状況の変化, プロ野球産業全体の隆盛衰勢が外部環境の変化に当たる外部環境が変化することで乖離を見る際の基準となる平均の年俸額が変化する外部環境の与える影響を排除して年俸の多寡を見るために各年度において平均に対してどれだけ乖離があるのかつまり高くなっているのか低くなっているのかを年俸の独立変数とした第二はリーグごとにそれぞれのリーグ平均と比較したことであるリーグで分けずに 12 球団の平均からの乖離を年俸を表す変数とした場合目的変数 ( 勝率 ) はリーグ内の他球団との関係によって決まっているにも関わらず説明変数が 12 球団の平均からの乖離で決まっていることとなり分析が不正確になる具体的には 5 年間のリーグ内 6 球団の平均年俸総額をセリーグとパリーグで比較したときセリーグの平均年俸総額のほうがパリーグのそれよりも平均で2 億円高いそうすると 7

8 年俸を表す変数はセリーグのほうがパリーグよりも全体的に高くなるその結果仮に年俸の大きさが勝利数に対してポジティブな影響を与えるとした場合セリーグでは説明変数につく係数 ( 上記の回帰式における a 1 a 2 ) の値がセリーグでは実際よりも低くパリーグでは実際よりも高くなってしまうこのような事態が発生するため乖離を見る際の基準となる平均を 12 球団での平均とすることは説明変数が目的変数に与える影響を正確に把握することができないので不適当である年数年数のデータもそのまま使うのではなく年俸と同様に各チームの全選手のプロ入り後平均年数をリーグ内 6 球団で平均したものから各チームの合計年数がどれだけ乖離しているかをデータとした具体的な処理としては以下の数式にデータを当てはめることにより算出した ( プロ入り後年数平均 - リーグ平均プロ入り後年数平均 ) / リーグ平均プロ入り後年数平均ただしプロ入り後年数平均はn 年におけるチーム X に所属する全選手のプロ入り後の年数の平均値リーグ平均プロ入り後年数平均とはn 年における X の所属するリーグ6 球団にとってのプロ入り後年数平均の平均である調整の意図は2つある以下においてその意図を説明する第一はプロ野球選手の平均プロ入り後年数の低下の影響を排除するためであるセリーグでは 2011 年に年であった全選手のプロ入りからの年数の平均が 2015 年には 6.39 年となっているこの傾向はパリーグにおいても同様である年度によって平均年齢が大きく変動するためその年度におけるリーグ平均からの乖離を年数の変数とした第二はリーグごとにそれぞれのリーグの平均と比較したことである年俸と同様に目的変数に合わせて説明変数でも 12 球団の平均に対しての乖離ではなくリーグ内 6 球団の平均に対しての乖離を年数のデータとした観客動員数観客動員数のデータもそのまま使うのではなく年俸年数と同様にリーグ内 6 球団のホームゲーム1 試合当たりの観客動員数の平均から各チームのホームゲーム1 試合当たりの観客動員数がどれだけ乖離しているかをデータとした具体的な処理としては以下の数式にデータを当てはめることにより算出した 8

9 ( ホームゲームでの平均観客動員数 - リーグ平均ホームゲームでの平均観客動員数 ) / リーグ平均ホームゲームでの平均観客動員数調整の意図は以下の2 点である第一はプロ野球の人気の変動による影響を排除するためであるで年俸のデータを外部環境の変化による影響を排除するように調整したが狙いは観客動員数についても同様であるプロ野球の人気が変動すればリーグ平均の観客動員数が変化すると考えられる各年度においてその時の平均に対してどれだけの乖離があるのかが肝心であるので観客動員数についても乖離を見る際の基準となる平均は 2011 年から 2015 年の5 年分の平均ではなくそれぞれの年の平均とした第二はリーグごとにそれぞれのリーグの平均と比較したことである年俸と同様に目的変数に合わせて説明変数でも 12 球団の平均に対しての乖離ではなくリーグ内 6 球団の平均に対しての乖離を年数のデータとしたダミー変数分析に用いたダミー変数について説明する今回の分析では年俸 high ダミーと年俸 low ダミーという2つのダミー変数を用いるダミー変数については 5-2で説明した通りである年俸 high ダミーは年俸総額の高い球団つまり資金力のある球団のある球団である場合 1の値をとり年俸総額の低い球団つまり資金力のない球団の場合 0の値をとる逆に年俸 low ダミーは資金力の低い球団である場合に1の値をとり年俸の高い球団の場合 0の値をとる年俸 high と年俸 low の線引きであるが以下の2つの条件を満たしている球団を年俸 high そうでない球団を年俸 low とした 1つ目の条件は 5 年間の年俸総額の平均がリーグ平均のそれを上回っていること 2つ目の条件は 5 年間の間に年俸総額がリーグ平均のそれを下回ったことがないことである上記の条件によって巨人阪神ソフトバンクを年俸 high の球団それ以外の 12 球団を年俸 low の球団とした中日は前者の条件は満たしていたものの後者の条件を満たしていなかったそれ以外の8 球団は前者後者いずれの条件も満たしていなかったダミー変数を分析に用いた意図については次章で説明する独立変数とダミー変数を掛け合わせて作った説明変数について説明変数は年俸, 年数, 観客動員数を表す3つの独立変数と年俸 high ダミー, 年俸 low ダミーを掛け合わせて6つ設けた年俸 high 球団と年俸 low 球団のそれぞれについて 3つの独立変数を説明変数とする回帰式を立ててそれぞれ分析することと意味としては同じであるが 1つの回帰式で同時に年俸 high 球団と年俸 low 球団の分析を実施するため独立変数にダミー変数を掛け合わせるという操作 9

