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はじめまして。イメージに関する卒業論文に取り組んでいるのですが、知りたいのは、SD法にて得たデータを統計的に分類する方法です。得たデータを因子分析にて各形容詞対を分類化したいのですが、そもそも、SD法に因子分析は適用できるのでしょうか。もし可能であれば、その手順を教えて頂けないでしょうか。相反する形容詞対をそのまま数値化して(明るい-暗いを1-7というように)因子分析するのはどうにも違うような気がするのです。突然でぶしつけな質問の仕方で申し訳ないのですが、お願いします。

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A 回答 (1件)

 まず、お説教から。

調査なり実験なり、まず、どのような方法で分析をするのか、統計は何を使うのか決め、理解した上で行うのものだと思います。

>SD法に因子分析は適用できるのでしょうか
 上記のように聞かれている時点で、“あぁ~まともにSD法に関する本も一読されていないのだなぁ”と誰もが感じるでしょう。また、インターネットでの検索(キーワード :SD法 因子分析 など)さえ、されていないのかなぁと、言いたくなります。

 下記の本は、「SD法」について,その成り立ちと使い方についても紹介されている良書です。一度、よく読んでみてください。この本は、多くの大学の図書館に置いてありますし、図書館に無くても、先生方がお持ちである場合が多いです。

岩下 豊彦 (著) 1983 
SD法によるイメージの測定―その理解と実施の手引
川島書店 ¥2,854 (税込)

 結論をいいますが、因子分析は可能です。ただし、主成分分析を使えばいいのか、主因子法を使えばいいのかは、よく考えてくださいね。

 最後に: 頑張って、少しでもよい卒業論文を書いて下さい。
    • good
    • 1
この回答へのお礼

ご回答ありがとうございました。自分でも調べ方が不十分だとは思っていましたが、やはり本を一冊以上は読む必要があるのですね。hirosan777さんがご紹介くださった本は以前図書館で見かけた事があるので、もう一度手にとって熟読してみます。ありがとうございました。

お礼日時:2004/11/22 10:48

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QSD法の解析方法について

SD法の解析方法について教えてください。
初心者なので見当違いなことを言っているかもしれません。
その場合はご指摘お願いします。

現在SD法を用いての主観評価実験を行ってます。
内容は以下のとおりです。

対象:(A,B,C,D,E(それぞれ別の雑音が付加された音))×4種類の音種
尺度:12個の形容詞対
被験者数:20人
目的:対象A,B,C,D,Eについてのイメージの違いを測定し、それぞれ(A,B,C,D,E)のイメージの違いを3次元の図にして表し視覚化する。

以上の内容です。

そこで主観評価実験を行い因子分析を行おうと思ったのですが、
この場合、因子分析をどのように行い具体的にどのような手順で図示すればよいのでしょうか??

因子分析のやり方で現在考えているのは以下のやり方です。
(見当違いのことを言っていたらすみません。。。)
1.A,B,C,D,E の各々について別々に因子分析をし、その結果を比較する。
2.4種類の A の値をまとめて因子分析することにより、その結果を比較する。
3.A,B,C,D,E の値をまとめて因子分析する。(この場合はその差異を示すことはできないのでしょうか??)

ご回答よろしくお願いします。

SD法の解析方法について教えてください。
初心者なので見当違いなことを言っているかもしれません。
その場合はご指摘お願いします。

現在SD法を用いての主観評価実験を行ってます。
内容は以下のとおりです。

対象:(A,B,C,D,E(それぞれ別の雑音が付加された音))×4種類の音種
尺度:12個の形容詞対
被験者数:20人
目的:対象A,B,C,D,Eについてのイメージの違いを測定し、それぞれ(A,B,C,D,E)のイメージの違いを3次元の図にして表し視覚化する。

以上の内容です。

そこで主観評価...続きを読む

Aベストアンサー

3次元で表示はできないと思います。
プロフィール曲線を作成してみてはどうでしょうか。
12種類の形容詞対が縦軸で、横軸に主観的評価の順序尺度などの点数化評価をする。
そうしたら、ABCDEのそれぞれが、プロフィールの中で、それぞれの形容詞の項目の平均値(または中央値)をプロットされてわかりやすいのでは?
そして、形容詞の項目は12種類あるけど因子分析の結果いくつかの因子にわかれるので、グループ分けするような感じで考えていいと思います。形容詞対の縦軸の形容詞の並びを因子別にわけるとプロフィールがわかりやすくなります。
その他、注意することはクロンバックα係数などで項目の妥当性を示したり、尺度を点数化する場合は点数の分布を知ることです。正規分布するかどうか?で検定をする場合は方法が異なるからです。

>3.A,B,C,D,E の値をまとめて因子分析する。(この場合はその差異を示すことはできないのでしょうか??)

