Shiraume Gakuen University & College Repository / 白梅学園大学 短期大学学術リポジトリ

浅野, 涼太

3894

アサノ, リョウタ

ASANO, Ryota

山口, 勇気

3936

ヤマグチ, ユウキ

YAMAGUCHI, Yuki

星野, 光之介

3937

ホシノ, コウノスケ

HOSHINO, Konosuke

Japanese

A Study on Insect Identification Methods Using Online Communication : Conducting Virtual Meetings with Experts in the Educational Setting

田中, 真衣

3854

タナカ, マイ

TANAKA, Mai

Analysing the system of quasi-markets mechanism in social care : Consideration from the system structure of the after-school day service for children with disabilities in Japan

倉澤, 寿之

3783

クラサワ, トシユキ

KURASAWA, Toshiyuki

21白梅学園大学・短期大学情報教育研究 2024,No.27,21－28.SPSSユーザーのjamovi移行ガイド倉澤　寿之　広く利用されている統計分析パッケージとしてSPSSがある。本学でもコンピュータ室、大学院生研究室のパソコンにはすべてインストールされているほか、各教員にもネットワークライセンスが提供されて、教員及び学部学生・大学院生の教育・研究活動に幅広く利用されている。しかし、SPSSは高価であり、最も安く利用できる学生向けのものでもBASEのみで年間15,000円程度のライセンス料が必要となる。このため、学生や大学院生は大学に来て使用するほかない状況にある。　SPSSと並び利用されることの多い統計分析パッケージにSASがあり、こちらは授業での使用を想定したSAS OnDemand for Academicsが無償で提供されているので、学生・大学院生も利用しやすくなっている。ただ、個別にアカウントを登録する必要があることと、プログラムを書いて実行する形式が基本（一部メニュー形式でプログラムを自動生成する仕組みはあるが）となっていることから、ややハードルが高くなっている。　これらに対して、最近jamoviという統計分析パッケージソフト（The jamovi project, 2023）が開発され、利用が広がっている。jamoviにはDesktop版とCloud版があり、Cloud版の一部には有料のものもあるが、それ以外はDesktop版を含めて、オープンソースソフトウェアとして無料で利用できる。また、SPSS同様メニューから必要な機能を選択する形で分析の設定ができ、「実行」といったアクションなしに、すぐに結果が表示されるので、初心者にとっても扱いやすいものとなっている。さらには、最新の統計分析手法も網羅しているため、学生・大学院生のみならず、一般の研究者にとっても有用な統計分析ソフトウェアであると言える。　そこで本稿では、本学でのjamoviの普及を期するため、現在主流と思われるSPSSユーザーがjamoviを使い始める際に必要と思われる情報を提供することとする。「SPSSでこうしていたことはjamoviではこうする」「jamoviのこの部分はSPSSのこれに相当する」といった形でjamoviの利用方法のうち主要なものを紹介するので、より詳しい解説や利用方法については、jamovi本家のドキュメンテーションサイト（https://docs.jamovi.org/）や「jamovi完全攻略ガイド」（芝田,2022）などを参照されたい。1. インストール　Desktop版インストールモジュールのダウンロード先は　https://www.jamovi.org/download.html　となっている。Windows版、macOS版にはsolidとcurrentというリリースがある。currentは最新機能が反映された開発版で、solidは安定版である。技術情報222. 