10 を実施した年俸 high 球団の場合年俸 low ダミーが0の値をとるそのため回帰式において年俸 low ダミー * 年俸年俸 low ダミー * 年数年俸 low ダミー * 観客動員数の3つの説明変数の値が0となるまたこのとき年俸 high ダミーは1の値をとるので回帰式は以下の通りとなる ( 勝率 )=( 年俸 )*a 1 +( 年数 )*a 3 +*( 観客動員数 )*a 5 +b 年俸 low 球団の場合は逆に年俸 high ダミー * 年俸年俸 high ダミー * 年数年俸 high ダミー * 観客動員数の 3つの説明変数の値が0となり年俸 low ダミーは1の値をとるが回帰式は上記と同様の形になる 1つの回帰式で年俸 high 球団と年俸 low 球団について同時に分析を実施したのはサンプル数を増やすことが目的である 5-5 どのような結果がでれば仮説は検証されるのか回帰式を推定した結果どのような結果がでれば仮説が検証できるのか説明する年俸総額の大小つまり球団の資金力の有無によって勝利に影響を与える要素が異なるあるいは同じであってもその影響度合いに差があるという仮説が検証されるためには以下の2 通りの結果のうちいずれかあるいはいずれもが実現している必要がある 1つ目は説明変数 ( 年俸 high ダミー )* 〇〇と説明変数 ( 年俸 low ダミー )* の2つの説明変数についていずれもが目的変数に与える影響が統計的に有意と判定されそのうえで影響度合いが異なるつまり係数である a 1(3,5),a 2(4,6) の大きさに差がある場合である 2つ目は説明変数 ( 年俸 high ダミー )* 〇〇と説明変数 ( 年俸 low ダミー )* の2つの説明変数について一方は目的変数に与える影響が統計的に有意と判定され一方は統計的に有意と判定されない場合であるなお〇〇とはそれぞれ年俸年数観客動員数の3つの独立変数のうちのいずれかを意味する第 6 節分析結果以下では分析した結果導き出した回帰式とそれについての解釈をしていく 5-3 で述べた回帰式は以下のとおりである ( 勝率 )= ( 年俸 high ダミー )*( 年俸 )*a 1 +( 年俸 low ダミー )*( 年俸 )*a 2 10

11 +( 年俸 high ダミー )*( 年数 )*a 3 +( 年俸 low ダミー )*( 年数 )*a 4 +( 年俸 high ダミー )*( 観客動員数 )*a 5 +( 年俸 low ダミー )*( 観客動員数 )*a 6 +b この回帰式を推定したところ表 2 の推定結果が導かれた表 2 回帰分析の結果係数標準誤差 t P- 値 ( 年俸 high ダミー )*( 年俸 ) ( 年俸 low ダミー )*( 年俸 ) ( 年俸 high ダミー )*( 年数 ) ( 年俸 low ダミー )*( 年数 ) ( 年俸 high ダミー )*( 観客動員数 ) ( 年俸 low ダミー )*( 観客動員数 ) 表 2 の結果から回帰分析の結果は以下の式で表される ( 勝率 )= *( 年俸 high ダミー )*( 年俸 ) ( 年俸 low ダミー )*( 年俸 ) ( 年俸 high ダミー )*( 年数 ) ( 年俸 low ダミー )*( 年数 ) ( 年俸 high ダミー )*( 観客動員数 ) ( 年俸 low ダミー )*( 観客動員数 ) 有意水準 5% における分析有意水準 5% では t 値の絶対値がより大きい時に帰無仮説が棄却され説明変数である各変数が目的変数である勝率に影響を与えているということになるよって表 2より有意水準 5% において試合の勝敗に影響を及ぼしている変数は ( 年俸 low ダミー )*( 観客動員数 ) の1つだけである有意水準 5% では目的変数に影響を与えているといえる説明変数が ( 年俸 low ダミー )*( 観客動員数 ) の1つだけであり ( 年俸 high ダミー )* 〇〇の説明変数が目的変数に与える影響については統計的に有意といえないという結果となった年俸 high ダミーを掛け合わせて作成した説明変数と年俸 low ダミーを掛け合わせて作成した説明変数のうちそれぞれ1つ以上の説明変数が目的変数に影響を与 11

