Japan.r ver0.1 2018 slide_ota_20181201
- 4. 相互作用分析とは・・・？(3)
発話機能の定義と種類（10-12種類）
4
01 Ｔ ：
02 Ⅰ ：
03 Ｔ ：
04 Ｉ ：
05 Ｔ ：
06 Ｉ ：
07 Ｔ ：
08 Ｉ ：
09 Ｔ ：
10 Ｉ ：
11 Ｔ ：
12 Ｉ ： はいはい
こんにちは
こんにちは
はい私は【姓Ａ】と申します〈あ〉お名前お願いできますか
あ【姓Ｂ】と申しますよろしくお願いします
【姓Ｂ】さんですね〈はい〉はいどうも【姓Ｂ】さんはえあのーどちら
のどちらからいらっしゃいましたか
あ韓国から来ました
あーそうですか〈えー〉，で，えー今日本では〈はい〉何をしてらっ
しゃいますか
今はえーとーパソコン関係の〈ん〉ウェブ関係のお仕事をしてます
あーそうですか〈はい〉ウェブ関係の仕事というとほんとに今の
〈えー〉現代の仕事という気がしますけれども〈はい〉じゃウェブを
デザインしたりとかっということですか
えーとーおもにあのモバイルサイト〈ん〉，のプログラムーを作っ
たりしてます
あーそうですか〈はい〉モバイル用の〈えー〉あのサイトということ
ですね
社交機能（呼びかけ）
社交機能（応答）
社交機能（自己提示）
社交機能（応答）
情報提供機能（呼びかけ）
情報提供機能（応答）
情報提供機能（呼びかけ）
情報提供機能（応答）
情報提供機能（呼びかけ）
情報提供機能（応答）
同意要求（呼びかけ）
同意要求（応答）
- 9. 相互作用分析とは・・・？(8)
・突き上げ（Probes）と項目反
応理論
パッケージ
ltm(潜在特性モデル)
library(ltm)
polychoric # 相関係数などで一次元性の確認
rasch(data) # 1母数モデル
ltm(data~z1) # 2母数モデル
tpm(data) # 3母数モデル
grm(data) # 段階反応モデル
result <- rasch(data) # 結果をresultオブジェク
トに渡しておく
plot.rasch(result) # 1母数モデルの場合
plot.ltm(result) # 2母数モデルの場合
plot.tpm(result) # 3母数モデルの場合
plot(result, type = "IIC") # IICのプロット
plot(result, type="IIC", items=0) # TICのプ
ロット
result <- ltm(data ~ z1, IRT.param=TRUE)
factor.scores(result) # スコアの算出
# 観測された全ての反応パターンについての
能力値が算出されることになる．
# 推定方法はmethodオプションで，ベイズ，
EAP，MIから選択する．
# 回答者毎の能力値が必要な場合は、
resp.patternオプションで反応パターンデータを
渡す．
factor.scores(result, resp.pattern=data)
# 一人ずつの能力値を得ることができる．
- 10. 相互作用分析とは・・・？(9)
・突き上げ（Probes）と項目反
応理論
#例）豊田秀樹(2002)の「項目反応理論(入門
編）」に用いられたデータを用いる
data <- read.fwf("c:/temp/gaku1.txt",
widths=rep(1, 50)) # 50*226の行列
data2 <-
subset(data,select=c("V2","V6","V7","V8","
V11","V12","V14","V15","V16","V17",
"V18","V19","V20","V21","V22","V23","V24
","V25","V26","V29",
"V30","V32","V33","V34","V35","V38","V40
","V44","V46","V49"))
rasch(data2)1 # 1母数モデル
# 結果
Call:
rasch(data = data2)
Coefficients:
Dffclt.V2 Dffclt.V6 Dffclt.V7 Dffclt.V8
Dffclt.V11 Dffclt.V12
-1.221 -1.064 -2.165 -1.824
-0.493 -1.534
Dffclt.V14 Dffclt.V15 Dffclt.V16 Dffclt.V17
Dffclt.V18 Dffclt.V19
-1.932 0.594 -2.007 -1.331
-1.387 -2.436
－略ー
Dscrmn
0.973
Log.Lik: -3647.655
ans <- ltm(data2 ~ z1) # 2母数モデル
# 結果
- 11. 相互作用分析とは・・・？(10)
・突き上げ（Probes）と項目反
応理論
ans <- ltm(data2 ~ z1) # 2母数モデル
# 結果
Call:
ltm(formula = data2 ~ z1)
Coefficients:
Dffclt Dscrmn
V2 -1.470 0.762
V6 -1.711 0.539
V7 -1.965 1.113
V8 -1.698 1.077
・・・略
V46 0.779 1.052
V49 -0.932 0.989
Log.Lik: -3625.593
plot.ltm(ans) # ICC曲線を描く
