これから研究を始める高校生と指導教員のために　第2版
探究活動と課題研究の進め方･論文の書き方･口頭とポスター発表の仕方
(これ研)

副読文書
VI-2. アンケート結果の示し方
選択肢から1つを選んで回答(複数選択が不可)
関連する設問の間で回答の分布を比較することが目的
(｢これ研｣本文の第3部第4章；p. 98)

setwd("/Users/sakai/Documents/書籍等原稿/これ研2版/課題研究解析")

# あなたの作業ディレクトリの位置を""で囲んで書きます。

# この命令文を実行しておきます。

# 作業ディレクトリの指定

library(tidyverse)

# RStudioを起動しこの命令文を実行しておきます。Rstudio起動後、一度だけ実行すればよいです。Rstudioを終了して再び起動したときは再実行する必要があります。

library(scales)

# この命令文を実行しておきます。Rstudio起動後、一度だけ実行すればよいです。Rstudioを終了して再び起動したときは再実行する必要があります。

d <- read.csv("Voice.csv")

# csvファイル｢Voice.csv｣を読み込んでデータフレームdに格納します。ファイル名を""で囲みます。ファイル名の拡張子｢.csv｣も忘れずに書きます。

# データフレームの名称(この例ではd)はお好みのものでよいです。

# Excelで作った解析用ファイルのRへの読み込み

x1 <- table(d$Rapid)
x2 <- table(d$Inarticulate)

# データフレームdのデータ列Rapid(d$Rapid)に、早口(Rapid)での回答(Very good, Good, Neutral, Bad, Very bad)が入っています(画面2)。それぞれの回答数を集計しx1に格納します。

# データフレームdのデータ列Inarticulate(d$Inarticulate)に、発音不明瞭(Inarticulate)での回答(Very good, Good, Neutral, Bad, Very bad)が入っています(画面2)。それぞれの回答数を集計しx2に格納します。

# 格納先の名称(この例ではx1, x2)はお好みのものでよいです。

# x1, x2の中身です。

# それぞれの回答数が入っています。

# 各データの数を集計

x3 <- data.frame(Voice = "Rapid", x1)
x4 <- data.frame(Voice = "Inarticulate", x2)

# 早口(Rapid)のデータx1を、音声の名称Rapidと統合してデータフレームx3に格納します。Rapidを""で囲みます。

# 発音不明瞭(Inarticulate)のデータx2を、音声の名称Inarticulateと統合してデータフレームx4に格納します。Inarticulateを""で囲みます。

# Voiceが、音声の名称Rapid, Inarticulateが入っているデータ列の名称になります。この名称(Voice)はお好みのものでよいです。ただし必ず、x3, x4で同じ名称を使って下さい。

# 格納するデータフレームの名称(この例ではx3, x4)もお好みのものでよいです。

# x3, x4の中身です。

# Voiceに音声の種類が、Var1に聴き取りやすさが、Freqに回答数が入っています。Var1とFreqは自動的に与えられたデータ列名です。Voiceのみ、自由に決められる名称です。

# 複数のデータを統合して新しいデータフレームを作成

x3 <- rename(x3, Answer = Var1)
x4 <- rename(x4, Answer = Var1)

# データフレームx3, x4のデータ列Var1の名称をAnswerに変更します。x3, x4の中身を上書きするためにx3, x4に再格納します。データ列の名称がVar1からAnswerに変わりました。

# データ列の名称を変更；部分的に変更する場合

d2 <- rbind(x3, x4)

# 早口(Rapid)のデータフレームx3と発音不明瞭(Inarticulate)のデータフレームx4を統合してデータフレームd2に格納します。

# 格納するデータフレームの名称(この例ではd2)はお好みのものでよいです。

# d2の中身です。

# データを、縦に増える(行が増える)方向に統合

d2$Voice <- factor(d2$Voice, levels = c("Inarticulate", "Rapid"))
d2$Answer <- factor(d2$Answer, levels = c("Very bad", "Bad", "Neutral", "Good", "Very good"))