12 えることが仮説が検証されるための必要条件であるがこのとき年俸 high ダミーを掛け合わせることで作成した説明変数のなかで t 値の絶対値がより大きいものつまり有意水準 5% において統計的に有意といえる説明変数はないつまり有意水準 5% において仮説は検証されなかった 6-2 有意水準 10% における分析次に有意水準を 10% にして分析を実施した有意水準 10% での分析であるが回帰式も推定結果も有意水準が 5% の場合と同様である有意水準が 5% の場合と異なる部分は帰無仮説を棄却するかどうかの判断をする時の t 値の基準である有意水準 5% の場合は t 値の絶対値がより大きい時に帰無仮説を棄却されたつまり説明変数が目的変数である勝率に影響を与えていないということであったこれに対して有意水準 10% の場合は t 値の絶対値がより大きい時に帰無仮説を棄却することになる表 2を見ると t 値の絶対値がを超えている説明変数は有意水準が 5% のときと同様に ( 年俸 low ダミー )*( 観客動員数 ) の 1つだけであったつまり有意水準を 10% としても仮説は検証されなかった 6-3 相関係数 5-1,5-2において ( 年俸 low ダミー )*( 観客動員数 ) 以外の5つの説明変数が目的変数に与える影響が統計的に有意といえなかったがその原因として説明変数同士の相関が強かったことが考えられる説明変数同士の相関度合いを調べるために相関係数を求めたところ表 3の通りの結果となった相関係数とは変数同士の類似性を調べるためのものである列と行のぶつかるところの値がその 2 変数の関係性を表す数値である -1 から 1 の間の値をとり 1 に近ければ近いほど正の相関反対に -1 に近ければ近いほど負の相関があるといい 0 は相関がないつまり何も関係がないことを示す表 3 相関係数ただし 1~6 の示す説明変数は以下の通り 12

13 1:( 年俸 high ダミー )*( 年俸 ) 2:( 年俸 low ダミー )*( 年俸 ) 3:( 年俸 high ダミー )*( 年数 ) 4:( 年俸 low ダミー )*( 年数 ) 5:( 年俸 high ダミー )*( 観客動員数 ) 6:( 年俸 low ダミー )*( 観客動員数 ) 表 3 より 1 の説明変数つまり ( 年俸 high ダミー )*( 年俸 ) と 5 の説明変数つまり ( 年俸 high ダミー )*( 観客動員数 ) の相関がと非常に高いことが読み取れる 6-4 説明変数を 1 つ減らして回帰分析表 3より2つの説明変数 ( 年俸 high ダミー )*( 年俸 ) ( 年俸 high ダミー ) *( 観客動員数 ) の相関が非常に高いことが示されたこれより第 6 節のはじめに挙げた回帰式を推定した結果目的変数に影響を与えることが統計的に有意な説明変数が6つのうち 1つしかなかったことは説明変数同士の相関が強く互いの効果を薄めあっていたことが原因だと考えられる言い換えると同じような意味をもつ変数を複数使っていたことで多重共線性の問題が発生していたといえるより正確な分析結果を得るため同じような意味をもつ説明変数 ( ( 年俸 high ダミー )*( 年俸 ) と ( 年俸 high ダミー )*( 観客動員数 ) ) のうち 1つを回帰式の説明変数から外して再度分析を実施する ( 年俸 high ダミー )*( 年俸 ) と ( 年俸 high ダミー )*( 観客動員数 ) の 2 つの説明変数のうち ( 年俸 high ダミー )*( 観客動員数 ) を説明変数から外すこととしたその理由は以下の2 点である 1 点目は目的変数に与える影響の大きさである表 2より ( 年俸 high ダミー )*( 年俸 ) の係数は ( 年俸 high ダミー )*( 観客動員数 ) の係数はである ( 年俸 high ダミー )*( 年俸 ) の係数がであることは球団に在籍する選手の年俸総額がリーグ平均のそれよりも 10% 高くなるごとに勝率が 1.32% ずつ上昇することを意味する一方 ( 年俸 high ダミー ) *( 観客動員数 ) の係数がであることはホームゲームにおける年間観客動員数の平均がリーグ平均のそれよりも 10% 高くなるごとに勝率が 0.1% ずつ上昇することを意味するまた年俸, 観客動員数ともにリーグ平均からの乖離は ±40% 程度 ( つまり平均のおよそ 60%~140% の範囲の値におさまる ) であるこれより ( 年俸 high ダミー )*( 年俸 ) のほうが ( 年俸 high ダミー )*( 観客動員数 ) よりも説明変数の変化が目的変数の変化に与える影響が大きいため有効性という観点から ( 年俸 high ダミー )*( 観客動員数 ) を説明変数から外すのが適当と考えた 2 点目は t 値の大きさである表 2より ( 年俸 high ダミー )*( 観客動員数 ) 13

