シャノン指数とシンプソン指数の違いを徹底解説！どちらを使うべきかを中学生にもわかる図解つき

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シャノン指数とシンプソン指数の基本を押さえる

自然や生態系の多様性を数値で表すとき、よく使われるのがシャノン指数とシンプソン指数です。この2つはどちらも“多様性の高さ”を数値で示しますが、どう計算され、何を意味するかは違います。ここでは、まずそれぞれの基本を押さえ、どんな場面で使うと分かりやすいかを紹介します。

多様性という言葉は「種類の数だけではなく、各種類の個体数の分布の偏り」も含みます。

シャノン指数は情報理論の考え方をもとにした指標で、各種の割合 p_i が均等であるほど値が大きくなり、稀な種が多いほど変化します。

一方、シンプソン指数は「どの種が支配的か」を重視します。支配的な種が少ないときには小さな値になるのが特徴です。

次に、それぞれの式を見ていきましょう。

シャノン指数 H' = - Σ p_i log p_i ここで p_i は i 番目の種の割合です。対数は底をどれにしても傾向は似ていますが、通常は自然対数 ln（底 e）を使います。

この式の意味は「種の分布に含まれる情報の不確実性」を測ること。多様性が高いほど、種の割合が均等になり、予測できない状態が増えます。

一方のシンプソン指数 D = Σ p_i^2。この式は種の割合の二乗和です。意味としては「同じ個体が同じ種に属する確率の総和」で、値が小さいほど多様性が高いと解釈します。ただしDは0〜1の範囲で、1に近いほど支配的な種が多い状態を示します。

指標	式	直感的意味	特徴・注意点
シャノン指数	H' = - Σ p_i log p_i	多様性の「情報量」	稀な種にも影響されやすい。種類数が増えると変化が大きい
シンプソン指数	D = Σ p_i^2	支配度の強さ	支配的な種に敏感。1 - D などの変換で直感的な理解が進む

実務上は、これらを直接比較するだけでなく、解釈をそろえる工夫をします。例えば 1 - D や 1/D の形に変換すると、どちらも「高いほど多様性が高い」と直感的に理解しやすくなります。

また、サンプルサイズが異なるデータでは、補正をかけることが推奨されます。代表的な補正としては 等価個体数（群のサイズを揃える） ことや、ブートストラップなどの再標本法が使われます。

実務での使い分けとポイント

データの性質に応じて、どちらの指標を使うべきかを判断します。シャノン指数は多様性の“広がり”を強く反映します。種の数が増え、分布が均等に近づくと値が大きくなります。一方、シンプソン指数は“支配”の度合いを測るのに適しています。ある一つの種が全体の大半を占める場合、シンプソン指数は急に高くなる（Dが高い・1 - Dが低い）傾向があります。研究デザインにも注意が必要で、野外観察データはサンプルサイズが揃いにくいことが多いです。

使い分けをイメージで掴むには、簡単な例を考えると理解しやすいです。例えば、3つの種がほぼ同じ数で分布している場合、シャノン指数は高く、シンプソン指数も低い値になることが多いです。逆に、1つの種がほとんど全体を占め、他の種が極端に少ない場合、シャノン指数は低めながらも、シンプソン指数は非常に高い値になることがあります。これは「偏りが大きいときの指標の反応」が異なるためです。

• サンプルサイズの影響を考えるときは、データの補正を忘れずに
• 複数の指標を併用して、均等性と支配性の両方を確認する
• 教育現場では「何を測っているか」を子どもにも伝えることが大切

また、現場のデータでの解釈を誤らないよう、グラフ化して比較する方法もお勧めです。圧倒的に数が多い種があるとき、1つの指標だけを見ると全体像が見えにくくなりがちです。複数の指標を併用して、均等性と支配性の両方を視覚的に確認すると、結論の信頼性が上がります。

ピックアップ解説

ねえ、さっきの話だけど、シャノン指数を使って“どのくらいみんなが仲良く生きているか”を測るとき、ほんとうに大事なのは“均等性”ってことなんだ。たとえばクラスの友だちの好きな食べ物を例にとると、パンがほとんどで、他の食べ物は少しだけ... そんなときシャノン指数は低く出る。けれど同じ人たちが偶然にも多様な好みを持っている場合、シャノン指数は上がる。シノンプソン指数はこの偏りに敏感で、1つの種が圧倒的に多いとすぐ高くなる。こうした“データの癖”をどう読み解くかが、研究の腕の見せどころだと思う。

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