基本画面と変数操作　jamoviの画面は左右に分かれており、左側がデータを操作したり、分析の設定を行ったりする部分、右側が結果を表示する部分である。左側画面には「変数」「データ」「分析」「編集」という４つのタブがある。(1)変数タブ（図１）　SPSSの「変数ビュー」に当たる。変数の「名前」と「説明」が表示されており、どちらもこの画面で直接書き込める。変数名は基本的に日本語で大丈夫だが、分析によっては結果が正常に表示できないこともあるようである（例えば後述の「分散分析」）。「説明」は変数についてのより詳しい情報のメモで、SPSSの「変数ラベル」に似ているが、変数名に代わって結果に反映されることはない。その他の変数属性を設定するには変数を選択した状態で上部の「編集」ボタンを押すか、または変数名を右クリックして「設定」を選び（図２）、変数属性の設定画面を呼び出す。　「計算」「変換」ボタンは、既存の変数を使って新しい変数を生成する機能であり、後述する。「追加」「削除」ボタンはその名の通り変数を追加したり削除したりするためのものである。「フィルタ」ボタンは特定の値を持つデータのみを選択するためのものであるが、本稿では説明を省略する。(2)変数属性の設定　前項で「編集」ボタンを押した場合と変数を右クリックして「設定」を選んだ場合、変数属性の設定画面が開く（図３）。　「測定値型」は「名義」「順序」「連続」「ID」の４種であり、「ID」以外の３つはSPSSの「尺度」にある「名義」「順序」「スケール」に相当する。「ID」は回答者を区別するための番号など、分析には使用しない変数に使われる。分析には使用しないことを宣言しておくことで内部的な負荷の軽減につながっているらしい。　「データ型」には「整数」「小数」「文字」の３通りがあり、データが数字か文字か、また、数字データの場合、小数点以下を含むかどうかを区別する。「小数」型は「測定値型」が「連続」の場合のみ選択でき、「文字」型は「測定値型」が「名義」か「順序」の場合のみ選択できる。ただ、「文字」型でデータを作っても、一般的な統計分析には使いにくいため、例えば性別の変数は１や２という整数を「名義」のデータとして使っておき、それぞれに「男性」「女性」といったラベルを付けるということが普通である。また、「反対」「やや反対」「どちらともいえない」「やや賛成」「賛成」といった評定尺度型のデータも同様に１、２、３、４、５といった「順序」の数字データを元にしておくことになる。この点はSPSSでも同様で、データとして数図２変数名の右クリックメニュー図１変数タブ23字を割り当てた上でそれぞれの数字に「男性」「やや賛成」といった「値ラベル」を設定しておくことになる。このことをjamoviで行うには、図４に示すように、変数の「水準」欄に現れた数値データに対して、直接「ラベル」となる文字列を書き込む。元の数字データを上書きするイメージになるが、失われるわけではなく、数字データも残る。なおラベルを設定すると、データはすぐにラベル表示に変わる。SPSSではラベルで表示するか数値データで表示するか選択するスイッチがあるが、jamoviにはない。(3)データタブ（図５）　データが表示される画面であり、SPSSのデータビューに相当する。この画面でデータの直接入力、削除などが可能である。この画面には「追加」「削除」のアイコンがそれぞれ２種類あるが、緑と赤茶色の帯が縦になっているのが列つまり変数に対する操作、横になっているのが行に対する操作、つまりSPSSでいうところの「ケース」に対する操作である。図３変数属性の設定画面→図４ラベルの設定→24(4)計算変数と変換変数　データタブの画面で入力したデータや、外部のデータファイルから読み込んだデータからなる変数を「データ変数」と呼ぶのに対して、既存のデータ変数から計算や変換操作を経て作り出した変数を「計算変数」「変換変数」という。　「計算変数」はSPSSでいえば「変数の計算」で作り出した変数に相当し、「変換変数」の作成は「他の変数への値の再割り当て」のような使い方になる。　計算変数は変数名と、その変数の計算式を記述すればよい（図６）。数式欄の横の「fx」を開くと様々な種類の関数を呼び出すことができる（図７）。　変換変数も数式や関数を使って別の変数を作り出すものであるが、その際の変換の方法を登録しておき再利用できる点が計算変数と異なる。