14 のt 値はであった一方 ( 年俸 high ダミー )*( 観客動員数 ) の t 値はであったまた p 値はそれぞれ , となったこれはそれぞれ 12.6%,89.3% の確率で説明変数が目的変数に与える影響が誤差の範囲内であることを意味するこれより正確性という観点でも ( 年俸 high ダミー )*( 観客動員数 ) を説明変数から外すのが適当と考えた ( 年俸 high ダミー )*( 観客動員数 ) を説明変数から外して回帰式を立てると以下のようになった ( 勝率 )= ( 年俸 high ダミー )*( 年俸 )*a 1 +( 年俸 low ダミー )*( 年俸 )*a 2 +( 年俸 high ダミー )*( 年数 )*a 3 +( 年俸 low ダミー )*( 年数 )*a 4 +( 年俸 low ダミー )*( 観客動員数 )*a 5 +b この回帰式を推定したところ表 4 の結果が得られた表 4 回帰分析の結果係数標準誤差 t P- 値 ( 年俸 high ダミー )*( 年俸 ) ( 年俸 low ダミー )*( 年俸 ) ( 年俸 high ダミー )*( 年数 ) ( 年俸 low ダミー )*( 年数 ) ( 年俸 low ダミー )*( 観客動員数 ) 表 4 の結果から回帰分析の結果は以下の式で表される ( 勝率 )= *( 年俸 high ダミー )*( 年俸 ) *( 年俸 low ダミー )*( 年俸 ) *( 年俸 high ダミー )*( 年数 ) *( 年俸 low ダミー )*( 年数 ) *( 年俸 low ダミー )*( 観客動員数 ) ,6-2と同様に有意水準 5% と有意水準 10% で分析をする有意水準が 5% の時 t 値の絶対値がを超えるかp 値が 0.05 を下回ればその説明変数が目的変数に与える影響が統計的に有意であるといえるまた有意水準が 10% のとき t 値の絶対値がを超えるか p 値が 0.1 を下回ればその説明変数が目的変数 14

15 に与える影響が統計的に有意であるといえる有意水準が 5% のとき目的変数に与える影響が統計的に有意といえる説明変数は表 4より ( 年俸 high ダミー )*( 年俸 ) と ( 年俸 low ダミー )*( 観客動員数 ) の2つであるまた有意水準を 10% としても目的変数に与える影響が有意といえる説明変数は有意水準が 5% のときと同様 ( 年俸 high ダミー )*( 年俸 ) と ( 年俸 low ダミー )*( 観客動員数 ) の 2つであった 6-4で立てた回帰式を推定した結果得られた式について切片, ( 年俸 high ダミー )*( 年俸 ), ( 年俸 low ダミー )*( 観客動員数 ) に分けて説明をする 6-5 切片 6-4より回帰式を推定した結果得られた式についてその切片の値はであるこれは他の全ての説明変数の値が0のときつまり年俸, 年数, 観客動員数の 3つの変数で平均からの乖離がいずれも0 すなわち平均と一致しているときに目的変数である勝率のとる値がとなることを表すつまり年俸, 年数, 観客動員数のいずれもがリーグ内の平均と一致した場合勝率が 50.3% と 50% に非常に近い値をとるということがいえる 6-6 ( 年俸 high ダミー )*( 年俸 ) 6-4より係数はとなったこの係数の示す意味について考える係数がということは説明変数が 0.1 増加したときに被説明変数が増加することを意味する 5 年間の平均年俸総額はセリーグ 29.4 億円パリーグ 27.1 億円である説明変数の値が 0.1 上昇することは年俸総額がリーグ平均のそれよりも 10% 上昇することを意味するのでセリーグでは 2.94 億円パリーグでは 2.71 億円の年俸総額の上昇を意味するつまりこの説明変数の係数が意味するところはセリーグでは平均 2.94 億円, パリーグでは平均 2.71 億円年俸総額が上昇するごとにリーグ内の他球団と比較した勝率が 1.41% 上昇するということである 6-7 ( 年俸 low ダミー )*( 観客動員数 ) 6-4より係数はとなったこの係数の示す意味について考える係数がということは説明変数が 0.1 増加したときに被説明変数が増加することを意味する 5 年間の平均観客動員数はセリーグ 2.8 万人, パリーグ 2.3 万人である説明変数の値は 0.1 増加することは観客動員数がリーグ平均のそれよりも 10% 増加することを意味するつまりセリーグの場合 2800 人の観客動員数の増加, パリーグの場合 2300 人の観客動員数の増加を意味するつまりこの説明変数の係数が意味するところはセリーグでは 2800 人, パリーグでは 2300 人観客動員数が増加するごとにリーグ内の他球団と比較した勝率が 1.21% 上昇することを意味す 15

