dat <- dataFormat(J15S500)2 データ準備
2.1 データ形式の概要
exametrikaは以下の4種類のデータ型に対応しています。
| データ型 | response.type |
説明 | 例 |
|---|---|---|---|
| 二値 | binary |
正答(1)/誤答(0) | テストの採点結果 |
| 名義 | nominal |
順序性のないカテゴリ | 複数選択肢（順序なし） |
| 順序 | ordinal |
順序のあるカテゴリ | リッカート法（3件法, 5件法等） |
| 多肢選択 | rated |
名義データ + 正答指定 | 多肢選択式テスト |
2.2 dataFormat関数
dataFormat関数はデータをexametrikaの内部形式に変換します。各分析関数の内部でも自動的に呼ばれますが，データの構造を確認するために明示的に実行することもできます。
2.2.1 二値データの例
サンプルデータで見てみましょう。
変換されたオブジェクトには以下の情報が含まれます。
$U：データ行列（二値データの場合は正答/誤答）$Z：欠測指示子行列（1 = 観測あり, 0 = 欠測）$ItemLabel：項目ラベル$ID：受検者ID$response.type：データ型
dat$U |> head() Item01 Item02 Item03 Item04 Item05 Item06 Item07 Item08 Item09 Item10
[1,] 0 1 1 0 1 1 0 0 0 1
[2,] 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1
[3,] 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
[4,] 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0
[5,] 1 1 0 1 1 0 0 0 0 1
[6,] 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0
Item11 Item12 Item13 Item14 Item15
[1,] 1 0 1 0 1
[2,] 0 0 1 0 1
[3,] 0 0 1 1 1
[4,] 0 1 1 1 0
[5,] 0 0 0 1 0
[6,] 1 0 1 1 1dat$Z |> head() Item01 Item02 Item03 Item04 Item05 Item06 Item07 Item08 Item09 Item10
[1,] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
[2,] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
[3,] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
[4,] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
[5,] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
[6,] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Item11 Item12 Item13 Item14 Item15
[1,] 1 1 1 1 1
[2,] 1 1 1 1 1
[3,] 1 1 1 1 1
[4,] 1 1 1 1 1
[5,] 1 1 1 1 1
[6,] 1 1 1 1 1dat$response.type[1] "binary"2.2.2 欠測値の指定
欠測値がNA以外のコード（例: -99, 99）で表されている場合は，na引数で指定します。
data_with_na <- data.frame(
item1 = c(0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1),
item2 = c(1, 0, 1, 0, 99, 99, 1, 1, 99, 0),
id = paste0("student", 1:10)
)
result <- dataFormat(data_with_na, id = 3, na = 99)
resultResponse Type: binary
Binary Response Pattern
item1 item2
[1,] 0 1
[2,] 1 0
[3,] 1 1
[4,] 0 0
[5,] 1 -1
[6,] 1 -1
[7,] 1 1
[8,] 0 1
[9,] 0 -1
[10,] 1 0
Missing Pattern
item1 item2
[1,] 1 1
[2,] 1 1
[3,] 1 1
[4,] 1 1
[5,] 1 0
[6,] 1 0
[7,] 1 1
[8,] 1 1
[9,] 1 0
[10,] 1 1
Weight
[1] 1 12.2.3 ID列の指定
ID列は基本的に第1列目が参照されますが，id引数で列番号を指定することもできます。
result$ID [1] "student1" "student2" "student3" "student4" "student5" "student6"
[7] "student7" "student8" "student9" "student10"result$U item1 item2
[1,] 0 1
[2,] 1 0
[3,] 1 1
[4,] 0 0
[5,] 1 -1
[6,] 1 -1
[7,] 1 1
[8,] 0 1
[9,] 0 -1
[10,] 1 02.2.4 順序データの例
サンプルデータJ15S3810は4件法の順序データです。順序データの場合，データ行列は$Qに格納されます。
dat_ord <- J15S3810
dat_ord$response.type[1] "ordinal"dat_ord$Q |> head() V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15