例えば、「項目１」という変数が１点から７点までの整数からなる７件法の評定尺度値であったとする。この項目の尺度値を逆転させたい、つまり１点を７点に変え、２点を６点に変え、といった変換を行いたい場合は、８から元の尺度値を引けばよい。この場合、変換元の変数は「項目１」であり、「使用する変換」はまだ変換式が一つもないので「なし」になっているため、「変換を新規作成」する（図８）。そして、次に出てくる変換式の設定画面に「= 8 - $source」を書く（図９）。「$source」は元の値を意味する。注意したいのは図９の「７件法の逆転」は変数名ではなく、変換式の名前だということだ。つまり、ここで変換の方法を一つ作っておいたので、この変換は「項目２」やその他の項目がやはり７件法で構成されていたとすると、それらの項目の逆転項目を作る際にも利用できるということである。一度設定した変換の方法が再利用できるのが変換変数の特徴となっている。作成した変換の方法を他の変数に図６計算変数の作成例図５データタブ図７計算変数の関数25利用する場合、図８の「使用する変換」の一覧に「７件法の逆転」が現れるので、元になる変数と合わせて指定するだけでよい。　なお、SPSSの「変数の計算」などで作られた変数は計算や変換をしたその時点で値が決まり、元の変数が変更されても新しい変数に影響しないが、jamoviの計算変数と変換変数は、作られた後、元になった変数に変更が生じるとそれに伴って計算変数や変換変数も変更されるところに特徴がある。Excelで、あるセルの値が変更されると、そのセルを参照している数式の計算結果が変わるのと同じ仕組みになっている。3. 他のソフトウェアからのデータのインポート　jamoviは、jamoviのデータファイル（.omv）やCSVファイル（.csvなど）の他、既存の統計分析ソフトウェアのデータをそのまま開くことができる。いくつか例を挙げると、SPSS（.sav）、Excel（.xlsx）、SAS（.sas7bdat）などである。(1)SPSSデータファイルのインポート　jamoviではSPSSデータファイル（.sav）をそのまま読み込むことができるばかりでなく、SPSSで設定した変数属性も取り込まれる。変数名は当然そのまま取り込まれ、SPSSの「変数ラベル」は「説明」となる（前述したように、jamoviの出力には使われない）。また、SPSSの「尺度」は「測定値型」に引き継がれるし、「欠損値」や「値ラベル」が設定されていると、jamoviでも欠損値や水準のラベルとなる。(2)Excelワークシートのインポート　SPSSではExcelのデータを読み込む際、どのワークシートのどの範囲を取り込むのかといった細かい指定が可能であるが、jamoviではこうした指定はまったくない。複数のワークシートを持ったExcelファイルの場合、データの取り込みはアクティブな（保存の際前面に表示されていた）ワークシートから行われるので、その点を注意しておく必要がある。また、ワークシート内での取り込み範囲を指定することもできず、単に一番上にある行の内容を変数名として、それ以下の内容をデータとして取り込むだけである。その際、データの中に数字以外が含まれていれば、「測定値型」が「名義」でデータ型が「文字」となり、データが整数のみであれば「測定値型」が「名義」でデータ型が「整数」、データに小数が含まれていると「測定値型」が「連続」でデータ型が「小数」となる。図８新しい変換変数の作成 図９変換式の作成26(3)CSVファイルのインポート　CSVファイルの読み込みに関してもExcelワークシートとほぼ同じ動作をする。ただ、Excelの場合は上部に空白の行があっても問題なかったが、CSVファイルの場合、先頭に空行が含まれているとデータが正しく読み込まれない。１行目が変数名の行である必要がある。4. よく使われる分析　以下、よく使われる統計手法に対して、jamoviが持っている主なオプションを紹介する。(1)t検定　t検定は初めから「分析」タブに用意されていて、「対応なしt検定」「対応ありt検定」「１標本t検定」の３種類がある。　「対応なしt検定」では、検定方法として分散の等質性を前提としたスチューデント法、等質性を前提としないウェルチ法、正規分布を前提としない（ノンパラメトリックな）マン=ホイットニーのU検定があり、これらの前提のチェックとして分散の等質性検定（ルビーン検定）、正規性検定（シャピロ=ウィルク検定）などがある。　