16 る第 7 節結果の解釈 6つの説明変数について回帰式を推定した結果をもとに解釈をしていくなおその際分析前に立てた予想と比較しながら進めていくこととするそれらの変数を目的変数を説明する可能性のあるものとして説明変数に採用した理由については第 3 節の仮説において述べているのでここでは省略するなおここからは ( 年俸 high ダミー )*( 年俸 ) と ( 年俸 low ダミー )*( 年俸 ), ( 年俸 high ダミー ) *( 年数 ) と ( 年俸 low ダミー )*( 年数 ), ( 年俸 high ダミー )*( 観客動員数 ) と ( 年俸 low ダミー )*( 観客動員数 ) に分けて説明をしていく 7-1 ( 年俸 high ダミー )*( 年俸 ) と ( 年俸 low ダミー )*( 年俸 ) について分析前の時点では資金力のある球団のほうが年俸総額の勝利に与える影響は大きいという予想を立てたそれはすなわち変数 ( 年俸 high ダミー )*( 年俸 ) のほうが変数 ( 年俸 low ダミー )*( 年俸 ) よりも目的変数である勝率に与える影響が大きいということである予想の根拠は資金力のある球団にとっては金にものを言わせた選手雇用戦略が成功したとき勝率が向上すると考えたことである分析の結果変数 ( 年俸 high ダミー )*( 年俸 ) が目的変数に与える影響は統計的に有意といえたが変数 ( 年俸 low ダミー )*( 年俸 ) が目的変数に与える影響は 68% の確率で誤差の範囲内であり統計的に有意であるといえなかったこのことから資金力のある球団は年俸総額の増加は勝率の向上を意味するが資金力の低い球団にとっては年俸総額の増加は勝率に影響を与えると言えないという結論を導くことができる年俸総額の大小つまり球団の資金力の有無によって年俸総額が勝率に与える影響が異なる理由について以下で考える資金力のある球団で年俸総額が勝率に影響を与える理由と資金力のない球団で年俸総額が勝率に影響を与えるといえない理由はそれぞれ以下の通りであると考えられる資金力のある球団は年俸の高い選手を大人数雇用することができる年俸の高い選手とは高い確率で活躍することが期待される選手である高い確率で活躍することが期待できる選手を揃えれば揃えるほどに安定して試合に勝ち続けることができると考えられるので資金力のある球団では年俸総額が勝率に与える影響と考えられる一方資金力のない球団は年俸の高い選手を大人数雇用することはできないそのため年俸の低い選手つまり高い確率で活躍が期待される選手を揃えることができない活躍するかどうかという点で不確実性の高い選手が多いという点から年俸総 16

