血液型の性格説は有意な結果だけで判断できる？比較した項目の全体を読む

血液型と性格に有意な関連があっても、それだけで人を判断できるわけではない。日米の大規模調査と弱い関連を報告した研究を比べ、比較した項目の全体、効果量、対象者、測定した特性を読む。肯定と否定の結果を選り分けず、数字を個人の性格診断へ広げないための読み方を考える。

68項目を比べて、65項目には有意差がなかった。「血液型と性格に有意な関連」という見出しだけでは、この全体像が抜け落ちる。日米の大規模調査を分析した研究では、性格に関する68項目のうち65項目で血液型間の有意差がなく、血液型が説明した性格のばらつきは0.3%未満だった。目に留まった結果を、比較した項目の全体へ戻す必要がある。[7]

他方で、日本の健康な人を対象に、粘り強さに当たる特性と血液型の弱い関連を報告した研究もある。肯定する結果が存在することと、血液型で人の性格を説明できることは同じではない。その研究の著者自身も結果を予備的とし、関連が比較的弱い可能性から慎重な解釈を求めている。[6]

ここで確かめるのは、血液型別の性格一覧ではない。「関連あり」という言葉を読んだとき、ほかに何を調べ、どの程度の差があり、別の集団ではどうだったのか、という読み方である。既存記事「血液型の性格説は遺伝子で確かめられる？型の測定と原因の証明を分けて読む」には遺伝子と原因の論点を譲り、この記事では比較した結果を選り分けずに読むことに焦点を当てる。

68項目のうち、目に入らなかった結果は何か

縄田による研究は、日米で無作為抽出された計1万人超の調査データを二次分析したものだ。二次分析とは、既に集められた調査データを使って問いを検討する方法である。日本の異なる年のデータと米国のデータを用い、血液型間の性格の差と、その差の大きさを調べた。18〜39歳の女性だけを取り出した結果としては扱わず、日米の調査集団についての結果として読む。[7]

ここで読むべきなのは、差のあった項目の名前だけではない。全データで68項目中65項目が有意差なしだった、という結果の広がりである。さらに、差の大きさを表す効果量のη2は0.003未満で、血液型で説明できる性格のばらつきは0.3%未満だった。著者はこれらの結果から、血液型と性格の関連を支持しないと結論している。[7]

「差があった項目がある」という紹介だけを読む場合と、「調べた項目の大部分では差がなく、効果量もこの程度だった」と読む場合では、受け取る情報の範囲が違う。後者には、目立つ結果の周囲にあった結果も含まれる。この調査を紹介するなら、有意差のなかった項目と効果量を落とさずに伝えたい。[7]

ただし、ここから「差のあった結果はすべて偶然だった」と言い切るのも早い。この研究の中心的な結果は、性格の多くの項目に血液型による有意差がなく、説明されるばらつきも小さかったことだ。個々の結果について、偶然だったという物語を後から付け足す必要はない。否定に使うときにも、論文が示した強さのままで読む。[7]

たとえば、友人から「でも、関係が出た質問もあるらしい」と画面を見せられた場面を考える。その場で問い直したいのは、当たっている知人を思い出せるかではない。その質問は何を測り、同じ調査ではどの質問に差がなかったのか、という点だ。この大規模分析では、性格全体を血液型で読み分ける見方より、項目の大部分で差がなく効果も小さいという全体像が前に出る。[7]

数字を使う文章でも、数字の選び方で印象は変わる。だから、性格診断の見出しを保存するなら、結果の一部分だけを切り抜かず、調べた範囲も一緒に残す。血液型と性格の話では、関連があったかどうかを問うだけでなく、その関連にどれほど説明力があったかまで確かめたい。縄田の研究が効果量を示した意味はそこにある。[7]

関連を報告した研究も、差の大きさまで読む

Tsuchimineらは、健康な日本人1,427人を対象に、気質と性格を測る質問紙であるTCIを用いて調べた。血液型は遺伝子を調べる方法で判定され、年齢と性別を調整した解析が行われた。質問紙の結果を、遺伝子型で分けた群と、通常の血液型の区分で分けた群から検討した研究である。健康な日本人についての結果であり、18〜39歳の女性に絞った関連の強さとしてそのまま当てはめることはできない。[6]

複数の性格特性を合わせた解析では群間の有意差があり、その後の特性ごとの解析では、Persistence、すなわち粘り強さに当たる得点に有意差が報告された。遺伝子型の群ではp値が0.020、偏η2が0.010、通常の血液型の群ではp値が0.032、偏η2が0.006だった。著者は関連を認めつつ、その弱さの可能性と予備的な性格を明示している。[6]