「対応ありt検定」では、検定方法に正規分布を前提としたスチューデント法、ノンパラメトリックなウィルコクソンの符号順位検定があり、前提のチェック方法に正規性検定（シャピロ=ウィルク検定）などがある。(2)分散分析　分散分析については、「１要因分散分析」、「分散分析」（２要因以上に対応）、「反復測定分散分析」、「共分散分析」、「多変量共分散分析」の他、ノンパラメトリックな方法として「クラスカル=ウォリスの検定」、「フリードマンの検定」がある。そして事後検定（多重比較）の方法として、「１要因分散分析」には、等分散の仮定がない「ゲームス=ハウエル法」と等分散を仮定する「テューキー法」があり、「分散分析」以下その他には「テューキー法」、「シェフェ法」、「ボンフェロニ法」などがある。　なお、「１要因分散分析」の結果はF検定の結果のみが簡易な表で示されるのみで、伝統的に分散分析結果を示す際使われてきた平方和や平均平方などは示されない（図10）。これは、最近のAPA（American Psychological Association）のPublication Manualに１要因の分散分析結果は表を作らず文中で示すのを標準とすることが書かれており、それに対応したものと思われる。伝統的な形の分散分析表を得るには、「１要因分散分析」ではなく、２要因以上に対応した「分散分析」の方をあえて要因を１つにして使用する必要がある（図11）。ただし、「分散分析」では要因を表す変数名に日本語など2byte文字が使われていると２乗和の欄が０となり、正常な結果にならないので、変数名はいわゆる「半角英数」で記述しておかなければならないことに注意が必要である。図10　1要因分散分析の結果 図11 分散分析を1要因のみで行った結果27(3)因子分析　因子分析関連の手法としては用意されているのは「主成分分析」「探索的因子分析」「確認的因子分析」である。ここでは一般的に「因子分析」と呼ばれている「探索的因子分析」について記述する。　「探索的因子分析」の抽出法としては「最小残差法（SPSSの「重みづけのない最小２乗法」に相当）」、「最尤法」、「主因子法」の３つがあり、回転法としては直交回転として「バリマックス」、斜交回転として「クォーティマックス」、「プロマックス」、「オブリミン」、「シンプリマックス」がある。また、因子得点の算出法としては「サーストン法」、「バートレット法」、「テン・ベルヘ法」、「アンダーソン=ルビン法」、「ハーマン法」がある。(4)クロス集計表に対するχ自乗検定　一般的なクロス集計表の作成と独立性検定は「度数分析」メニューの中にある「対応なしクロス集計表」で行う。独立性検定の方法としては、「Χ2」「（Χ2の）連続性の修正（イエーツの修正）」「尤度比（Χ2）」「フィッシャーの正確確率検定」「比率の差のz検定」がある。　SPSSではΧ2検定の際、期待度数が小さいセルの数や割合についての注が出力されるが、jamoviでは特に出力されないので、自分で期待度数を確認する必要がある。(5)一貫性分析（アルファ係数など）　尺度の一貫性に関する分析は「因子分析」メニューの中の「信頼性分析」で行う。算出できる一貫性係数は「クロンバックのアルファ」と「マクドナルドのオメガ」である。どちらも特定の項目を除外した場合の値を出すことができるので、それをもとに項目の取捨選択を行う。　jamoviの信頼性分析の特徴として逆転項目を指定できることが挙げられる。SPSS等では逆転項目は予め得点を逆転させた変数を作っておく必要があるが、jamoviでは信頼性分析メニューの中で項目ごとに逆転項目であることを指定できるので、予め逆転させた変数を作成しておく必要はない。また、相関係数行列で項目間の相関関係を見る時、「相関ヒートマップ」を使うと、相関係数の大きさが色分け（正は緑、負は赤）と色の濃さ（相関が強いほど濃い）で表示されるので、視覚的に把握しやすい。引用文献芝田 征司 2022 jamovi完全攻略ガイドhttps://bookdown.org/sbtseiji/jamovi_complete_guide/The jamovi project 2023 jamovi (Version 2.3) [Computer Software]. https://www.jamovi.org