17 額の多寡が勝率に与える影響があまりないと考えられる 7-2 ( 年俸 high ダミー )*( 年数 ) と ( 年俸 low ダミー )*( 年数 ) について分析前の時点では資金力のない球団のほうが平均年数の勝利に与える影響は大きいという予想を立てたそれはすなわち変数 ( 年俸 low ダミー )*( 年数 ) のほうが変数 ( 年俸 high ダミー )*( 年数 ) よりも目的変数である勝率に与える影響が大きいということである予想の根拠は資金力の低い球団が高い勝率を収めるのは選手の育成に成功したときだと考え育成には時間がかかることから球団に育成された選手が多いほど平均年数は上がると考えたことである分析の結果変数 ( 年俸 high ダミー )*( 年数 ) が目的変数に与える影響は 35.8% の確率で誤差の範囲内であり変数 ( 年俸 low ダミー )*( 年数 ) が目的変数に与える影響も 37.8% の確率で誤差の範囲内となったこれより平均年数については年俸総額の大小つまり球団の資金力の有無に関わらず勝率に与える影響は統計的にはあるといえない年数が勝率に影響を与えない理由としては予想における根拠でロジックが成立していなかったことで仮説そのものが論理的におかしなものになっていたことが考えられる予想時点では資金力のない球団が高い勝率を収めるのは選手育成に成功していたとき選手育成には時間がかかる選手育成に成功したとき選手の平均年数は長くなっているというロジックを立てたが 1つ目の矢印と2つ目の矢印がそれぞれ必ずしも前後の関係性を結びつけているものとは限らなかった 1 つ目の矢印についてであるが選手がドラフト会議やトライアウトを経て球団に入団してから何年目で活躍できる選手となるかという点で活躍するまでに 10 年かかる選手がいる一方で 1 年目や2 年目から活躍する選手もいるので必ずしも選手育成に時間がかかるとは限らない 2つ目の矢印についてであるが選手育成に時間がかかったとしてもそれが必ずしも選手の平均年齢を高くすることにはつながらない球団の間で人材の流動性がなければつまり 2 球団の間で選手同士 ( あるいは選手と金銭 ) を交換するトレードやプロ入り後原則 8 年を経て得られる希望球団と入団交渉をする権利を得られる FA といった制度がなければ選手育成に時間がかかることは選手育成に成功したとき選手の平均年数が高くなることを意味するが人材の流動性があるため時間をかけて育成した選手が他球団に流出してしまうということも往々にしてある 7-3 ( 年俸 high ダミー )*( 観客動員数 ) と ( 年俸 low ダミー )*( 観客動員数 ) について分析前の時点では資金力のない球団のほうが観客動員数の勝利に与える影響は大きいという予想を立てたそれはすなわち変数 ( 年俸 low ダミー )*( 観客動員数 ) 17

18 のほうが変数 ( 年俸 high ダミー )*( 観客動員数 ) よりも目的変数である勝率に与える影響が大きいということである予想の根拠は資金力の低い球団 ( つまり巨人, 阪神, ソフトバンク以外の球団 ) はチームを応援してくれるファンに勢いのあるときに好成績を収めることが多いということが自分自身の感覚としてあったことである分析の結果変数 ( 年俸 low ダミー )*( 観客動員数 ) が目的変数に与える影響は統計的に有意といえた一方変数 ( 年俸 high ダミー )*( 観客動員数 ) は変数 ( 年俸 high ダミー )*( 年俸 ) との相関が非常に強かったため説明変数を5つに減らして実施した 2 回目の回帰分析では説明変数から外したちなみに説明変数として含まれていた1 回目の回帰分析では 89.9% の確率で誤差の範囲内という結果となったこのことから資金力の低い球団にとっては観客動員数の増加は勝率に影響を与えるが資金力の高い球団にとっては観客動員数の増加は勝率に影響を与えないという結論を導くことができる観客動員数のリーグ平均からの乖離が勝率に与える影響が球団の資金力の有無によって異なる理由について考えるそもそも資金力のある球団は観客動員数が資金力のない球団と比べて多いそれは観客動員数の多さが球団の資金力の源泉となっているからである表 5が示すように巨人阪神ソフトバンクの資金力のある3 球団は他球団と比べて安定して多くの観客を動員できているそのため観客動員数の多寡が勝率を説明しなかったと考えられる一方資金力のない9 球団に関しては表 5が示すように5 年間の間に観客動員数に大きな変化のあった球団が複数存在する表 5 ホームゲームにおける平均観客動員数 (2011 年 ~2015 年 ) 資金力球団 2015 年 2014 年 2013 年 2012 年 2011 年 5 カ年平均巨人 , 阪神 , 資金力 high ソフトバン , ク広島 , 中日 , DeNA , 資金力 low ヤクルト , オリックス , 日本ハム , ロッテ ,

