Rで解析:レパートリー・グリッドを作成・解析「OpenRepGrid」パッケージ


市場調査や心理学などで使用されるレパートリー・グリッドを作成・解析するパッケージの紹介です。

レパートリー・グリッドを初めて聞きました。
どのようなデータが解析対象となるのか解らなかったので、下記論文のFig4のデータを参考にしています。

・阿部ひと美・今井正司・根建金男(2013)
 レパートリー・グリッド法を適用してとらえた社会不安の特徴
 パーソナリティ研究, 21, 203-215.
 https://www.jstage.jst.go.jp/article/personality/21/3/21_203/_pdf
 

論文でも主張されていますが、レパートリー・グリッドは大変可能性があるツールだと考えます。

なお紹介していませんが、テキストファイルなどからレパートリー・グリッドのデータを読み込むコマンドがパッケージに収録されています。パッケージヘルプだけでなくOpenRepGrid公式ページも参考にしてください。

・OpenRepGrid公式ページ
 http://docu.openrepgrid.org/index.html

パッケージバージョンは0.1.10。windows 10のR version 3.3.2で動作を確認しています。


パッケージのインストール

下記コマンドを実行してください。

#パッケージのインストール
install.packages("OpenRepGrid")

コマンドの紹介

詳細はコマンド、各パッケージのヘルプを確認してください。

library("OpenRepGrid") 

#レパートリー・グリッドの作成とスケールの設定:makeRepgrid,setScaleコマンド
TestData <- list(
  name = c("初対面の異性と話す", "初対面の同姓と話す",
           "人前で発表する", "よく知らない人に電話をかける",
           "グループの中で自分の意見を言う", "授業中に先生に質問をする",
           "誰かを誘おうとする", "親しくない人に頼みごとをする",
           "権威のある人と話す", "重要な試験を受ける",
           "学食やレストランで食事をする", "友人に電話を掛ける",
           "盛り上がって輪の中に入る", "親しくない人と話す",
           "親しい友人と話す"),
  l.name = c("緊張する", "自分がどう思われているか気になる",
             "自信がない", "苦手である", "避けようとする",
             "難しい", "消極的である", "態度がぎこちない",
             "パニックになる", "頭が混乱する", "表情がこわばる",
             "つまらない", "口ごもる", "言いたいことが言えない"),
  r.name = c("リラックスする", "自分がどう思われようと気にしない",
             "自信がある", "得意である", "進んで取り組む",
             "たやすい", "積極的である", "自然な態度",
             "落ち着いている", "頭がはっきりしている",
             "表情が自然", "よくしゃべる", "楽しい",
             "はきはきと話す", "言いたいことが言える"),
  scores = c(1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 3, 2, 5, 3, 3, 3, 6,
             3, 3, 2, 4, 3, 3, 2, 3, 4, 4, 5, 3, 3, 2, 3,
             2, 2, 3, 2, 3, 3, 2, 3, 4, 4, 4, 4, 2, 2, 4,
             2, 2, 3, 1, 3, 2, 1, 3, 4, 4, 3, 3, 2, 3, 4,
             4, 4, 2, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 3, 3, 6, 6,
             3, 3, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 4, 3, 5, 3, 3, 3, 6,
             3, 3, 3, 3, 3, 2, 2, 3, 1, 4, 4, 3, 3, 4, 6,
             3, 3, 3, 2, 3, 3, 3, 2, 3, 4, 5, 5, 4, 4, 7,
             3, 3, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 3, 7,
             2, 2, 1, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 6, 4, 5, 4, 3, 6,
             1, 1, 2, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 1, 4, 6, 6, 6, 7,
             2, 2, 6, 4, 4, 5, 5, 5, 3, 1, 4, 6, 5, 4, 7,
             4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 6, 6, 4, 7,
             2, 2, 5, 5, 5, 3, 3, 6, 5, 4, 4, 6, 5, 6, 6,
             2, 2, 7, 5, 5, 3, 3, 3, 2, 4, 4, 7, 4, 4, 6))

