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混合研究法または質的研究法と
してのPAC分析
PAC Analysis as a single subject
mixed method or a qualitative
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いとう たけひこ (和光大学)
Takehiko It...
日本心理学会第82回大会 仙台
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PAC分析とは
PAC分析学会 https://pacanalysis.jimdo.com/
●PAC分析(個人別態度構造分析)は内藤哲雄学会会
長(前信州大・現福島学院大学:社会心理学・臨床心
理学)によって発明・開発された新しい研究法です。...
PAC分析メーリングリストへのお誘い
https://pacanalysis.jimdo.com/%E5%95%8F%E3%81%84%E5%90%88%E3%82%8F
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PAC分析日本語論文リスト
https://pacanalysis.jimdo.com/%E6%97%A5%E6
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What kind of mixed methods research is
PAC Analysis?
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Characteristics of PAC Analysis
• Case study/single subject事例研究・1被験者
• QUAL > quan 質中心
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(1) QUAN strand: 量的データ生成
Phase 1: Word association語連想
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Phase ① QUAL (open-ended questions)
Procedure: By stimulus sentence (n=1),刺激文
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Phase ② quan (closed-ended questions)
Procedure: Paired-words rating of distance
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Product: Distance Matrix距離行列
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Phase ③ quan (multivariate analysis)多変量解析
Procedure: Cluster Analysis クラスター分析
Product: Dendrogram 樹形図
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Phase ④ quan → QUAL (open-ended questions)
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Phase ⑤: Interpretation(open-ended questions)
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Phase ⑥ (for dialogue with non-PACA users)(Optional)
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Phase ⑦: Meta-Inferenceメタ推論
Procedure: Integrated holistic explanation
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Product: Discussion & Conclusion考察・結論
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(乗算的ミックス法) (Inoue & Ito,2011)
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What I learned:Three types of basic MMR
①収斂型 ②順次説明型 ③順次探究型
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Teddlie and Tashakkori (2009 /2017).
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単線型 複線型
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単線型変換型混合デザイン
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Teddlie & Tashakkori, 2009
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単線型変換型混合デザインとしてのテキストマイニング
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multistrand conversion design
複線型変換型混合デザイン
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Teddlie & Tashakkori, 2009
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単線型変換型混合事例研究法
(1) QUAN data collection: 量的データ生成
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Model 2: QUAN/QUAL multi(bi-)strand
conversion case study method
複線型変換型混合事例研究法
(1) QUAN strand: 量的データ生成
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Model 3:QUAL/QUAN/QUAL sequential
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複々線型変換型混合事例研究法
(1) QUAL strand: 質的データ生成
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Tentative Conclusion(2)
PAC Analysis can be characterized as both:
