Webコーパスの満たすべき定義的な条件は“インターネット上にある文書を大量に収集，蓄積したもの”ということであろう．Googleブックス，国立国会図書館デジタルコレクション，各社新聞記事アーカイブなどのサイトはその条件を満たさないが，Webコーパスに連続する面を持つ．そうしたサイトをWebコーパスと見立てて利用することにより，近現代の語史の考察のための強力な情報源とすることができる．近年そうしたことが可能になったのは語史研究の方法論に関わる革命的な出来事と言っても過言ではない．

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　日本語の深層格のバリエーションは研究者によって隔たりが大きく，これらの提示根拠がコーパスベースで分析されたものは少ない．本研究では助詞ガ，ヲ，デ，ノについてWeb日本語Nグラムコーパスに深層格情報を付与し，出現頻度を検証した．検証の結果，下記の結果が得られた．助詞ガで最頻度で出現する深層格は非対格自動詞主語（32%（TYPE; 以下同））と対象（27%）であり，動作主体は8%にすぎなかった．助詞ヲで出現する深層格は対象（非変化）であり，全体の8割を占め，対象（変化）を合わせると9割を超えた．出発点や経路はそれぞれ全体の0%であった．助詞デで出現する深層格はその他（51%）が最多で，次いで材料・手段（29%），行為の場所（11%）であった．助詞ノで出現する深層格は限定・修飾（47%）が多く，所有は3%にすぎなかった．本研究によって導かれる結果には，Webコーパスの特性の影響が否めないが，深層格の偏りをコーパスベースで検証したことは言語研究上意義があると言える．

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　医学・医療統計の分野で用いられることの多い「リジット解析」という統計手法が，言語研究における計数データの分析において，各群あるいは各変数カテゴリーの相対的な大きさやその差を直観的に評価する手法として有用であることを述べる．リジット解析は，本来，群×質的変数の分割表があるとき，変数の順序カテゴリーをリジットという尺度値に変換し，それをもとに各群の平均値（平均リジット）を求める（数量化する）もので，その考え方と計算法はきわめて平易である．小稿では，リジット解析を先行調査研究のデータに適用することによって，本来の質的データの群間比較のほかにも，量的データの群間比較，さらには，２変数の分割表におけるそれぞれの順序カテゴリーの数量化にも適用できることを示し，その（探索的な手法としての）有用性を確認する．

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　本稿では，統計ソフトRを使用したグラフの作成方法を述べる．グラフの作成にあたっては，初期的な出力をただ貼り付けるのではなく，種々の変更を加えるコマンドと，出力結果を交互に挙げていく．説明のために取り上げるグラフは，樹形図（デンドログラム）である．解説では，初期的な出力から諸情報を変更するための方法を述べた．また，出力されたグラフをWordに貼り付ける際の方法も解説した．最後に，Rでグラフを作成する際の注意点についてもふれた．

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