#グリッドの作成:makeRepgridコマンド
TestGrid <- makeRepgrid(TestData)
#スケールの設定:setScaleコマンド
TestGrid <- setScale(TestGrid, 1, 7)
#グリッドの表示
TestGrid
########

#グリッドデータの統計情報を表示:statsConstructsコマンド
#コンストラクトの文字表示数:trimオプション
#項目番号の表示:indexオプション
Result <- statsConstructs(TestGrid, trim = 10, index = TRUE)
#class確認
class(Result)
[1] "statsConstructs" "data.frame"
#結果を表示
Result
####################################
Desriptive statistics for constructs
####################################
                             vars  n mean   sd median trimmed  mad min max range  skew kurtosis   se
(1) 緊張する - リラックス       1 15 2.27 1.58      2    2.08 1.48   1   6     5  1.01    -0.12 0.41
(2) 自分がどう - 自分がどう     2 15 3.13 0.83      3    3.08 0.00   2   5     3  0.47    -0.41 0.22
(3) 自信がない - 自信がある     3 15 2.93 0.88      3    2.92 1.48   2   4     2  0.12    -1.79 0.23
(4) 苦手である - 得意である     4 15 2.67 0.98      3    2.69 1.48   1   4     3 -0.22    -1.11 0.25
(5) 避けようと - 進んで取り     5 15 3.27 1.44      3    3.23 1.48   1   6     5  0.51    -0.67 0.37
(6) 難しい - たやすい           6 15 3.07 1.16      3    2.92 1.48   2   6     4  1.15     0.47 0.30
(7) 消極的であ - 積極的であ     7 15 3.13 1.13      3    3.08 0.00   1   6     5  0.60     0.87 0.29
(8) 態度がぎこ - 自然な態度     8 15 3.60 1.30      3    3.46 1.48   2   7     5  1.07     0.65 0.34
(9) パニックに - 落ち着いて     9 15 3.40 1.18      3    3.23 0.00   2   7     5  1.67     3.00 0.31
(10) 頭が混乱す - 頭がはっき   10 15 3.40 1.40      3    3.38 1.48   1   6     5  0.48    -0.61 0.36
(11) 表情がこわ - 表情が自然   11 15 3.53 1.96      3    3.46 1.48   1   7     6  0.30    -1.26 0.51
(12) つまらない - よくしゃべ   12 15 4.20 1.66      4    4.23 1.48   1   7     6 -0.30    -0.89 0.43
(13) 口ごもる - 楽しい         13 15 4.53 0.99      4    4.38 0.00   4   7     3  1.36     0.27 0.26
(14) 言いたいこ - はきはきと   14 15 4.47 1.41      5    4.54 1.48   2   6     4 -0.51    -1.20 0.36
(15) 緊張する - 言いたいこ     15 15 4.07 1.67      4    4.00 1.48   2   7     5  0.42    -1.08 0.43

#コンストラクト間の相関を計算:constructCorコマンド
#計算方法を指定:methodオプション;"pearson","kendall","spearman"の指定が可能
CorResult <- constructCor(TestGrid, method = "spearman")
#class確認
class(CorResult)
[1] "constructCor" "matrix"
#結果を表示
CorResult

#RMS相関を計算:constructRmsCorコマンド
constructRmsCor(TestGrid)
##########################################
Root-mean-square correlation of constructs
##########################################
RMS
(1) 緊張する - リラックスする                                           0.64
(2) 自分がどう思われているか気になる - 自分がどう思われようと気にしない 0.27
(3) 自信がない - 自信がある                                             0.46
(4) 苦手である - 得意である                                             0.45
(5) 避けようとする - 進んで取り組む                                     0.47
(6) 難しい - たやすい                                                   0.58
(7) 消極的である - 積極的である                                         0.50
(8) 態度がぎこちない - 自然な態度                                       0.65
(9) パニックになる - 落ち着いている                                     0.63
(10) 頭が混乱する - 頭がはっきりしている                                0.53
(11) 表情がこわばる - 表情が自然                                        0.52
(12) つまらない - よくしゃべる                                          0.40
(13) 口ごもる - 楽しい                                                  0.59
(14) 言いたいことが言えない - はきはきと話す                            0.41
(15) 緊張する - 言いたいことが言える                                    0.39

