セマンティック・ディファレンシャル
本書「心理学データ分析と測定」の「第１５章 印象の構造を見る：セマンティック・ディファレンシャル； 15.1 分析例による説明」で行われている分析は、以下のようである。
用いられているデータ（表15.1.1；DataTable1511.txt）に対して、まず因子分析をプログラムfa_pf.exeによって行う。このプログラムのソースコードファイルなどをまとめた圧縮ファイルfa_pf.zipは、クリックしてダウンロード・解凍すれば、Visual Studio 2013で開くことができる。
プログラムfa_pf.exeを実行すると、図１のフォームが表示される。
図１
表15.1.3に示されている３因子解を得るために「因子数＝３」に設定して、「GO」ボタンをクリックする。図２の入力データファイル名設定のダイアログウィンドウが表示される。
図２
表15.1.1のデータファイルDataTable1511.txtを設定して、「開く」ボタンをクリックする。計算結果を出力するファイルの名前を設定するダイアログウィンドウが表示される（図３）。
図３
適当なテキストファイル名を設定して、「保存」ボタンをクリックする。計算が終了すると、計算結果が出力されたファイルが保存されたことを示すメッセージボックスが表示される（図４）。
図４
「OK」ボタンのクリックで、プログラムの実行終了となる。
プログラムの実行終了後、出力ファイルを開くと、図２で設定した入力データの場合、以下のようになっている。
Data
File =
D:\yasuharu\www\LaCoocan\booksetc\pm2010\SemanticDifferential\fa_pf\fa_pf\DataTable1511.txt
6.5 6.5 6.5 6.5 6.5 6.5 6.5 6.5 6.5
4 4 4 4 4 4 6.5 6.5 6.5
6.5 6.5 6.5 1.5 1.5 1.5 4 4 4
4 4 4 6.5 6.5 6.5 4 4 4
4 4 4 4 4 4 1.5 1.5 1.5
/
Vars
=
a3
v1
L1
v3
a1
v2
L3 a2 L2
n =
250
mean sd
a3
4.088
1.829
v1
4.336
1.673
L1
4.052
1.853
v3
4.340
1.649
a1
3.956
1.993
v2
3.656
1.578
L3
4.068
1.798
a2
3.972
1.812
L2
4.004
1.867
相関行列
a3 v1
L1
v3 a1
v2
L3 a2 L2
a3 1.00000 -0.14694 -0.23862 -0.12264 -0.60820 0.10337 0.17340 0.52706 -0.18760
v1 -0.14694 1.00000 -0.17596 0.32099 0.12923 -0.25017 0.21851 -0.05363 -0.12340
L1 -0.23862 -0.17596 1.00000 -0.17593 0.20322 0.05400 -0.57029 -0.27240 0.54005
v3 -0.12264 0.32099 -0.17593 1.00000 0.08123 -0.40386 0.11497 -0.15475 -0.10698
a1 -0.60820 0.12923 0.20322 0.08123 1.00000 -0.13077 -0.13988 -0.56317 0.14094
v2 0.10337 -0.25017 0.05400 -0.40386 -0.13077 1.00000 -0.09329 0.09037 0.04393
L3 0.17340 0.21851 -0.57029 0.11497 -0.13988 -0.09329 1.00000 0.19216 -0.55681
a2 0.52706 -0.05363 -0.27240 -0.15475 -0.56317 0.09037 0.19216 1.00000 -0.13361
L2 -0.18760 -0.12340 0.54005 -0.10698 0.14094 0.04393 -0.55681 -0.13361 1.00000
相関行列の固有値
Cum.Sum Cum.Prop(%)
1:
2.69045
2.69045
29.9
2:
2.11330
4.80375
53.4
3:
1.14033
5.94408
66.0
4:
0.75563
6.69971
74.4
5:
0.62220
7.32191
81.4
6:
0.49482
7.81673
86.9
7:
0.41707
8.23380
91.5
8:
0.40648
8.64029
96.0
9:
0.35971
9.00000
100.0
繰り返し回数 = 151
抽出された因子数 = 3
初期解
Factor-1 Factor-2 Factor-3 Communalities
a3
-0.62639 -0.38554 0.17830
0.57279
v1
-0.05381 0.45430 0.14501
0.23031
L1
0.65353 -0.35931 0.13999
0.57581
v3
-0.01708 0.57379 0.46670
0.54734
a1
0.63060 0.43046 -0.27883
0.66069
v2
-0.03255 -0.42216 -0.34694
0.29964
L3
-0.60786 0.42061 -0.23634
0.60226
a2
-0.59368 -0.33484 0.14841
0.48660
L2
0.56251 -0.35685 0.25770 0.51017
バリマックス回転後の因子パターン
Factor-1 Factor-2 Factor-3 Communalities
a1
-0.80462 -0.07766 0.08517
0.66069
a3
0.73116 0.14788 -0.12777
0.57279
a2
0.66761 0.16622 -0.11519
0.48660
L3 0.10909 0.75870 0.12137
0.60226
L1
-0.21872 -0.71094 -0.15012
0.57581
L2
-0.09917 -0.70465 -0.06173
0.51017
v3
-0.06178 0.07801 0.73310
0.54734
v2
0.07614 -0.02421 -0.54153 0.29964
v1
-0.12589 0.20117 0.41713
0.23031
Contri.
