書籍内容

• アンケートでよく使われる択一型、複数選択型、5段階評価型などの選択式回答データをテキストマイニングツールで分析！
• 因子分析や数量化は難しい…。でもクロス集計だけでは物足りない…。テキストマイニングの可視化技法がアンケートデータのもつ豊かな情報を「見える化」する！

自由回答データのテキストマイニング分析をやさしく解説した好評既刊書の続編。本書では複数選択型や5段階評価型などの選択式回答データをテキストマイニングの手法で分析するアイディアと手順を紹介。実際のアンケートで得られる多様な回答方式のデータを統一的な手法のもとに分析できる待望の書。初心者から実務家まで。

• 書籍中の分析で使用するデータやスクリプトが提供されています
  ＞ 出版社サイトでダウンロードする

テキストだけじゃない！
ふつうのアンケート選択式回答も「見ればわかる」ビジュアルな分析を！
KH Coderによる可視化、こんな使い方が！と開発者も驚きの画期的アイディア（立命館大学　樋口耕一）

本書帯より

本書が示すアイディアは、選択式回答からクロス集計以上の情報を引き出すだけでなく、自由記述式回答と共通の視点に立った分析を可能にします。統計学の専門知識がなくてもアンケート結果の隠れた意味に迫ることはできる－このことを多くの方に楽しみながら体験いただければ嬉しいです。（著者）

本書帯より

目次

1　テキストマイニングの基礎
　1.1　アンケート調査におけるテキストマイニングの手順とポイント
　　1.1.1　有効データの抽出
　　1.1.2　テキストデータの事前編集
　　1.1.3　My辞書の作成
　　1.1.4　形態素解析
　　1.1.5　データ分析（抽出語の分析）：2段階の分析
　1.2　事例データ：おそうじロボット調査
　1.3　KHCoderの構成と主な機能
　1.4　データの読み込みから形態素解析まで
　　1.4.1　データの読み込み
　　1.4.2　My辞書の作成
　1.5　探索的な分析から仮説検証的な分析へ
　　1.5.1　段階1：探索的な分析
　　1.5.2　段階2：仮説検証的な分析
　1.6　可視化技法
　　1.6.1　階層的クラスター分析
　　1.6.2　自己組織化マップ
　　1.6.3　多次元尺度構成法
　　1.6.4　クロス集計
　　1.6.5　可視化の実際
　1.7　テキストマイニングの参考文献

2　データの作り方と読み込み方
　2.1　選択式回答の事例データ
　2.2　複数回答データをテキスト化する
　2.3　データの読み込み方法
　2.4　抽出語の確認
　2.5　共起関係，距離の定義

3　複数回答のテキストマイニング
　3.1　レジャー活動データの基本的な集計
　　3.1.1　単純集計
　　3.1.2　クロス集計
　3.2　数量化III類で分析
　3.3　テキストマイニング流の探索的な分析
　　3.3.1　共起ネットワーク
　　3.3.2　階層的クラスター分析
　　3.3.3　自己組織化マップ
　　3.3.4　多次元尺度構成法
　　3.3.5　対応分析
　3.4　テキストマイニング流の仮説検証的な分析

4　評定尺度データのテキストマイニング
　4.1　事例データ：街のイメージ調査
　4.2　基本的な集計
　4.3　関連構造を探る因子分析
　4.4　テキストマイニングのためのデータを作る
　4.5　テキストマイニング流の探索的な分析
　4.6　テキストマイニング流の仮説検証的な分析
　4.7　アンケート調査と因子分析に関する参考文献

5　単一回答はまとめてテキストマイニング
　5.1　事例データとテキストマイニング用データ
　5.2　単純集計とクロス集計
　5.3　テキストマイニング流の探索的な分析
　5.4　テキストマイニング流の仮説検証的な分析

6　テキストマイニング流分析を用いた社会調査
　6.1　社会調査と研究方法
　6.2　社会調査の枠組みを作る
　　6.2.1　調査の目的を明確にする
　　6.2.2　アンケート内容を具体化する
　6.3　社会調査を実践する
　　6.3.1　分析手法を選択する
　　6.3.2　調査結果を俯瞰的に分析する
　　6.3.3　因子分析で俯瞰的にデータの根幹を探る（探索的因子分析）
　　6.3.4　テキストマイニング流分析の活用
　　6.3.5　仮説コードを用いた仮説の検証
　6.4　社会調査におけるテキストマイニング流分析の活用事例のまとめ

付録A　Rで数量化III類とクロス集計
　A.1　分析対象データ
　A.2　数量化III類
　A.3　0-1型データのクロス集計

付録B　Rで因子分析
　B.1　分析対象データ
　B.2　因子数の決定
　B.3　因子分析の実行

索引

質的データ分析研究会の最新情報を受け取る

月１～２回、本サイトの更新情報、質的研究や混合研究法、ツールの使い方、イベント情報などEmailで受け取ることができます。

最新情報を受け取る