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Googleフォーム・Rの扱い方を学ぶ
Googleフォームを利用したアンケート調査、統計解析環境Rを用いたデータ分析の方法を解説しています。主にアンケート調査を行う大学生などが対象ですが、数学Iの「データの分析」を学習した高校生も読むことができ、アンケートやデータ分析を「道具」としてどのように扱うかを学ぶことができます。
まえがき
この本では,Googleフォームを利用してウェブ上でアンケート調査を実施し,統計解析環境Rを用いてアンケートデータを分析する方法を解説します。どちらも無料で利用できるツールです。読者対象としては,アンケート調査をする必要に迫られた大学生,数学Iの「データの分析」を学習した高校生,高等学校の数学の先生,大学で入門的な統計学の授業をしている先生です。
卒業論文の執筆を控えた大学生のきみへ
これまでアンケート調査(質問紙調査)で卒業論文を書こうとすると,(1)調査票を印刷し,(2)調査票を配布し,(3)調査票を回収し,(4)データを入力し,(5)調査票を注意深く保管・廃棄する必要がありました。しかしウェブ上でアンケート調査を実施すると,これらの労力は大幅に省略,または軽減でき,調査の本質的・知的作業に時間や労力を集中できます。(1)紙媒体の調査票を印刷する必要がありません。費用・森林資源を節約できます。アンケート実施のギリギリまで調査票を推談できます。(2)調査票を配布する必要がありません。メール等でURLを通知し,回答を依頼できます。(3)調査票を回収する必要がありません。遠方・海外に住んでいる人にも回答してもらえます。(4)調査票を見て,PCへデータを入力する必要がありません。楽だし,転記ミスがなくなります。(5)紙媒体の調査票を保管・廃棄する必要はありません。
調査が終了したら,集計・分析をします。ウェブ上には無料の解析ツールもありますが,この本では2つの理由から統計解析環境Rを使ってアンケート調査のデータを手元のPCで分析します。1つは,ウェブ上の解析ツールよりRは圧倒的に高機能だからです。もう1つは,仮に匿名であっても,調査データをいつまでもウェブ上に置くべきでないからです。収集後は,速やかにウェブからデータを切り離し,流出しないように責任をもって管理してください。
高校生なのにこの本を手に取ったきみへ
この本には数学I「データの分析」で習った内容を元にして,アンケート調査を行う方法が書いてあります。仲間の意見のとりまとめや,クラス選挙や,自由研究などに利用してください。高校数学I「データの分析」の学習内容は,第5章と第6章の前半に書かれています。第5章では,1変量の分析が説明されます。この章の学習内容はすべて「データの分析」で習った内容です。第6章では,2変量の分析が説明されます。この章では相関関係が中心に解説されます。しかしここでは標準化という「データの分析」では習わない知識が付加されます。アンケートの結果を解釈するかめには必要な知識ですから,ぜひ,理解してください。またクラメールの連関係数・残差分析という高校数学では習わない内容も登場します。こちらは数理的なしくみを理解する必要はありません。アンケート調査はとっても楽しいですよ。
第7章,第8章の内容も数理的なしくみを理解する必要はありません。たとえば,みなさんが日常的に使っているPCや冷蔵庫やテレビの原理はとても複雑で,そのしくみを完全に理解することは困難です。でも使い方が分かればとても便利です。「冷蔵庫はどうやって食べ物を冷やすんだろう」という冷却原理が分からなくても冷蔵庫は普通に使えます。アンケート解析技法もそれと同じです。必ずしも原理は分からなくてもいいのです。道具としてどのように使うのか,どのように結果を読み取るのかだけに注意して,これらの技法の使い方をマスターしてください。
高等学校で数学の授業をなさっている先生へ
数学Iを構成する章の中で「データの分析」は,「数と式」「2次関数」「図形と計量」「集合と論証」など他の章と比較して異質です。「データの分析」はマイナーであるとの印象を持たれることもありますが,それは間違った印象です。なぜなら高等学校を卒業したのち,2次関数や図形や集合の知識は,必ずしも必須の知識ではないからです。はっきり言ってしまえば,それらと全く関係のない人生というものを容易に想像できます。それに対して「データの分析」は,内閣支持率・選挙予測・世論調査・視聴率調査などの理解に深く関係します。「データの分析」は抽象的な数学ではありません。世論へのアンテナとして,日常生活とは切っても切れない実用的な学習内容なのです。