19 西武 , 楽天 , 資金力のない球団ではさらに観客動員数の変動が球団の勝率の変動と連動しているそのため観客動員数が勝率に影響を与えるという結果となったと考えられる第 8 節分析における課題と問題点今回の分析では 3つの独立変数年俸, 年数, 観客動員数と2つのダミー変数年俸 high ダミー, 年俸 low ダミーをそれぞれ掛け合わせて作成した6つの変数を説明変数として勝率を目的変数として回帰分析を行ったが年数のデータの取り方に改善が必要であると考えているまた観客動員数についても説明変数に含むのに慎重な検討が必要であったと考えている以下においてそれぞれについて説明をする 8-1 独立変数年数について独立変数年数は各球団について在籍する全選手のプロ入りからの平均年数がリーグ平均のそれと比較して平均の何倍乖離しているかを表す変数であるこの独立変数を回帰式に説明変数として加えた意図は資金力の低い球団が高い勝率を収めるのは選手の育成に成功したときだという予想のもと選手の育成に成功したという状況を数値で表現するためであるここでは選手の育成に成功したという状況がプロ入り後の平均年数の値が大きいということに結びつくという想定があったがこの想定が誤りであったどのように想定が誤っていたかについては7-2 で述べた通りである変数年数をどのように設定すればよかったか考えたいそもそも球団が戦力を増強するには選手育成と選手補強の 2つの手段がある資金力のない球団は高額な年俸を捻出できないことから後者の戦略で有力選手を獲得することがあまりできないそのため後者の球団が戦力増強を図るには選手育成を成功させる必要があるその前提を踏まえたうえで資金力のない球団が選手育成に成功したときどのような状況が発生しているのか改めて考えたい資金力のある球団は有力選手を FA 等の手段によって即戦力を確保することで戦力増強を図っている一方資金力のない球団は即戦力を確保することができないので選手育成の成否が戦力増強の鍵となっているそのため一軍の試合で中心となって戦っている選手のその球団への在籍年数は資金力のある球団は比較的短く資金力のない球団の場合選手育成に成功している場合は長く選手育成に失敗して 19

20 いる場合は短くなっていると考えられるこのように一軍の試合に中心的な選手として出場している選手を一定の基準によって選びだし彼らの球団への在籍年数を調べれば資金力のない球団がいかに選手育成に成功したかをよりよく反映した変数を用いることができたと考えられる 8-2 独立変数観客動員数について独立変数観客動員数は 1 年間のホームゲームにおける観客動員数の平均値がリーグ平均のそれから平均の何倍乖離しているかを表す関数である今回の分析では観客動員数とダミー変数を掛け合わせて作成した変数を説明変数として目的変数に与える影響を分析したつまり観客動員数が変動するという原因によって勝率が変動するという結果が生まれるという因果関係を前提として分析を行ったしかしこれは因果関係を逆に捉えていた可能性があるつまり勝率が変動するという原因によって観客動員数が変動するという結果が生まれるという因果関係のほうがより正確であったということである観客動員数が増えることで選手の士気があがったり応援で試合の流れが変わったりすることで勝率が上昇するという部分も全くないわけではないであろうが逆の因果関係で考えるほうが自然である例えば勝率が上昇しチームがよく勝つようになればファンの数が増えて観客動員数増えると考えられる第 9 節おわりに今回の分析の目的は日本のプロ野球の球団を対象として資金力のある球団と資金力のない球団の間で勝利の収めるための適切な球団戦略特に選手雇用戦略が異なるのかどうかを調べることであった球団戦略によって決定づけられるものあるいは球団戦略の影響を大きく受けて決定づけられるような変数で球団の勝利に影響を与える要素と思われるもののデータを分析に用いた具体的には球団に所属する全選手の年俸総額がリーグ平均のそれと比較して平均の何倍乖離しているか球団に所属する全選手のプロ入りからの平均年数がリーグ平均のそれと比較して平均の何倍乖離しているかホームゲームにおける 1 年間の平均観客動員数がリーグ平均のそれと比較して平均の何倍乖離しているかの3つのデータを使って分析を実施したまた球団の勝利を表す変数のデータには勝率を用いた目的変数を勝率説明変数を3つの独立変数 ( 年俸年数観客動員数 ) と2つのダミー変数 ( 年俸 high ダミーと年俸 low ダミー ) それぞれ掛け合わせたものとして回帰分析を実施して説明変数が目的変数に与える影響を分析したデータについては勝率観客動員数のデータは日本野球機構 (NPB) の公式 HP 20