もちろん3の方法が妥当だと思います。
差異を示す方法は検定を行うことです。有意差検定です。平均値に差があるかどうかを検定するということです。
点数化した横軸の尺度に関して点数の分布が正規分布するなら分散分析・多重比較を行えばいいです。正規分布するかどうかはコロモグルフ・スミノルフ検定を行います。正規分布を期待できない場合はノンパラメトリック検定をおこないましょう。

3次元で表示はできないと思います。
プロフィール曲線を作成してみてはどうでしょうか。
12種類の形容詞対が縦軸で、横軸に主観的評価の順序尺度などの点数化評価をする。
そうしたら、ABCDEのそれぞれが、プロフィールの中で、それぞれの形容詞の項目の平均値(または中央値)をプロットされてわかりやすいのでは?
そして、形容詞の項目は12種類あるけど因子分析の結果いくつかの因子にわかれるので、グループ分けするような感じで考えていいと思います。形容詞対の縦軸の形容詞の並びを因子別にわける...続きを読む

QSD法の評価尺度について

【質問】
イメージを測定するSD法で使用する、評価尺度の形容詞対(大きい⇔小さい、明るい⇔暗いなど。。。)はどのようにして選ぶのでしょうか。

本で調べたところ、使用する形容詞対はテーマによって様々のようですが、それらはどのようにして選ばれたものでしょうか。
本から読み取ることができなかったので、ご存知の方がいらっしゃいましたら、どうかお教えいただけますでしょうか。

【背景】
卒業研究(情報科学系)で、
webからとってきた擬音語・擬態語の感性評価を自動で行いたい、ということをしています。
その際、SD法のように複数の形容詞の対義語の組を評価指標として使いたいと考えていますが、その形容詞の組はどのようにして選定したらよいかと考えております。

よろしくおねがいします。

Aベストアンサー

1)自由記述によるパイロットスタディ
本調査で用いる予定の擬音語・擬態語を1つずつ示して,
そこから連想する形容詞を自由記述してもらいます。
これを集計して必要十分な形容詞をピックアップします。
平易で汎用性の高い語を中心に,多くのSD法研究で得られている3因子
  評価 (e.g. よい/わるい)
  力量 (e.g. つよい/よわい)
  活動性 (e.g. はやい/おそい)
をカバーする多様性を持たせてください。
対義関係があいまいな語や認知度の低い語は避けるべきです (e.g. ドメスティックな/インターナショナルな)。
方言や流行語の影響も考えられるので,
本来幅広い地域と幅広い年代からのサンプリングが望ましいのですが,
現実には大学新入生にやってもらうというのが多いかも。

2)先行研究で使用された形容詞対の流用
SD法による擬音語・擬態語(オノマトペ)の研究は過去にもあるようです。
そこで用いられた形容詞対をまるごと採用すれば,
先行研究との比較対象によって時代的変遷や母集団による相違を検討することができるかもしれません。
もちろん比較の必要がないなら,一部の形容詞対だけを流用しても良いでしょう。

3)研究者の恣意
とくに反応を調べてみたい形容詞対があるなら,
それをリストに紛れ込ませるということもありでしょう。

下記も参考になさってください。

■音象徴・オノマトペの調査
 秋山絢香
 http://www.tufs.ac.jp/ts/personal/ykawa/results/cours(2001)/akiyama_jp.htm

■SD法による流行歌の聴取印象評価―探索的・検証的因子分析―
 吉田光雄・前川純孝
 http://koko15.hus.osaka-u.ac.jp/~yoshida/psy98/