「データの分析」はアンケート調査を実習することによって,小学校における総合学習にも似た知的な体験を提供してくれます。質問文作成の奥深さは文章力を鍛える国語のよい学習となります。アンケートのテーマとして時事問題の賛否を問えば生きた社会科の勉強になります。アンケートが成功するか失敗に終わるかの首尾は,理科実験に通じる企画実行の体験になります。これまでの数学とは根本的に異なっています。この本を利用し,ぜひ教室の中でアンケート調査の実習をしてください。
大学で統計学の講義をなさっている先生へ
現在,高校生は数学I「データの分析」の中で以下の知識*1を学んでいます。
*1平成23年3月9日に新高等学校学習指導要領による検定済の数学Iの教科書301,302,303(東京書籍),304,305,306(実教出版),307(啓林館),312,313(数研出版),315(第一学習社)の10冊を参照しました。
度数分布表(離散変量・連続変量・度数・相対度数・階級値・階級幅・外れ値・5数要約・度数分布多角形・累積相対度数・単峰性・多峰性),代表値(平均値・調和平均・相乗平均・中央値・最頻値・仮平均・最大値・最小値・偏り(歪み)・抵抗性),散布度(分散・標準偏差・四分位数・四分位偏差・四分位範囲・パーセント点・偏差・偏差平方和・範囲),グラフ(ヒストグラム・箱ひげ図・散布図),2変量の関係(相関表・正の相関・負の相関・共分散・相関係数)
2012年度(平成24年度)から実施されている新高等学校学習指導要領による教育を受けた高校生は,2015年4月以降に大学に入学します。「データの分析」が数学の科目の中で最も履修者の多い「数学I」に置かれていることの意味は重大です。なぜなら「データの分析」の学習内容は,2014年までの大学における入門的な統計学の授業の最初の3,4か月の学習内容と完全にかぶっているからです。
理解している学生に,同じ内容を講義したら退屈し,失望されるでしょう。でも「データの分析」の理解度は学生によってまちまちです。だから一律に相関係数までは既知として授業を始めることもためらわれます。でも,少なくとも,これまでとまったく同じ内容の授業が許されないことだけは確かです。
1つの提案ですが,授業の開始時期に学生にウェブでアンケートを受けてもらい,そのデータを教材として利用し,いくぶん駆け足で具体的に講義をするのはどうでしょうか。自分達の回答で「データの分析」の内容を講義(高校の復習)されれば,退屈しないどころか,それらは生きた知識として定着します。同級生のことを知ることができる授業に興味を持たない学生はいません。このため理解度の怪しい学生の学習意欲だって,きっと呼び起こすことができるでしょう。
インターネットはとても便利です。高機能で,しかも無料のサービスが充実しています。でも世の中には「都合がいいだけの話」はありません。光りあるところには陰があります。インターネットを使って調査するときには,その陰の部分をしっかりと理解しなくてはいけません。調査を実施する際に気を付けなければいけないことは,回答者の個人情報を保護し,プライバシーの尊重することです。そのための原則は,以下の2つです。
無記名の原則 無記名で調査をします。調査データを最初から個人情報にしないということです。個人ではなく属性として理解するのが調査の基本です。
削除の原則 調査が終了したら手元のPCにデータをコピーし,ウェブ上のファイルを速やかに削除します。分析チームの誰かが誤って(たとえば共有関係を誤指定して)調査データをネットに拡散させてしまうことを防ぎます。
ただし好きな食べ物,タレント,休日の過ごし方や文化祭の出し物に対する希望など,比較的おおらかに質問できる調査内容もあるでしょう。この場合は無記名の原則を緩め,学生番号や出席番号を問う質問を加えてもよいかもしれません。それに対して思想信条・資産状況・身体や精神の障害に関する調査などは,細心の注意を払って無記名の原則を守り,匿名性を担保しなくてはなりません。
同一の回答者から継時的に回答してもらいたい。授業内での調査実習などで提出を確認したいなど,回答者を特定したいときもあります。この場合は,学生番号や出席番号のような公的なIDではなく,その調査だけに通用するIDを作り,回答者にその一時的なIDを記入してもらうとよいでしょう。
削除の原則を守るためには,手元のPCでローカルに調査データを集計しなければなりません。ウェブ上のスプレッドシートではなく,分析ツールとしてこの本でRを解説した主要な理由の1つは削除の原則を守るためです。無記名の原則と削除の原則を守ることにより,個人情報を保護し,プライバシーを尊重しながらインターネット調査を実施することが可能です。しかし残念ながら絶対安全ということではありません。