[1,] 2 2 3 0 3 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 2 2
[2,] 2 1 2 -1 -1 -1 2 1 3 -1 -1 -1 2 1 2
[3,] 3 2 2 2 3 3 -1 -1 -1 -1 -1 -1 3 3 2
[4,] 2 0 3 -1 -1 -1 -1 -1 -1 2 2 2 2 2 1
[5,] 2 2 1 -1 -1 -1 3 1 1 -1 -1 -1 2 1 3
[6,] 1 2 0 0 0 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 02.2.5 多肢選択（rated）データの例
サンプルデータJ35S5000は正答指定付きの多肢選択データです。$CAに正答反応が格納され，正誤判定された結果が$Uに入ります。
dat_rated <- J35S5000
dat_rated$response.type[1] "rated"dat_rated$Q |> head(3) V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16 V17 V18 V19 V20 V21
[1,] 3 4 -1 5 3 5 3 2 3 1 3 1 2 5 4 5 -1 2 2 3 2
[2,] 1 4 4 3 3 5 3 2 2 3 3 6 1 4 3 5 1 2 2 4 4
[3,] 3 3 3 3 3 5 3 6 4 1 3 1 1 4 4 4 3 2 2 3 1
V22 V23 V24 V25 V26 V27 V28 V29 V30 V31 V32 V33 V34 V35
[1,] 1 4 3 1 3 3 3 3 4 3 3 6 4 4
[2,] 2 3 2 3 1 5 5 2 4 3 1 4 2 3
[3,] 3 3 4 1 4 3 2 3 4 3 4 1 3 3dat_rated$CA [1] 3 3 3 3 2 5 3 4 4 4 3 6 2 4 4 5 1 2 3 1 1 1 3 4 3 4 3 2 2 4 3 4 5 2 1dat_rated$U |> head(3) [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12] [,13] [,14]
[1,] 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0
[2,] 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1
[3,] 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 0 1
[,15] [,16] [,17] [,18] [,19] [,20] [,21] [,22] [,23] [,24] [,25] [,26]
[1,] 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0
[2,] 0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0
[3,] 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 1
[,27] [,28] [,29] [,30] [,31] [,32] [,33] [,34] [,35]
[1,] 1 0 0 1 1 0 0 0 0
[2,] 0 0 1 1 1 0 0 1 0
[3,] 1 1 0 1 1 1 0 0 02.2.6 自分の多値データを変換する
response.type引数でデータ型を明示的に指定できます。
# 順序データとして指定
result_ord <- dataFormat(ltm::Science[1:20, ], response.type = "ordinal")
result_ordResponse Type: ordinal
Polytomous Response Pattern ( ordinal )
Comfort Environment Work Future Technology Industry Benefit
[1,] 4 4 4 3 4 3 2
[2,] 3 4 3 3 3 3 3
[3,] 3 2 2 2 4 4 3
[4,] 3 3 2 2 4 4 3
[5,] 3 1 4 4 2 3 1
[6,] 4 3 4 3 3 4 3
[7,] 3 2 2 3 4 4 4
[8,] 3 2 2 3 3 4 4
[9,] 3 3 3 4 4 4 2
[10,] 4 3 3 3 3 3 3
[11,] 3 3 3 4 2 3 3
[12,] 3 3 1 2 2 4 3
[13,] 3 2 3 3 4 3 3
[14,] 3 2 3 3 2 2 2
[15,] 3 4 2 3 4 3 2
[16,] 3 4 3 3 4 4 3
[17,] 3 3 1 2 3 2 2
[18,] 3 3 3 3 2 3 3
[19,] 3 2 2 3 3 3 2
[20,] 3 3 3 3 2 2 3
Missing Pattern
Comfort Environment Work Future Technology Industry Benefit
[1,] 1 1 1 1 1 1 1
[2,] 1 1 1 1 1 1 1
[3,] 1 1 1 1 1 1 1
[4,] 1 1 1 1 1 1 1
[5,] 1 1 1 1 1 1 1
[6,] 1 1 1 1 1 1 1
[7,] 1 1 1 1 1 1 1
[8,] 1 1 1 1 1 1 1
[9,] 1 1 1 1 1 1 1
[10,] 1 1 1 1 1 1 1
[11,] 1 1 1 1 1 1 1
[12,] 1 1 1 1 1 1 1
[13,] 1 1 1 1 1 1 1
[14,] 1 1 1 1 1 1 1
[15,] 1 1 1 1 1 1 1
[16,] 1 1 1 1 1 1 1
[17,] 1 1 1 1 1 1 1
[18,] 1 1 1 1 1 1 1
