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はじめに

5 段階アンケートで欲利用されるリッカート法と, アンケート結果の相関関係をを調べる方法を紹介します.

アンケート結果はカテゴリカルデータなため, そのままでは相関係数が求められないので, 一工夫必要.

背景

職場でアンケートを実施したのだけれども, 分析の仕方が分からなかったので, カテゴリカルデータの相関分析方法を調べてみた.

リッカート法の紹介

リーカート法は, 5 段階評価, 7 段階評価のアンケート.

リッカードの視覚化には帯グラフが適している.

R で 相関を調べる

cor 関数を使う.

二変数の相関

cor (bull$YearsPro, bull$BuckOuts)

多変数の相関. 配列で渡す.

myvars <- c ('YearsPro', 'Events', 'BuckOuts')
cor (bull[,myvars])

カテゴリカルデータの相関

numeric データに変換

ここからが本題. カテゴリカルなデータの相関を出すには, カテゴリを数値に変換する必要がある. as.factor, as.numeric を利用する.

val <- as.numeric (as.factor (var))


plot で描写

相関関係の散布図を一度に生成することは, plot 関数で可能だ. しかし, カテゴリカルデータに対しては, あまりみても情報が得られない.

ここにシャレたグラフの R スニペットがある.

ポリクコック相関係数

相関係数はでピアソンを利用するよりも, ボリクコック相関係数を利用するのがよいらしい.

これはまだ試していない.

以下のようなデータから相関関係を読み取る.

向上心 好奇心 危機感 責任感 勤続 所属
3 3 4 4 21- 長野
3 3 5 5 11-20 川崎
2 3 5 4 11-20 川崎
4 5 4 4 21- 長野
4 3 5 4 -10 川崎
1 1 5 3 21- 川崎
1 1 4 2 -10 川崎
1 1 4 4 21- 川崎
4 2 5 5 11-20 長野
1 1 4 1 -10 川崎
2 1 5 3 21- 長野
4 5 3 4 21- 川崎
4 4 4 4 21- 長野

データ処理

カテゴリカルデータを変換.

answerNum <- answer
answerNum$勤続 <- as.numeric (as.factor (answer$勤続))
answerNum$所属 <- as.numeric (as.factor (answer$所属))
print (answerNum)
向上心 好奇心 危機感 責任感 勤続 所属
3 3 4 4 3 2
3 3 5 5 2 1
2 3 5 4 2 1
4 5 4 4 3 2
4 3 5 4 1 1
1 1 5 3 3 1
1 1 4 2 1 1
1 1 4 4 3 1
4 2 5 5 2 2
1 1 4 1 1 1
2 1 5 3 3 2
4 5 3 4 3 1
4 4 4 4 3 2

相関をもとめる

factors <- names (answerNum)
result <- cor (answerNum[,factors])
result <- round (result, 4)
  向上心 好奇心 危機感 責任感 勤続 所属
向上心 1 0.822 -0.1041 0.6775 0.1867 0.4872
好奇心 0.822 1 -0.3991 0.5277 0.3136 0.2521
危機感 -0.1041 -0.3991 1 0.2198 -0.2306 0.0195
責任感 0.6775 0.5277 0.2198 1 0.3947 0.2823
勤続 0.1867 0.3136 -0.2306 0.3947 1 0.4739
所属 0.4872 0.2521 0.0195 0.2823 0.4739 1

散布図

plot (answerNum)

080704.png