(1) QUAN to QUAL
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G301 いとう たけひこ(2018, 9月). 混合研究法または質的研究法としてのPAC分析.第4回日本混合研究法学会年次大会(2018年度)9月29日(土)~30日(日)【会場】 順天堂大学医療看護学部(浦安キャンパス)

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G301 いとう たけひこ(2018, 9月). 混合研究法または質的研究法としてのPAC分析.第4回日本混合研究法学会年次大会(2018年度)9月29日(土)~30日(日)【会場】 順天堂大学医療看護学部(浦安キャンパス)

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G301 いとう たけひこ(2018, 9月). 混合研究法または質的研究法としてのPAC分析.第4回日本混合研究法学会年次大会(2018年度)9月29日(土)~30日(日)【会場】 順天堂大学医療看護学部(浦安キャンパス)

  1. 1. 混合研究法または質的研究法と してのPAC分析 PAC Analysis as a single subject mixed method or a qualitative method. いとう たけひこ (和光大学) Takehiko Ito take@wako.ac.jp 第4回日本混合研究法学会年次大会 (4th JSMMR Conference 2018) ラウンドテーブル2 2018年9月29日(土) 16:10〜16:40 順天堂大学医療看護学部 会場:演11→演24 1
  2. 2. 日本心理学会第82回大会 仙台 2
  3. 3. PAC分析とは PAC分析学会 https://pacanalysis.jimdo.com/ ●PAC分析(個人別態度構造分析)は内藤哲雄学会会 長(前信州大・現福島学院大学:社会心理学・臨床心 理学)によって発明・開発された新しい研究法です。質 的分析と多変量解析(クラスター分析)を組み合わせ、 研究者と研究協力者(いわゆる被験者)の対話を重視 した、個人の態度構造を明らかにする研究法です。 ●2006年にPAC分析学会が発足しました。 ●2016年に学会ホームページが発足しました。 ●2017年に学会誌『PAC分析研究』が発刊されました。 3
  4. 4. PAC分析メーリングリストへのお誘い https://pacanalysis.jimdo.com/%E5%95%8F%E3%81%84%E5%90%88%E3%82%8F %E3%81%9B-ml%E5%B8%8C%E6%9C%9B/ 4
  5. 5. PAC分析日本語論文リスト https://pacanalysis.jimdo.com/%E6%97%A5%E6 %9C%AC%E8%AA%9E%E6%96%87%E7%8C%AE/ 5
  6. 6. What kind of mixed methods research is PAC Analysis? PAC分析はどのような種類の混合研究法か? Takehiko Ito いとうたけひこ Wako University, Tokyo 和光大学(東京) 0-17 (Proceedings page 69.) www.itotakehiko.com www.pacanalysis.com Mixed Methods International Research Association (MMIRA) Asia Regional Conference 2017/ 3rd Japan Society for Mixed Methods Research (JSMMR) Conference 2017 Ritsumeikan University August 6, 2017 (国際混合研究法学会アジア地域会議/第3回日本混合研究法学会年次大会 2017年8月6日) 6
  7. 7. www.itotakehiko.com 7
  8. 8. www.pacanalysis.com 8
  9. 9. Purpose • Personal Attitude Construct (PAC) Analysis was proposed by Tetsuo Naito (1993, 1997) as a method to seek for the individual structure of attitude. 個 人別態度構造分析(内藤) • The purpose of the present research is to recharacterize PAC Analysis from the perspective of mixed methods research under the Methods-Strand Matrix paradigm方法*ストランド行列表 proposed by Teddlie and Tashakkori (2009). 9
  10. 10. What is PAC Analysis? • Personal Attitude Construct (PAC) Analysis個人別態度構造 分析 was proposed by Tetsuo Naito (1993, 1997) 内藤哲雄 • as a method to seek the individual structure of attitude (Case study)事例研究法 • using visualization (dendrogram:QUAN data)樹形 図による量的データの可視化 and a dialogical interview (Narrative: QUAL data). 対話 的面接(語り:質的データ 10
  11. 11. Two unique research methods originated in Japan often referred as qualitative research methods (QUAL) using diagrams(QUAN/QUAL) 日本発信の図を用いた2つの質的研究法 • PAC Analysis (個人別態度行動分析) • Trajectory Equfinality Approach (複線径路等至性モデル) 11
  12. 12. Characteristics of PAC Analysis • Case study/single subject事例研究・1被験者 • QUAL > quan 質中心 • Sequential: QUAN -> QUAL 順次的: -> • Successive: 継続的: • Data conversion データ変換 QUAN -> QUAL 12
  13. 13. Procedure of PAC Analysis= 7 Steps PAC分析の7つのステップ (1) QUAN strand: 量的データ生成 Phase 1: Word association語連想 Phase 2: Pair words distance rating距離の評定 Phase 3: Cluster analysis (Data 1)クラスター分析による樹形図 (2) QUAL strand: 質的データ生成 Phase 4: Cluster interpretation クラスター解釈 Phase 5: Structural interpretation 全体構造の解釈 Phase 6: Category table カテゴリー図の生成(Data 2) (Optional) (3) Meta-Inference (Integration) メタ推論 Phase 7: Discussion/Conclusion全体的考察・結論 13