■SD法、色彩心理評価実験が独学でできるか
 http://okwave.jp/qa4484940.html

1)自由記述によるパイロットスタディ
本調査で用いる予定の擬音語・擬態語を1つずつ示して,
そこから連想する形容詞を自由記述してもらいます。
これを集計して必要十分な形容詞をピックアップします。
平易で汎用性の高い語を中心に,多くのSD法研究で得られている3因子
  評価 (e.g. よい/わるい)
  力量 (e.g. つよい/よわい)
  活動性 (e.g. はやい/おそい)
をカバーする多様性を持たせてください。
対義関係があいまいな語や認知度の低い語は避けるべきです (e.g. ドメス...続きを読む

QSD法の結果をExcelでグラフ化する。

Excel2007を用いてSD法でアンケートを行った結果をグラフ化しようと思います。
グラフの種類は横棒か散布図を線で結んだ感じにしたいと思います。
なにぶんExcelをあまり使ったことがないのでどこにどのような操作があるのか把握できていません。
数値を入力しそれをグラフ化するわけですが、この数値をどのように書くとしっかりとしたグラフになるのか何度か挑戦しましたができませんでした。

試してみたこと

やわらかい 0.14  かたい
男性的 -0.25 女性的
親しみやすい 0.1 親しみにくい

このように数値を入力すると左の文字(やわらかい、男性的、親しみやすい)
がグラフで表示されて右の文字(かたい、女性的、親しみにくい)が表示できません。ご存じの方いましたらぜひご教授をお願い致します。

Aベストアンサー

画像 再々再

Q因子分析の因子負荷量について

因子負荷量がよくわからないのですが、負荷量が大きいということは、その項目の重要度も大きいということでしょうか?
その因子をより説明している、と聞いた気もするのですが、説明している、というのがよくわからないんです…

5件法で聞いて5が多かったり1が多かったりすると
大きくなったりするのでしょうか?

寄与率についても曖昧な知識しかありませんので、わかりやすく教えていただけるとありがたいです。

Aベストアンサー

bon-chanさん,こんにちは.意欲的に統計法の質問をされていますね.
正統的説明はtem546さんがされていますので,その中継ぎとして,不正確ですがもう少し初心者向けの説明をしたいと思います.

因子分析を単純に言ってしまえば,「複数の変数を,更に少数の【類似した】変数群にまとめるための【視点】を提供する」となります.
例えば次の相関行列を参考にして,「科目A~D」の五つの変数を,類似したもの同士をまとめる際の視点は何かを探ります.

  ── 科目ABCDEの相関行列(架空):1 ────────
       科目A  科目B  科目C   科目D  科目E
   科目A  1.00   -0.34   0.98   -0.44   -0.24
   科目B -0.34   1.00  -0.34   0.53   0.63
   科目C  0.98   -0.34   1.00   -0.35   -0.32
   科目D -0.44   0.53  -0.35   1.00   0.54
   科目E -0.24   0.63  -0.32   0.54   1.00
  ─────────────────────────────

かなり露骨な相関行列なので因子分析を使わなくとも何とかなります.この相関行列を,数値が低いものを消して,あれこれ並べ替えてみると,

  ── 科目ABCDEの相関行列(架空):4 ────
       科目A 科目C 科目B 科目D 科目E
   科目A 1.00  0.98
   科目C 0.98  1.00
   科目B         1.00  0.53  0.63
   科目D         0.53  1.00  0.54
   科目E         0.63  0.54  1.00
  ─────────────────────────

となり,「科目A&C」と「科目B&D&E」という二つの「視点」がみつかりました.この「視点」こそが,因子分析における「因子」です.

因子分析の本来の目的は「因子は何個あるのか?」を探ることでした.無論,一番上の相関行列を見て,「いや,例え相関係数が0.6であっても,両者は違うんだっ!」とこだわりさえすれば「科目B&D&E」は同じ因子にはならないでしょう.この辺は分析者の主観によります.
やがて因子分析を使う人達は,「因子は何個?」という目的だけに満足できずに「それぞれの因子の【内容】についても知りたい」という少し贅沢な要求を出してきました.

この要求は統計を実践で使う人から提出されたものですが,理論家からすれば「それは本来の使い方じゃないから厳密には内容を特定は出来ないんだがなあ」と思わせるものです.とはいえ,理論家は実践家に対してアドバイスを与えます.「因子負荷量に注目すれば因子の内容を(ある程度)特定できるよ(,絶対的じゃないけどね)」と.