1.723
1.680
1.083
プロマックス回転後の因子パターン (r = 4)
Factor-1 Factor-2 Factor-3
a1
-0.83980 0.06548 -0.03961
a3
0.73801 0.03381 -0.03277
a2
0.66735 0.06461 -0.03439
L3
-0.02633 0.78312 0.00218
L2
0.03525 -0.73689 0.05279
L1
-0.10744 -0.70336 -0.06197
v3
0.03784 -0.03340 0.75623
v2
-0.00218 0.05484 -0.55958
v1 -0.11067 0.17060 0.38347
因子相関行列...
Factor-1 Factor-2 Factor-3
Factor-1
1.00000
0.30615 -0.23175
Factor-2
0.30615
1.00000
0.25836
Factor-3
-0.23175
0.25836
1.00000
プロマックス回転後の構造行列
Factor-1 Factor-2 Factor-3
a1
-0.81058 -0.20186 0.17193
a3
0.75596 0.25128 -0.19507
a2
0.69510 0.26004 -0.17236
L3
0.21291 0.77562 0.21061
L2
-0.20259 -0.71246 -0.14576
L1
-0.30841 -0.75226 -0.21879
v3
-0.14764 0.17357 0.73883
v2
0.14429 -0.09040 -0.54490
v1
-0.14731 0.23579 0.45319
表15.1.2（固有値）、表15.1.3（因子パターン）を確認することができる。
次に、上の分析結果に基づいて各評定対象の平均評定値（表15.1.4）を求める。これを行うためにプログラムCalcMeans.exeを用意した。ソースコードファイルなどをまとめた圧縮ファイルCalcMeans.zipも用意したので、ダウンロード・解凍すればVisual Studio 2013で開くことができる。
表15.1.3に示されている因子パターンに従って平均値を求めるコードは以下のようになっている。
for (int i = 0; i < 50; i++){
for (int j = 0; j < 5; j++){
a[j] += (8 - item_a1[j][i]) + item_a2[j][i] + item_a3[j][i];
v[j] += item_v1[j][i] + (8 - item_v2[j][i]) + item_v3[j][i];
L[j] += (8 - item_L1[j][i]) + (8 - item_L2[j][i]) + item_L3[j][i];
}
}
逆転項目については、８から引いた値を用いているが、本書「心理学データ分析と測定」の「第１５章 印象の構造を見る」を参照されたい。
プログラムCalcMeans.exeを実行すると、図５のフォームが表示される。
図５
「GO」ボタンをクリックすると、図６の入力ファイル名の設定を求めるダイアログフォームが表示される。
図６
上の因子分析のときの入力データファイル名を指定して、「開く」ボタンをクリックする。図７の計算結果出力用ファイルの名前の設定を求めるダイアログウィンドウが表示される。
図７
適当な出力用テキストファイル名を設定して、「保存」ボタンをクリックすると、計算が始まる。計算が終了すると、計算結果の出力が終了したことを示すメッセージボックスが表示される（図８）。
図８
「OK」ボタンのクリックでプログラムの実行終了となる。プログラムの実行終了後、出力ファイルを開くと以下のようになっている。
Data
File = D:\yasuharu\www\LaCoocan\booksetc\pm2010\SemanticDifferential\CalcMeans\CalcMeans\DataTable1511.txt
6.5 6.5 6.5 6.5 6.5 6.5 6.5 6.5 6.5
4 4 4 4 4 4 6.5 6.5 6.5
6.5 6.5 6.5 1.5 1.5 1.5 4 4 4
4 4 4 6.5 6.5 6.5 4 4 4
4 4 4 4 4 4 1.5 1.5 1.5
/
Input
data...
0_0 5 7 4 2 3 1 6 5 2
0_1 3 2 4 2 2 4 5 4 3
0_2 1 6 4 7 7 3 4 1 2
0_3 6 5 2 5 2 5 3 5 3
0_4 6 5 7 3 4 3 2 3 6
1_0 5 6 2 7 2 2 7 7 3
1_1 3 4 1 5 3 4 7 4 3
1_2 3 6 4 7 5 3 3 2 5
1_3 5 3 5 7 1 4 4 5 6
・
・
・
48-3 7 4
3 2 1
7 4 7
4
48-4 5 4
6 2 6
4 2 6
6
49-0 7 6
1 7 1
3 6 7
4
49-1 4 1
1 4 4
6 6 3
1
49-2 4 5
7 4 7
3 6 1
3
49-3 7 3
2 6 4
4 4 5
7
49-4 3 4
7 5 4
4 1 2
7
mean
ratings...
item-1 v = 5.513 a = 5.513 L = 5.393
item-2 v = 3.653 a = 3.680 L = 5.613
item-3 v = 5.553 a = 1.807 L = 3.467
item-4 v = 3.460 a = 5.613 L = 3.687
item-5 v = 3.520 a = 3.560 L = 1.860
表15.1.4に示されている平均値を確認することができる。