  14. 14. Phase ① QUAL (open-ended questions) Procedure: By stimulus sentence (n=1),刺激文 Word association produced 連想法 Product: List of associated word/sentence連想項目 14
  15. 15. Phase ② quan (closed-ended questions) Procedure: Paired-words rating of distance 一対比較法 Product: Distance Matrix距離行列 15
  16. 16. Phase ③ quan (multivariate analysis)多変量解析 Procedure: Cluster Analysis クラスター分析 Product: Dendrogram 樹形図 16
  17. 17. Phase ④ quan → QUAL (open-ended questions) Procedure: Ask the meaning of each and higher clusters Product: Dialogue narrative & cluster name (=meaning) 面接でのナラティブ生成によるクラスターの意味化と命名 17
  18. 18. Phase ⑤: Interpretation(open-ended questions) Procedure: Cooperative dialogue to final interpretation Product: cluster name (=meaning) & fully explained dendrogram 高次クラスターの命名・意味化と全体の説明 18
  19. 19. Phase ⑥ (for dialogue with non-PACA users)(Optional) Procedure: Categorization of high-low clusters Product: Summarized Category Table as Joint Display 質的研究者のためのカテゴリー図の生成(新しい提案) 内海裕里花・内藤哲雄・七海隆之(2014)コンパニオンアニマルへのフラストレーションと攻撃行動:飼い猫を対象としての PAC分析 PAC分析学会第8回大会プログラム・発表抄録集, 17-21. Dendrogram → Joint Display (hierarchy) 樹形図 → ジョイントディスプレイ(階層図) 19
  20. 20. Phase ⑦: Meta-Inferenceメタ推論 Procedure: Integrated holistic explanation 統合的説明 Product: Discussion & Conclusion考察・結論 20
  21. 21. Three Hypotheses: PAC Analysis can be characterized as either • Hypothesis (1):multiplied mixed methods research 乗算的ミックス法? (Inoue & Ito, 2011) or • Hypothesis (2): explanatory sequential design 説明的順次デザイン? (Ito, et al., 2015) or • Hypothesis (3): (monostrand) conversion design (単線型)変換型デザイン? (Teddlie & Tashakkori, 2009) 21
  22. 22. (1)Characterizing PAC Analysis as multiplied mixed methods research (乗算的ミックス法) (Inoue & Ito,2011) • Inoue and Ito (2011) argued that the PAC Analysis is one of multiplied mixed methods(乗算的ミックス法), • while the mixed methods research is usually referred to NOT multiplicative (QUAL*QUAN:かけ算的) • BUT additive combination of qualitative and quantitative approaches (QUAL+QUAN:足し算的). ※1+1=3 • ※ multiplied ≒ converted (QUAL↔QUAN) 乗算≒データ変換 (質的↔量的) 22
  23. 23. (2)Characterizing PAC Analysis as Explanatory sequential design (2014-2015) From Creswell and Fetters’ Workshop at MMIRA Conference in Boston College, 2014 to MMIRA in Ritsumeikan U, 2015 23
  24. 24. What I learned:Three types of basic MMR ①収斂型 ②順次説明型 ③順次探究型 24
  25. 25. My worksheet (2014): Phase, Procedure, and Product of PAC Analysis 25
  26. 26. Ito(2015=1 year and 3 months later) 26
  27. 27. Ito, 2015の結論 Japanese version 27
  28. 28. (3) Characterizing PAC Analysis as monostrand or multustrand conversion design 単線型or複線型変換型混合デザイン • Seven sequential phases of PAC analysis procedure were examined whether they have single strand or plural strands in order to decide whether PAC Analysis is monostrand conversion quasi-mixed design or multistrand conversion mixed design. 単線型か複線型か • A strand 小縄:研究のひとまとまり includes three stages: 1 conceptualization stage, 概念化段階 (=[問題・]目的) 2 experiential stage, データ収集/分析段階(=結果) 3 and inferential stage. 推論段階(=考察[・結論]) 28