# 音声と回答の並び順を指定します。データフレームd2中のデータ列Voiceに音声の名称が、データ列Answerに、聴き取りやすさの回答の名称が入っています。並べたい順番に名称を書きます。文字データなので、名称を""で囲みます。

# d2$Voiceおよびd2$Answerの中身を上書きするために、d2$Voiceおよびd2$Answerに再格納します。

# これらの命令を実行しないとアルファベット順に並びます。1つ目は、アルファベット順に並んでいるので実は指定不要です。指定の仕方の説明のために書いておきました。

# ここで指定する図中での並び順と、凡例の並び順で指定する並び順をうまく組み合わせて、見た目に自然な並びにして下さい。

# データの並び順の指定

# 命令文が続く場合には+で繋げ、最後の命令文の後には+を付けません。

# 必須命令文

ggplot(d2, aes(x = Voice, y = Freq, fill = Answer)) +

# データフレームd2を指定します。

# x = Voiceとして、音声の種類(RapidかInarticulateか)が入っているデータ列Voiceをx軸に指定します。xは小文字です。Rapid, Inarticulateのデータをx軸に並べて描きます。

# y = Freqとして、回答数が入っているデータ列Freqをｙ軸に指定します。yは小文字です。

# fill = Answerと指定して、データ列Answerに入っている回答(Very good等)ごとに色分けをして作図します。

# 末尾の+を忘れないで下さい。

# 帯グラフにおける、作図に用いるデータフレームとデータの指定、および帯グラフの指定；データ列に入っている数値を用いて複数の図を描く場合

geom_bar(stat = "identity", position = "fill") +

# 描く図として帯グラフを指定します。

# ggplotでy軸に指定したデータ列にデータの数値が入っており、その数値を作図する場合はstat = "identity"を指定します。本作図でy軸に指定したデータ列Freqには各回答の数が入っています。この数値を図にするのでこの指定をします。identityを""で囲みます。

# position = "fill"と指定することで、百分率による作図にします。fillを""で囲みます。この命令文を省略してgeom_bar(stat = "identity")すると、各回答の絶対数で作図します。

# 末尾の+を忘れないで下さい。

# 帯グラフにおける、作図に用いるデータフレームとデータの指定、および帯グラフの指定；データ列に入っている数値を用いて複数の図を描く場合

scale_y_continuous(labels = percent) +

# y軸の目盛りをパーセント表記にします。scalesをRに読み込んでおかないとこの命令文を実行できません。この命令文を実行しないと0から1の率で表記します。

# 末尾の+を忘れないで下さい。ただし、以降の命令文を省略する場合は+を付けず、｢scale_y_continuous(labels = percent)｣とします。

# 回答割合の目盛りの表記の指定

# 省略してもよい命令文

# 以降の命令文を省略するとデフォルトで自動で描きます。

coord_flip() +

# 横棒の帯グラフにします。この命令文を実行しないと縦棒の帯グラフになります。

# 横棒か縦棒かの指定

guides(fill = guide_legend(reverse = TRUE)) +

# 図本体右横の凡例の並びを、データの並び順で指定したものと逆順にします。上から、Very good, Good, Neutral, Bad, Very badの順に並びます。この指定をしないと、Very bad, Bad, Neutral, Good, Very goodの順番(データの並び順で指定した順番)に並びます。図本体での並びと合うように、逆順にするかしないかを決めて下さい。

# 凡例の並び順の指定

labs(x = "", y = "Percent") +

# 縦軸(横棒にしているので実はx軸)の名称は書かず、横軸(実はy軸)の名称をPercentにします。名称を""で囲みます。x, yは小文字です。

# x軸･y軸の名称の指定

theme_classic() +

# 図の背景色を白にします。

# 図のデザインの指定

theme(
axis.title.x = element_text(size = 18),
axis.text.x = element_text(size = 12),
axis.text.y = element_text(size = 18)
)

# 横軸(横棒にしても、なぜかこちらは横軸がx軸のままです)の名称(axis.title.x)の文字の大きさを18に、目盛り(axis.text.x)の文字の大きさを12に指定します。縦軸(これもy軸のまま)の目盛り(axis.title.y)には音声の種類(RapidかInarticulate)が入っています。その文字の大きさを18に指定します。縦軸(y軸)の名称(axis.text.y)は書かないので、その文字の大きさも指定しません。