編者には,あるグルメサイトを利用しているときに,システムから突然「あなたは東京都**区**町にいますか。はい,いいえ。」という質問をされた経験があります。そのサイトに住所を知らせていないのに,だいたい正しい居場所を指摘されたのでとても驚かされました。ウェブの閲覧は1回1回が独立したものなのではなく,ログイン中の足跡は継続した同一人物の行動として把握される可能性があります。当時,自宅の周辺のスポット天気予報を,同じIDのサイトで毎日確認していました。もしかしたら自宅住所をそこから類推されたのかもしれません。グルメ情報の提供システムとしては,自宅近くのお店を推薦しようと,親切心で気を利かせてくれたのでしょうが,あまり気分の良いものではありませんでした。このようにIDを対応させて,複数のデータベースの情報を相互に関連づけることを紐付け(ひもづけ)といいます。
調査フォーム回答と,回答時にログインしているサイトでの足跡は紐付けられてしまうことが技術的には可能です。たとえばメールサービスのサイトにログインしたままだと,サーバーにメールの平文がありますから,無記名調査でも回答時の足跡と個人情報とは紐付け可能です。したがって無記名の原則は完全ではありません。ただしこれは飽くまでも技術的には紐付け可能であるということであり,このような目的外使用は違法行為です。
メールサービス・ツイッター・ライン・ブログ・その他の投稿サイトには,テキスト・画像・音声・圧縮ファイルなどさまざまなコンテンツがアップされます。アップした本人は,それらが自分の所有物であると信じ,必要なくなったら削除します。日常生活の感覚では,自分の持ち物をゴミ箱に捨てたという認識です。しかし,削除したはずのコンテンツは,もしかしたら非表示になっているだけかもしれません。サイトから本当に削除されているか否かは,サーバーの管理者にしか分かりません。コンテンツを本当に削除できるのはサーバーの管理者だけです。コンテンツをウェブ上に置くということは,そういうことなのだと理解してください。したがって削除の原則を守っていても,サーバー内で非表示になっていた調査データが悪意のあるハッカーによって違法に流出する可能性はあります。
したがって残念ながら,無記名の原則と削除の原則を組み合わせても,犯罪的な悪意からは絶対に安全であるとは言えません。しかし犯罪的悪意から絶対安全な状態など,なかなか望めるものではありません。よくよく考えてみると,メールサイトを利用すること自体,直接的な平文が有するプライバシーをサーバーの管理者に委ねているのです。これは相当に怖いことですが,私たちはそういう世界で既に生活しています。メールを利用することと比較すると,無記名のインターネット調査のリスクは相当に間接的です。インターネットをはじめとするネットワークには危険もあります。しかしそこから,ただ逃げているばかりでは,これからの世の中で生きてはいけません。ネットワーク社会における個人情報の保護・プライバシーの尊重の教材として,インターネット調査実習を適切に活用すれば大きな教育効果が期待できます。高校の先生,卒業論文指導の先生におかれては,その大きな可能性を活用していただけたらと願うばかりです。
2015年3月26日
豐田秀樹
著者紹介（2015年4月現在）
■編集者
豐田秀樹
早稲田大学文学学術院教授
■執筆者
久保沙織
早稲田大学グローバルエデュケーションセンター(第1章·第2章·第8章)
秋山 隆
早稲田大学文学学術院(第3章·第8章)
池原一哉
早稲田大学グローバルエデュケーションセンター(第4章·第8章)
拜殿怜奈
早稲田大学大学院文学研究科(第5章·第8章)
長尾圭一郎
早稲田大学大学院文学研究科(第6章·第8章)
磯部友莉惠
早稲田大学大学院文学研究科(第7章·第8章)
吉上 諒
早稲田大学文学部(第8章)
目次
第1章 調査票作成を体験しよう
§1.1 フォームの例
§1.2 Googleアカウントの作成
§1.3 Googleドライブにログイン
§1.4 新規フォームの作成
§1.5 フォーム名とフォームの説明の入力
§1.6 質問の設定
§1.7 テーマの変更とライブフォームの表示
§1.8 フォームの送信
§1.9 調査票への回答
§1.10 回答の表示
第2章 フォーム上級者への道
§2.1 フォームの作成
2.1.1 既存のフォームから新規フォームを作成する方法
2.1.2 フォームの設定