  29. 29. Data conversion データ変換 Data conversion occurs when collected QUAN data are converted into narratives or when QUAL data are converted into numbers. • Quantitizing data: the process of converting QUAL data into numbers that can be statistically analyzed. Eg. associated words連想語 →distance matrix距離行列 →dendrogram 樹形図 • Qualitizing data: the process whereby QUAN data are transformed into narrative data that can be analyzed qualitatively. Eg. dendrogram 樹形図→interview 面接→narratives 本人の語り 29
  30. 30. Methods-Strand Matrix paradigm方法*ストランド行列表 Teddlie and Tashakkori (2009 /2017). 30 単線型 複線型
  31. 31. Monodtrand Multistrand 31
  32. 32. monostrand conversion design 単線型変換型混合デザイン 32 Teddlie & Tashakkori, 2009
  33. 33. ※Text mining as an example of monostrand conversion design 単線型変換型混合デザインとしてのテキストマイニング • Quantitizing data: the process of converting QUAL data(=narrative) into numbers that can be statistically analyzed (=word count). • Word frequency analysis単語頻度分析 • Word association analysis係り受け分析 • Word network analysis単語ネットワーク分析 • Positive/ Negative expression analysis 評判分析 33
  34. 34. multistrand conversion design 複線型変換型混合デザイン 34 Teddlie & Tashakkori, 2009
  35. 35. Model 1: QUAN to QUAL monostrand conversion case study method 単線型変換型混合事例研究法 (1) QUAN data collection: 量的データ生成 Phase 1: Word association語連想 Phase 2: Pair words distance rating距離の評定 Phase 3: Cluster analysis (Data 1)クラスター分析による樹形図 (2) Conversion from QUAN to QUAL: 質的データへ変換 Phase 4: Cluster interpretation クラスター解釈 Phase 5: Structural interpretation 全体構造の解釈 (Phase 6: Category table カテゴリー図の生成(Data 2)) (3) Inference 推論 Phase 7: Discussion/Conclusion考察・結論 35
  36. 36. Model 2: QUAN/QUAL multi(bi-)strand conversion case study method 複線型変換型混合事例研究法 (1) QUAN strand: 量的データ生成 Phase 1: Word association語連想 Phase 2: Pair words distance rating距離の評定 Phase 3: Cluster analysis (Data 1)クラスター分析による樹形図 (2) QUAL strand: 質的データ生成 Phase 4: Cluster interpretation クラスター解釈 Phase 5: Structural interpretation 全体構造の解釈 Phase 6: Category table カテゴリー図の生成(Data 2) (3) Meta-Inference (Integration) メタ推論 Phase 7: Discussion/Conclusion全体的考察・結論 36
  37. 37. Model 3:QUAL/QUAN/QUAL sequential multi(tri-)strand conversion case study 複々線型変換型混合事例研究法 (1) QUAL strand: 質的データ生成 Phase 1: Word association(Data 1)語連想 (2) QUAN strand: 量的データ生成 Phase 2: Pair words distance rating距離の評定 Phase 3: Cluster analysis (Data 2)クラスター分析による樹形図 (3) QUAL strand: 質的データ生成 Phase 4: Cluster interpretation クラスター解釈 Phase 5: Structural interpretation 全体構造の解釈 Phase 6: Category table カテゴリー図の生成(Data 3) (4) Meta-Inference (Integration) メタ推論 Phase 7: Discussion/Conclusion全体的考察・結論 37
  38. 38. Tentative Conclusion(1) PAC Analysis can be characterized as either : • (1) QUAN to QUAL monostrand conversion case study method 単線型変換型混合事例研究法 or • (2) QUAN/QUAL multi(bi-)strand conversion case study method 複線型変換型混合事例研究法 or • (3) QUAL/QUAN/QUAL multi(tri-)strand conversion case study 複々線型変換型混合事例研究法 • ※Depending on interpretation of unit of strand 38
  39. 39. Tentative Conclusion(2) PAC Analysis can be characterized as both: (1) QUAN to QUAL monostrand conversion case study method 単線 型変換型混合事例研究 法, if we skip Phase 6 (2) QUAN/QUAL multi(bi- )strand conversion case study method 複線型変 換型混合事例研究法 with Phase 6 (Joint Display) 39
  40. 40. Thank you! 40
  41. 41. 資料ご希望の方は take@wako.ac.jp いとうたけひこ にメールください。 41

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