この結果を「血液型との関連は一切報告されていない」と紹介するのは正確ではない。逆に「血液型で粘り強い人が分かる」と紹介するのも、弱い関連という著者の慎重さを失う。肯定的な研究を読むときこそ、対象、特性名、効果量、著者の留保をひとまとまりで受け取りたい。[6]

また、ここでの偏η2と、大規模調査で示されたη2を、同じ調査の前後の数値のように並べてはいけない。対象も質問紙も解析も異なる研究の値である。数字が違うことを、何かを補正したら効果が減った証拠にはできない。それぞれの研究が、どの集団のどの特性について出した値なのかを保ったまま比較する。[6][7]

この区別は、性格を語る言葉の幅にも関わる。「粘り強さの得点に弱い関連があった」という文には、測ったものの名前が残っている。「性格が血液型で決まる」という文では、その範囲が消える。研究の結論を日常の言葉に置き換える際にも、測定した特性を性格全体に広げないことが必要だ。[6]

研究を読んで、まじめな知人の顔が浮かぶことはある。しかし、その知人の血液型を思い出す作業と、研究の効果量を確かめる作業は別だ。後者では、同じ型の人の平均的な得点差を扱っている。著者が弱い可能性を認めた関連を、そのまま個人への強い評価へ移す理由にはならない。[6]

大規模調査とこの研究の結論が違うからこそ、記事の見出しに採る結果だけを決める前に、本文で両方を扱いたい。関連を支持しない分析を読んだ後でも、弱い関連を報告した結果は消えない。逆も同様である。結論の違いを無理に解消するより、研究ごとに何が言えているかを保つ方が、読者が判断する材料を残せる。[6][7]

不安、内向性、粘り強さを同じ「性格」にしない

肯定的な報告の中には、産婦人科の患者225人を対象とする予備的な研究もある。Hobgoodはオンラインの性格テストを使い、AB型でO型やA型より内向性の傾向の得点が高かったと報告した。著者はこれを、Bの遺伝的要素が内向性の傾向に関わるという仮説を支持するものとして解釈している。産婦人科の患者という対象条件があるため、18〜39歳の女性一般の内向性へそのまま広げない。[4]

この著者の解釈は、省略せず紹介する必要がある。同時に、それが患者を対象とする予備的な研究で、測ったのは内向性の傾向だという輪郭も外せない。健康な日本人の粘り強さの得点を調べた研究とは、対象も測定した特性も違う。どちらも「関連あり」とだけ並べれば、同じ発見が繰り返されたように読めてしまう。[4][6]

一方、小児歯科の患者である子ども80人を対象とした観察研究では、歯科不安とABO血液型に相関は認められなかった。血液型は保護者から情報を得て、歯科不安は絵を使った尺度とパルスオキシメーターで評価した研究である。これは子どもが歯科で感じる不安の問いであり、大人の日常的な内向性とは異なる問いである。子どもの歯科受診時の結果を、18〜39歳の女性の日常的な性格判断にそのまま当てはめることはできない。[2]

したがって、歯科不安に相関がなかったから、粘り強さの報告まで同じ検査で否定されたとは書けない。内向性に関連があったから、歯科不安にも血液型が使えるとも書けない。「性格」という大きな箱に入れた後で賛否を数えると、測った対象の違いが隠れる。結果を並べる前に、各研究の問いをそろえる必要がある。[2][4][6]

検索結果を読み比べる際は、研究名の横に「健康な人の粘り強さ」「患者の内向性」「子どもの歯科不安」と短く書き添えるとよい。これは研究の優劣を先に決めるためではない。同じ問いへの答えとして比べてよいかを整理するための読書メモである。別の場面の結果を、都合よく追試の成功や失敗として数えない。[2][4][6]

数字で読む血液型と性格の比較

日米で計1万人超：大規模な無作為抽出調査のデータを二次分析した研究の対象である。[7]

68項目中65項目：同じ分析で血液型間の有意差がなかった項目数である。[7]

0.3%未満：同分析で血液型が説明した性格のばらつきであり、人を当てた割合ではない。[7]

1,427人：TCIで調べ、粘り強さとの弱い関連の可能性が報告された健康な日本人の人数である。[6]

偏η2が0.010と0.006：その研究の粘り強さについて、遺伝子型と通常の血液型の群分けで示された効果量である。[6]

宮川涼 Founder

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