【カラム】
Ａ平均1.4　標準偏差0.55　中央値1.0　四分位範囲1.5
Ｂ平均1.2　標準偏差0.45　中央値1.0　四分位範囲1.0
Ｃ平均2.0　標準偏差0 中央値2.0　四分位範囲2.0
Ｄ平均1.2　標準偏差0.45 中央値1.0　四分位範囲1.0
【クラスタＡＢとクラスタＣＤ】
ＡＢ　平均1.3低い、標準偏差0.45普通、中央値1.0低い、四分位範囲1.25低い
ＣＤ　平均1.6普通、標準偏差0.2低い、中央値1.5普通、四分位範囲1.5 普通
【クラスタからの特徴を手掛かりにし、どういう情報が主成分なのか全体的に掴む】
信州の冬の様子を説明しており、情報は新だが、問題は解決に向かっていく。
【ライン】合計は、言語の認知と情報の認知の和を表す指標であり、文理の各系列をスライドする認知の柱が出す数字となる。
① 6、視覚以外、隠喩、新情報、解決 → 信濃の冬の厳しさと趣。
② 6、視覚以外、直示、新情報、解決 → 冬の厳しさが身体に変化をもたらす。
③ 6、視覚以外、直示、新情報、解決 → 刺すような快感を覚える。
④ 6、視覚、直示、新情報、未解決 → 武蔵野との木々の違い。
⑤ 5、視覚、直示、新情報、解決 → 皆厳しい冬にも臆するところがない。
【場面の全体】
視覚情報が6割で通常の五感の入力信号の割合よりも低いため、視覚以外の情報が問題解決に効いている。

データベースの数字を用いてクラスタ解析から得られた特徴を場面ごとに平均、標準偏差、中央値、四分位範囲と考察し、それぞれ何が主成分なのか説明できている。そのため、この小論の分析方法は、既存の研究とも照合ができ、統計による文学分析が文理共生のための調節になっている。

花村嘉英（20202）「社会学の観点からマクロの文学を考察するー自然や文化の観察者としての作家について」より