Average of statistic 0.5 
Standard deviation of statistic 0.1 

#コンストラクト,エレメント間の距離を計算:distanceコマンド
#計算方法を指定:dmethodオプション;"euclidean","maximum","manhattan",
#"canberra","binary","minkowski"が指定可能
#距離の対象を指定:alongオプション;1:コンストラクト,2:エレメント
distance(TestGrid, along = 2, dmethod = "euclidean")

#主成分分析を実施:constructPcaコマンド
constructPca(TestGrid, nf=3)
#################
PCA of constructs
#################
Number of components extracted: 3
Type of rotation: varimax 

Loadings:
                                                                      RC1   RC2   RC3  
緊張する - リラックスする                                            0.79  0.30  0.40
自分がどう思われているか気になる - 自分がどう思われようと気にしない  0.06 -0.31  0.75
自信がない - 自信がある                                              0.21  0.26  0.89
苦手である - 得意である                                              0.36  0.14  0.73
避けようとする - 進んで取り組む                                      0.87 -0.17  0.04
難しい - たやすい                                                    0.82  0.00  0.43
消極的である - 積極的である                                          0.77  0.21  0.07
態度がぎこちない - 自然な態度                                        0.86  0.33  0.25
パニックになる - 落ち着いている                                      0.88  0.22  0.26
頭が混乱する - 頭がはっきりしている                                  0.60  0.24  0.49
表情がこわばる - 表情が自然                                          0.56  0.69 -0.12
つまらない - よくしゃべる                                            0.15  0.88 -0.19
口ごもる - 楽しい                                                    0.72  0.53  0.11
言いたいことが言えない - はきはきと話す                              0.12  0.78  0.28
緊張する - 言いたいことが言える                                      0.06  0.85  0.14

                RC1  RC2  RC3
SS loadings    5.57 3.43 2.76
Proportion Var 0.37 0.23 0.18
Cumulative Var 0.37 0.60 0.78
Warning message:
In cor.smooth(r) : Matrix was not positive definite, smoothing was done

#クラスター分析を実施:clusterコマンド
#距離の計算方法を指定:dmethodオプション;"euclidean","maximum","manhattan",
#"canberra","binary","minkowski"が指定可能
#結合方法を指定:cmethodオプション;"ward","single","complete","average",
#"mcquitty","median","centroid"が指定可能
cluster(TestGrid, dmethod = "euclidean", cmethod = "complete")

#bertinプロットの作成:bertinコマンド
#数値の表示:showvaluesオプション
#項目番号の表示:idオプション
bertin(TestGrid, color = c("white", "#5c463e"),
       showvalues = TRUE, id = c(FALSE, FALSE))

#クラスタ付きのbertinプロットの作成:bertinClusterコマンド
bertinCluster(TestGrid, color = c("white", "#5c463e"),
              showvalues = TRUE, id = c(FALSE, FALSE),
              type = "rectangle", align = FALSE,
              dmethod = c("euclidean", "euclidean"),
              cmethod = c("complete", "complete"),
              draw.axis = TRUE)

#biplotの作成:biplotSimpleコマンド
biplotSimple(TestGrid, c.label.col = "#f5c971")

出力例

・clusterコマンド

・bertinコマンド

・bertinClusterコマンド

・biplotSimpleコマンド


少しでも、あなたの解析が楽になりますように!!
けものフレンズ、奥が深いです。ぺぱぷらいぶ、気になります。

スポンサードリンク

おすすめコンテンツ


スポンサードリンク