A Guide for SPSS Users Transitioning to jamovi

白梅学園大学・白梅学園短期大学紀要第60号２０２４MEMOIRSOFSHIRAUME GAKUEN UNIVERSITY AND COLLEGENo.60    March    2024Published bySHIRAUME GAKUEN UNIVERSITY AND COLLEGEKodaira, Tokyo〔Academic Essays〕  Analysing the system of quasi-markets mechanism in social care:　Consideration from the system structure of the after-school day service for children with disabilities in Japan　……………………………………………………………………………………… TANAKA Mai（ １ ）〔Short Essays〕  Current Issues of Childhood Studies in U.S. and Europe (2):  　Future Directions in Childhood Studies examined by M. Hamersleyʼs Methodological Philosophy　……………………………………………………………………………………… SUTO Mikako（ 21 ）白梅学園大学・白梅学園短期大学2 0 2 4白 梅 学 園 大 学 ・白 梅 学 園 短 期 大 学第 60 号ISSN 1881-2600〔学術論文〕  準市場導入の制度設計に関する検討　―放課後等デイサービス事業の仕組みから―　……………………………………………………………………… 田中　真衣（ １ ）〔研究ノート〕  欧米の子ども期研究（Childhood Studies）の動向と課題（2）　―M.ハマーズリーの方法論から子ども期研究の方向性を探る―　……………………………………………………………………… 首藤美香子（ 21 ）

編 集 委 員代表 廣　澤　満　之（発達障害学） 浅　野　涼　太（生態学） 井　原　哲　人（社会福祉学） 小　林　美由紀（小児科学） 首　藤　美香子（子ども期の歴史と思想研究、　　　　　　　　　　　 子ども文化論、子ども社会学） 森　山　千賀子（介護福祉学）　掲載論文の印刷版面を利用した複写・複製（データベース化等の変形使用および有料利用をふくむ）の権利は，白梅学園大学・白梅学園短期大学に帰属する。これは著作者の権利を制限するものではない。白梅学園大学・白梅学園短期大学紀要　No.60印　刷 2024年3月15日発　行 2024年3月15日発行者　白梅学園大学・白梅学園短期大学〒187-8570　東京都小平市小川町 1－830TEL. 042（342）2311〈代表〉印刷所（社福）コロニー印刷〒189-0001　東京都東村山市秋津町2－22－9TEL. 042（394）1113本誌掲載の論稿は，本学の研究紀要編集委員会による審査を経たものである。

（お知らせ）

ISSN 1881 － 2694白梅学園大学・短期大学 情報処理センター白梅学園大学・短期大学情報教育研究白梅学園大学・短期大学情報処理センター№27２０２４白梅学園大学・短期大学情報教育研究No.272024