2.1.3 質問形式の種類
2.1.4 回答者名やメールアドレスを入力させる場合
2.1.5 画像・動画の挿入
2.1.6 セクションヘッダー・改ページの追加
2.1.7 アイテムを追加
2.1.8 作成したアイテムの編集
2.1.9 テーマの追加
§2.2 フォームの送信とその準備
2.2.1 フォームの回答先の選択
2.2.2 フォームの事前入力
2.2.3 フォームの送信
2.2.4 フォームの共同編集
§2.3 回答の確認と管理
2.3.1 回答の削除
2.3.2 フォームのリンク解除
2.3.3 回答の概要表示
2.3.4 回答受付の停止
第3章 アンケート調査の企画
§3.1 調査のはじまり
3.1.1 調査テーマの設定
3.1.2 調査仮説の設定
§3.2 項目内容の収集
3.2.1 項目形式
3.2.2 アンケート調査の種類
3.2.3 調査設定例:「母娘の仲良し度調査」
§3.3 アンケートの構成
3.3.1 アンケート前文
3.3.2 項目の配列順序
§3.4 アンケート対象者への連絡
3.4.1 アンケート協力依頼文
3.4.2 リマインダー
3.4.3 調査協力へのお礼
3.4.4 問い合わせ対応
§3.5 予備調査
3.5.1 予備調査の目的
3.5.2 予備調査の確認事項
§3.6 倫理・データの管理
3.6.1 倫理的な配慮
3.6.2 アンケート実施者が事前に提供すべき情報
3.6.3 依頼文のチェックリスト
3.6.4 プライバシー保護
§3.7 調査レポートの作成
3.7.1 調査レポートの作成方針
§3.8 調査レポートの構成
3.8.1 調査レポートの構成事項チェックリスト
第4章 質問項目の作り方
§4.1 質問文の作成
4.1.1 平易な表現
4.1.2 明確な表現
4.1.3 丁寧で親しみやすい表現・簡潔な表現
4.1.4 否定語の多用
4.1.5 ダブルバーレル項目
4.1.6 誘導的質問
4.1.7 パーソナルな質問とインパーソナルな質問
4.1.8 キャリーオーバー効果
4.1.9 ろ過項目
4.1.10 事実と評価の区別
4.1.11 過去の記憶
4.1.12 ステレオタイプ化された表現の利用
4.1.13 仮定の質問
4.1.14 回答バイアス
4.1.15 選択肢に関する注意
4.1.16 その他
§4.2 嘘やタテマエの回答を避ける方法
4.2.1 比率と平均
4.2.2 ランダム回答法
4.2.3 アイテムカウント法
4.2.4 二重リスト法
4.2.5 Aggregated Response法
4.2.6 その他
第5章 アンケートの結果を確認しよう 単純集計~
§5.1 統計解析環境 R
5.1.1 Rのインストール
5.1.2 Rの使い方
§5.2 分析の準備
5.2.1 データと変量
5.2.2 データの成形
§5.3 比率
§5.4 データの整理
5.4.1 度数分布・ヒストグラム
§5.5 データの代表値
5.5.1 平均値
5.5.2 中央値
5.5.3 最頻値
§5.6 データの散らばり
5.6.1 範囲
5.6.2 四分位範囲・四分位偏差
5.6.3 分散・標準偏差
第6章 項目間の関連を分析しよう−相関分析・クロス表の分析−
§6.1 相関関係
6.1.1 散布図
6.1.2 共分散
6.1.3 共分散の限界
6.1.4 標準化
6.1.5 相関係数
6.1.6 多変量散布図
6.1.7 相関係数の限界
§6.2 属性ごとの集計とクロス表の分析
6.2.1 クロス表
6.2.2 クロス表による分析の利点
6.2.3 独立と連関
6.2.4 クラメールの連関係数
6.2.5 残差分析
第7章 分析上級者への道
§7.1 回帰分析
7.1.1 フォーム
7.1.2 データ
7.1.3 分析
7.1.4 レポートに書く際に注意すること
§7.2 リッカート・スケール
7.2.1 フォーム・データ
7.2.2 分析
§7.3 因子分析
7.3.1 分析
7.3.2 レポートに書く際に注意すること
§7.4 SD法
7.4.1 フォーム・データ
7.4.2 分析
第8章 応用的な分析へ
§8.1 MDS
8.1.1 分析
8.1.2 レポートに書く際に気をつけること
§8.2 一対比較法
8.2.1 手法の目的
8.2.2 フォーム
8.2.3 データ
8.2.4 分析
§8.3 コレスポンデンス分析
8.3.1 手法の目的
8.3.2 分析
§8.4 コンジョイント分析
8.4.1 手法の目的
8.4.2 調査票の作成
8.4.3 フォームによるデータの収集
8.4.4 分析
8.4.5 レポートを書く際に注意すること
索引