一番最初の相関行列を因子分析にかけます.

  ─────────────────────────
     主因子法・バリマックス回転後の因子負荷量
           因子1  因子2  共通性
       科目A -0.20   0.98  1.00
       科目C -0.20   0.97  0.98
       科目B  0.84  -0.17  0.74
       科目D  0.75  -0.29  0.65
       科目E  0.87  -0.09  0.77
       固有値  2.12   2.01
       寄与率 42.36% 40.26%
     累積寄与率 42.36% 82.62%
  ─────────────────────────

このような結果になります.この因子分析結果では二因子解を採用しています.
因子負荷量とは何か? 少し間違った言い方をすれば「因子と項目との間の【相関係数】」……そう考えてもらって構いません.少なくとも直交回転における因子分析ではこの考えはそれほど間違っていないと思います(正確な解釈はtem546さんの説明を参考にして下さい).

では上記の結果から「因子1」と「因子2」の内容を特定しましょう.このままでは特定化できないので以下の情報を提供します(なお上記データは全て架空です).

・科目A:数学 科目C:理科
・科目B:英語 科目D:国語 科目E:社会

いま,「因子2」というのは「数学と理科」科目の項目と,非常に関係が強い(高い相関係数).因子負荷量からそれが読みとれますね? 因子負荷量というのは「重要度」というよりは「関係の強さ」と考えてもらった方が分かりやすいと思います.
因子というのは,関連する複数の項目(数学と理科)に「共通する要素」なわけですから……数学と理科の共通の要素とは何でしょうか? まあどのような名称を与えるかは分析者の命名センスにかかっていますので,ここでは「理系的学力」とします.結果,「因子2=理系的学力」となります.同様に「因子1=文系的学力」となるでしょう.

とりあえず,因子負荷量に関して,使い方に関連した部分だけ簡単に説明させてもらいました.以上の説明を読んでもらって,改めてtem546さんの説明を読んで下さい.私が誤魔化している部分をより正確に説明していらっしゃいます.

最後に,一番最初の相関行列からの説明でわかるように,因子分析というのは「相関係数」を元にしています.
相関係数というのは御存知の通り,一つの変数がどうこうではなく,【二つの変数間の関係】を示しています.

>5件法で聞いて5が多かったり1が多かったりすると
>大きくなったりするのでしょうか?

【直接的には】なりません.
あくまでも二変数関係に注目するものですから,一つの変数が5に集中したからといって因子負荷量が大きくなったりするわけではありません.
ただし……ある変数Aがたいてい5であり,別の変数Bがたいてい5である場合,「AとBとには同じ5になろうとする関係だ」となります.この意味で間接的に「5が多ければ……」因子負荷量が大きくなることがあるかもしれません(これは自分で考えてみて下さい).

bon-chanさん,こんにちは.意欲的に統計法の質問をされていますね.
正統的説明はtem546さんがされていますので,その中継ぎとして,不正確ですがもう少し初心者向けの説明をしたいと思います.

因子分析を単純に言ってしまえば,「複数の変数を,更に少数の【類似した】変数群にまとめるための【視点】を提供する」となります.
例えば次の相関行列を参考にして,「科目A~D」の五つの変数を,類似したもの同士をまとめる際の視点は何かを探ります.

  ── 科目ABCDEの相関行列(架空):1 ─────...続きを読む

QWord(ワード)でアンケートの解答を作成するには?

今、卒論でアンケートを作成しています。ワードを上で、数字で5段階の解答を作りたいんですが、良い方法が分かりません。オートシェイプで線を引いて作ってみましたが、見た目が悪く、アンケートに載せれるものではありませんでした。

作りたい解答は、横線の上に5本の垂直線を等間隔に並べ、その上に数字、文字が書かれているものです。

何か良い方法、またはソフトなどあれば教えてください。よろしくお願いします。

Aベストアンサー

「けいせん」と入力して変換すると、いろいろな線分が出てきます。
それらを使うと下記のようなものが描けますので、それを利用するとというのはいかがでしょうか。
(下記のものをコピーしても使えます)