[19,] 1 1 1 1 1 1 1
[20,] 1 1 1 1 1 1 1
Weight
[1] 1 1 1 1 1 1 1result_ord$CategoryLabel[1]$Comfort
[1] "strongly disagree" "disagree" "agree"
[4] "strongly agree" 正答がある場合はCA引数で指定します。
data_ca <- data.frame(
id = 1:10,
item1 = c(1, NA, 2, 4, 1, 3, 5, 2, 2, 1),
item2 = c(1, 3, 2, 4, 5, 1, 1, 2, 3, 5)
)
result_ca <- dataFormat(data_ca, CA = c(4, 2))
result_caResponse Type: rated
Polytomous Response Pattern ( rated )
item1 item2
[1,] 1 1
[2,] -1 3
[3,] 2 2
[4,] 4 4
[5,] 1 5
[6,] 3 1
[7,] 5 1
[8,] 2 2
[9,] 2 3
[10,] 1 5
Correct Answers
[1] 4 2
Missing Pattern
item1 item2
[1,] 1 1
[2,] 0 1
[3,] 1 1
[4,] 1 1
[5,] 1 1
[6,] 1 1
[7,] 1 1
[8,] 1 1
[9,] 1 1
[10,] 1 1
Weight
[1] 1 1result_ca$U [,1] [,2]
[1,] 0 0
[2,] -1 0
[3,] 0 1
[4,] 1 0
[5,] 0 0
[6,] 0 0
[7,] 0 0
[8,] 0 1
[9,] 0 0
[10,] 0 02.3 longdataFormat関数
ロング形式（1行1反応）のデータをexametrika形式に変換する関数です。Sid（受検者ID列），Qid（項目ID列），Resp（反応列）を列番号または列名で指定します。
# ロング形式のデータ例
long_data <- data.frame(
ID = rep(paste0("S", 1:5), each = 3),
Item = rep(paste0("Item", 1:3), times = 5),
Response = c(1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0)
)
long_data ID Item Response
1 S1 Item1 1
2 S1 Item2 0
3 S1 Item3 1
4 S2 Item1 0
5 S2 Item2 1
6 S2 Item3 1
7 S3 Item1 1
8 S3 Item2 1
9 S3 Item3 0
10 S4 Item1 0
11 S4 Item2 0
12 S4 Item3 1
13 S5 Item1 1
14 S5 Item2 0
15 S5 Item3 0result_long <- longdataFormat(long_data, Sid = "ID", Qid = "Item", Resp = "Response")
result_long2.4 CSVファイルからの読み込み
CSVファイルからデータを読み込んでdataFormatで変換する例です。
rawData <- read.csv("your_data.csv")
dat <- dataFormat(rawData, na = -99)2.5 サンプルデータ一覧
exametrikaパッケージには以下のサンプルデータが含まれています。命名規則はJxxSxxx（J: 項目数, S: 受検者数）です。
| データセット | 項目数 | 受検者数 | 種別 | 主な用途 |
|---|---|---|---|---|
J5S10 |
5 | 10 | 二値 | クイックテスト，BNM |
J5S1000 |
5 | 1,000 | 順序 | GRM |
J12S5000 |
12 | 5,000 | 二値 | LDLRA |
J15S500 |
15 | 500 | 二値 | IRT, LCA, LRA |
J15S3810 |
15 | 3,810 | 順序（4件法） | 順序LRA |
J20S400 |
20 | 400 | 二値 | BNM |
J20S600 |
20 | 600 | 名義（4カテゴリ） | 名義Biclustering |
J35S500 |
35 | 500 | 順序（5件法） | 順序Biclustering |
J35S515 |
35 | 515 | 二値 | Biclustering, Network |
J35S5000 |
35 | 5,000 | 多肢選択 | 名義LRA |
J50S100 |
50 | 100 | 二値（シミュレーション） | 大規模テスト |
各データセットはパッケージを読み込むだけで利用可能です。
# サンプルデータの利用例
dat <- J15S500
dat$U |> head() Item01 Item02 Item03 Item04 Item05 Item06 Item07 Item08 Item09 Item10
[1,] 0 1 1 0 1 1 0 0 0 1
[2,] 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1
[3,] 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
[4,] 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0
[5,] 1 1 0 1 1 0 0 0 0 1
[6,] 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0
Item11 Item12 Item13 Item14 Item15
[1,] 1 0 1 0 1
[2,] 0 0 1 0 1
[3,] 0 0 1 1 1
[4,] 0 1 1 1 0
[5,] 0 0 0 1 0
[6,] 1 0 1 1 1