表紙

30１．白梅学園大学・短期大学情報教育研究（以下本誌という）は、白梅学園大学・短期大学情報処理センターの研究誌である。２．本誌は年１回発行する。３．本誌は、当センターの活動と併せて、情報教育に関する論文、報告、その他情報教育の振興に寄与する諸報告を掲載する。４．執筆者は、白梅学園大学および白梅学園短期大学の専任教員、非常勤教員、研究員、情報関係職員とする。　ただし、編集委員会の審査を経て、センター長が許可したもの、および当センターより依頼したものについてはこの限りではない。５．投稿論文および報告は、編集委員会の審査によって採否を決定する。また必要に応じて、原稿の修正を求めることがある。６．投稿論文および報告は、未発表のものに限る。ただし口頭発表はこの限りではない。７．人を対象とした研究については、所属組織等の研究倫理審査を予め受審した上で、論文内に明記しなければならない。８．投稿原稿は、一遍について和文換算で20,000字以内とする。９．各原稿には欧文のタイトルを付記する。10．掲載原稿についての抜き刷りの配布は行わない。11．原稿の締切の時期は教授会において報告する。情報教育研究編集規程　掲載論文の、印刷版面を利用した複写・複製・頒布送信（データベース化等の変形使用および有料利用をふくむ）の権利は白梅学園大学および白梅学園短期大学に帰属する。これは著作者の権利を制限するものではない。　　白梅学園大学・短期大学情報教育研究に所収の論文、報告は、当センターの編集規程にしたがい、編集委員会の審査によって、掲載許可がなされたものである。編集委員　倉澤　寿之　情報処理センター長・子ども学部教授同　　　　金子　尚弘　白梅学園大学名誉教授2024年３月31日発行　白梅学園大学・短期大学情報教育研究第27号　発行人　　髙田　文子発行所　　白梅学園大学・短期大学情報処理センター〒187-8570　東京都小平市小川町1-830PHONE 042-342-2311（代表）FAX 042-346-5644印刷所　　社会福祉法人　東京コロニー　コロニー東村山印刷所〒189-0001　東京都東村山市秋津町2-22-9PHONE 042-394-1113　FAX 042-394-1052

Regulations

都賀, 友広

3785

ツガ, トモヒロ

TSUGA, Tomohiro

29白梅学園大学・短期大学情報教育研究 2024,No.27,29.情報処理センターの事業（2023年1月～12月）都賀　友広コンピュータアートコンテストの実施（12月）　第23回「白梅コンピュータアートコンテスト」を実施した。例年通り「コンピュータ絵画部門」と「デジタル写真部門」の２部門に分けての作品募集とした。コンピュータ絵画部門に６件、デジタル写真部門に８件、合計14件の応募があり、審査の結果、コンピュータ絵画部門は大賞１作品、優秀賞１作品、佳作３作品、デジタル写真部門は大賞１作品、優秀賞１作品、佳作２作品が選ばれた。　部門 賞 受賞者 作品名コンピュータ絵画部門大賞 鈴木　のえる(子ども学科年) あたたかさと共に優秀賞 野田　空記(子ども学科年) ビバ　カルテット佳作 雨宮　美明(子ども学科年) ピンクが好き佳作 杉江　湧愛(発達臨床学科年) おろしたての傘で佳作 足達　空(家族・地域支援学科年) 朝の準備と鏡の前のモデルデジタル写真部門大賞 杉山　炎(子ども学科年) 刹那優秀賞 酒井　啓志(発達臨床学科年) 「感謝」佳作 新藤　萌々花(家族・地域支援学科年) 盛り上がっているかー！佳作 山越　勇人(子ども学科年) 花の道に、見方を変えて※佳作の掲載順は、応募順。

Activities of the Center

2024No.27CONTENTS目次就学前～初等教育段階（特別支援学校）におけるプログラミング教育の検討　―プログラミング教育のカリキュラム分析と教材研究―　………………………………………………… 大久保　淳子・古橋　真紀子　  1オンライン通信を用いた昆虫の同定手法の検討　－教育現場における専門家との接続を仮定して－　 浅野　涼太・山口　勇気・星野　光之介　 13SPSSユーザーのjamovi移行ガイド　……………………………………………………………………… 倉澤　寿之　 21情報処理センターの事業…………………………………………… 都賀　友広　 29情報教育研究編集規程………………………………………………………………  30

首藤, 美香子

ストウ, ミカコ

SUTO, Mikako

Current Issues of Childhood Studies in U.S. and Europe(2) : Future Directions in Childhood Studies examined by M. Hamersleyʼs Methodological Philosophy

Not a member yet