21 より引用した年俸総額プロ入り後の平均年数のデータは毎日新聞社が刊行しているプロ野球選手名鑑 2011 ~ プロ野球選手名鑑 2015 より引用したデータをもとに年俸総額については球団ごとに所属選手全員の年俸を足し合わせたものプロ入り後の平均年数については球団ごとに所属選手全員のプロ入り後年数を足し合わせたものをデータとした分析をする前に3つの予想を立てた 1 つ目は年俸額の合計という要素が勝率に与える影響は資金力の高い球団のほうが大きいという予想である 2つ目はプロ入り後の平均年数という要素が勝率に与える影響は資金力の低い球団のほうが大きいという予想である 3つ目はホームゲームでの平均観客動員数という要素が勝率に与える影響は資金力の低い球団のほうが高いという予想である分析の結果以下の二通りの場合のいずれかの結果が出れば仮説が検証される 1つ目は説明変数 ( 年俸 high ダミー )* 〇〇と説明変数 ( 年俸 low ダミー ) * 〇〇 ( ただし〇〇はそれぞれ年俸年数観客動員数の 3つの独立変数のうちのいずれかを意味する ) の2つの説明変数についていずれもが目的変数に与える影響が統計的に有意と判定されそのうえで影響度合いが異なるつまりそれぞれの係数の大きさに差がある場合である 2つ目は説明変数 ( 年俸 high ダミー ) * 〇〇と説明変数 ( 年俸 low ダミー )* 〇〇の2つの説明変数について一方は目的変数に与える影響が統計的に有意と判定され一方は統計的に有意と判定されない場合である実際に6つの変数を説明変数として回帰分析を行った結果目的変数に与える影響が統計的に有意といえる水準にある説明変数は1つだけあったそこで説明変数同士の相関が強いために説明変数が目的変数に与える効果が薄くなっているという可能性を考え 6つの説明変数について互いの相関係数を求めたその結果 87.3% と非常に高い相関をしている変数の組み合わせがあったので 2つの変数のうち 1つの変数を説明変数から外して説明変数を5つにして再度回帰分析を実施したその結果目的変数に与える影響が統計的に有意な説明変数が2つ現れた 2つの説明変数とは ( 年俸 high ダミー )*( 年俸 ) と説明変数( 年俸 low ダミー )*( 観客動員数 ) である前者の説明変数と意味するところは資金力のある球団ではセリーグでは 2.94 億円, パリーグでは 2.71 億円年俸総額が上昇するごとにリーグ内の他球団と比較した勝率が 1.41% 上昇するということである後者の説明変数の意味するところはセリーグでは 2800 人, パリーグでは 2300 人観客動員数が増加するごとにリーグ内の他球団と比較した勝率が 1.21% 上昇するということである分析結果を整理すると以下の通りである ( 年俸 high ダミー )*( 年俸 ) は目的変数に影響を与えるが ( 年俸 low ダミー )*( 年俸 ) は目的変数に影響を与えない ( 年俸 low ダミー )*( 観客動員数 ) は目的変数に影響を与えるが ( 年俸 high ダミー )*( 観客動員数 ) は目的変数に影響を与えない ( 年俸 high ダミー )*( 年 21

22 数 ) と ( 年俸 low ダミー )*( 年数 ) はともに目的変数に影響を与えないこの分析結果より資金力のある球団と資金力のない球団で勝利に与える要因が異なるという仮説が検証された具体的には資金力のある球団は年俸総額の多寡が資金力のない球団は観客動員数の多寡が勝率に影響を与えるということがわかった第 8 節では分析における課題と問題点について述べた特に独立変数年数の表すデータを何にするかという点で課題があったことについて述べたまた独立変数観客動員数と目的変数勝率について現実とは逆の因果関係で関係性を捉えてしまった可能性があることも述べた何を説明変数とするかという点でその根拠を論理的に突き詰めて考えるということが不十分であったことが悔やまれる 22

日本のプロ野球に対する関心を示した表 3.1 および図 3.1 をみるとスポーツニュースで見る (52.9) に対する回答が最くテレビで観戦する (39.0) 新聞で結果を確認する (32.8) がこれに続くまた特に何もしていない (30.8) も目立った 2) 性別とのクロス集計の結果

日本のプロ野球に対する関心を示した表 3.1 および図 3.1 をみるとスポーツニュースで見る (52.9) に対する回答が最くテレビで観戦する (39.0) 新聞で結果を確認する (32.8) がこれに続くまた特に何もしていない (30.8) も目立った 2) 性別とのクロス集計の結果 3. 日本のプロ野球に対する関心や考え方本章では横浜市民による日本のプロ野球に対する関心や考え方を検討するまずプロ野球に対する関心の程度について単純集計の結果を示した後回答者の性別年齢による差異を分析する最後にプロ野球で好きなチームの有無好意を有している場合には好きなチーム名およびそのチームを好きな理由を検討する 3.1 日本のプロ野球に対する関心まずプロ野球に対する関心を横浜市民全体