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![(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](https://image.slidesharecdn.com/g301-181017063940/75/G301-2018-9-PAC-4-2018-9-29-30-28-2048.jpg)
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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. 混合研究法または質的研究法と してのPAC分析 PAC Analysis asa 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
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- 6. What kind ofmixed 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
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- 9. Purpose • Personal AttitudeConstruct (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. What is PACAnalysis? • 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. Two unique researchmethods 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. Characteristics of PACAnalysis • 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. Procedure of PACAnalysis= 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. 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. 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. 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. 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. Phase ⑤: Interpretation(open-endedquestions) 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. Phase ⑥ (fordialogue 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. 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. Three Hypotheses: PACAnalysis 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. (1)Characterizing PAC Analysisas 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. (2)Characterizing PAC Analysis asExplanatory sequential design （2014－2015） From Creswell and Fetters’ Workshop at MMIRA Conference in Boston College, 2014 to MMIRA in Ritsumeikan U, 2015 23
- 24. What I learned：Threetypes of basic MMR ①収斂型 ②順次説明型 ③順次探究型 24
- 25. My worksheet (2014): Phase,Procedure, and Product of PAC Analysis 25
- 26. Ito(2015=1 year and3 months later) 26
- 27. Ito, 2015の結論 Japaneseversion 27
- 28. (3) Characterizing PACAnalysis 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. Data conversion データ変換 Dataconversion 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. Methods-Strand Matrix paradigm方法＊ストランド行列表 Teddlieand Tashakkori (2009 /2017). 30 単線型 複線型
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- 32. monostrand conversion design 単線型変換型混合デザイン 32 Teddlie& Tashakkori, 2009
- 33. ※Text mining asan 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. multistrand conversion design 複線型変換型混合デザイン 34 Teddlie& Tashakkori, 2009
- 35. Model 1： QUANto 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. Model 2： QUAN/QUALmulti(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. Model 3：QUAL/QUAN/QUAL sequential multi（tri-）strandconversion 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. Tentative Conclusion（１） PAC Analysiscan 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. Tentative Conclusion（2） PAC Analysiscan 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
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