# x軸･y軸の文字の大きさと書き方の指定

# 出来上がった図(画面3-1)をPowerPoint等に読み込んで加工するために、早口(Rapid)･発音不明瞭(Inarticulate)それぞれにおける各回答の割合を計算します。そして(画面3-2)のような図に加工します。PowerPoint等への図の読み込み方は、図の保存･コピーの仕方を参照して下さい。

prop.table(table(d$Rapid))
prop.table(table(d$Inarticulate))

# データフレームdのデータ列Rapid, Inarticulateに入っている各回答の割合を計算します。

# 各データの割合の計算

x3$Answer<- factor(x3$Answer, levels=c("Very good", "Good", "Neutral", "Bad", "Very bad"))

# 回答の並び順を指定します。データフレームx3中のデータ列Answerに聴き取りやすさのの回答の名称が入っています。並べたい順番に回答の名称を書きます。回答は文字情報なので、回答の名称を""で囲みます。

# x3$Answerの中身を上書きするためにx3$Answerに再格納します。

# この命令を実行しないとアルファベット順に聴き取りやすさが並びます。

# データの並び順の指定

# 命令文が続く場合には+で繋げ、最後の命令文の後には+を付けません。

# 必須命令文

ggplot(x3, aes(x = "", y = Freq, fill = Answer)) +

# データフレームx3を指定します。

# 1つの図を描く場合はx軸を指定しません。x = ""とします。xは小文字です。""の中は空です。

# y = Freqとして、回答数が入っているデータ列Freqをｙ軸に指定します。yは小文字です。

# fill = Answerと指定して、データ列Answerに入っている回答(Very good等)ごとに色分けをして作図します。

# 末尾の+を忘れないで下さい。

# 帯グラフにおける、作図に用いるデータフレームとデータの指定、および帯グラフの指定；データ列に入っている数値を用いて1つの図を描く場合

geom_bar(stat = "identity") +

# 描く図として、まずは帯グラフを指定します。

# ggplotで指定したデータ列にデータの数値が入っており、その数値を作図する場合はstat = "identity"を指定します。たとえば、データ列Freqには各回答の数が入っています。この数値を図にする場合はこの指定をします。identityを""で囲みます。

# 末尾の+を忘れないで下さい。

# 帯グラフにおける、作図に用いるデータフレームとデータの指定、および帯グラフの指定；データ列に入っている数値を用いて1つの図を描く場合

coord_polar(theta = "y", direction = - 1) +

# 円グラフに変換します。

# theta = "y"と指定し、y軸として指定したFreqを描くようにします。yを""で囲みます。

# direction = - 1は、聴き取りやすさへの回答(Very good等)を時計回りに配置するという指定です。データの並び順で指定した順番で時計回りに配置します。これを省略すると反時計回りに配置されます。

# 末尾の+を忘れないで下さい。ただし、以降の命令文を省略する場合は+を付けず、｢coord_polar(theta = "y", direction = - 1)｣とします。

# 帯グラフの円グラフへの変換

# 省略してもよい命令文

# 以降の命令文を省略するとデフォルトで自動で描きます。

labs(x = "", y = "Rapid") +

# 図の名称をRapidにします。x軸の名称は描かず、y軸の名称をRapidと指定します。名称を""で囲みます。x, yは小文字です。

# x軸･y軸の名称の指定

theme_void() +

# 図の背景色を白にします。余計な軸等も描かせないため、theme_void()を指定します。

# 図のデザインの指定

theme(axis.title.x = element_text(size = 18))

# 図の名称(Rapid)の文字の大きさを18に指定します。axis.title.xであってaxis.title.ｙではないので注意してください。

# x軸･y軸の文字の大きさと書き方の指定

# 出来上がった図(画面4-1)をPowerPoint等に読み込んで加工するために、早口(Rapid)における各回答の割合を計算します。そして(画面4-2)のような図に加工します。PowerPoint等への図の読み込み方は、図の保存･コピーの仕方を参照して下さい。

prop.table(table(d$Rapid))

# データフレームdのデータ列Rapidに入っている各回答の割合を計算します。

# 各データの割合の計算