├──┼──┼──┼──┤

おそらくこのようなものを考えていらっしゃると思うのですが…
全然違ったらごめんなさい。

Qアンケートの作り方

冬休み前、課題としてアンケート作りをするよう言われました。

アンケートの項目は既に決まっていて、120か130ほどあります。

先生からの指示で、講義中に学んだもの(回等形式、賛否を問う方法、多肢選択法、順位法、評定尺度法、SD法)を質問内容に合わせて使用するようにとのことでした。

項目自体は大まかにいくつか既にわかれているのですが、その大まかに分かれている中でも多肢選択法を使用した方がいいものもあれば、賛否を問う方法を使った方がいいもの、さまざまです。

そこで、同じ様な質問内容でも(お小遣いならお小遣いに関しての質問でも)さまざまな種類の質問の仕方をされてはみにくいのではないかと思い、みなさんの意見をお聞きしたいです。

みなさんは、お小遣いについて質問される場合、多肢選択法、回等形式、順位法などさまざまな質問形式が続けて書かれている場合、みにくいと感じますでしょうか?

Aベストアンサー

質問項目の数にもよりますが見にくいです。丸をつける形式の方法で一種類、それを主として、記述する形式のものを一つか二つ入れるならいいと思います。
ちなみに私は心理学系で評定尺度法、SD法は実験で使いました。

QSD法で得た結果をExcleグラフ化

タイトルの通りです。
下の画像のように折れ線グラフを使用し、SD法で得た結果を作成したいです。

下の画像のようになればよいので、「これはExcleで作ったんではない」というのであれば教えていただきたいです。

分かるかたがいましたらお願いいたします。

Aベストアンサー

こちらをご参考に作ってみて下さい。似たようなグラフは作れますが、
これほどきれいにはできません。

専用ソフトを使ったのかもしれません。手を掛ければ可能かもしれませんが。

http://ksw.shoin.ac.jp/dept/psychol/psych/report/ExgraphV.pdf

ウィザード3番目の「目盛線」タブで「補助目盛線」にチェックを入れて下さい。

作成後手を加えます。

項目軸・第2項目軸・数値軸・・第2数値軸 全てをそれぞれ「書式設定」
「配置」で「-90°」にします。これは後でワードにコピーした後、回転させ
て文字を「横書き」に見せるためです。
1つ目を設定したら、他を選択しF4で。

「プロットエリア」を選択し、ハンドルをドラッグして左側に空白を作ります。
数値軸に「テキストボックス」で「かなり」などの文字を入れる為です。

作成後グラフを「コピー」。ワードで「形式を選択して貼り付け」の
「図拡張メタファイル」で貼り付けます。

これで図になるので、「左90°回転」をするとこのグラフのように
なります。

項目軸は数値になっているので「縦書きテキストボックス」で文字を上から
入力して、枠線を「なし」にして配置します。

ワードに貼り付け後は編集できなくなるので、エクセルで完成させておきます。

こちらをご参考に作ってみて下さい。似たようなグラフは作れますが、
これほどきれいにはできません。

専用ソフトを使ったのかもしれません。手を掛ければ可能かもしれませんが。

http://ksw.shoin.ac.jp/dept/psychol/psych/report/ExgraphV.pdf

ウィザード3番目の「目盛線」タブで「補助目盛線」にチェックを入れて下さい。

作成後手を加えます。

項目軸・第2項目軸・数値軸・・第2数値軸 全てをそれぞれ「書式設定」
「配置」で「-90°」にします。これは後でワードにコピーした後、回転させ
て文字を「横...続きを読む

Q相関係数についてくるP値とは何ですか?

相関係数についてくるP値の意味がわかりません。

r=0.90 (P<0.001)

P=0.05で相関がない

という表現は何を意味しているのでしょうか?
またMS Excelを使ってのP値の計算方法を教えてください。

よろしくお願い致します。

Aベストアンサー

pは確率(probability)のpです。全く相関のない数字を組み合わせたときにそのr値が出る確率をあらわしています。

統計・確率には100%言い切れることはまずありません。というか100%言い切れるのなら統計・確率を使う必要は有りません。
例えばサイコロを5回振って全て同じ目が出る確率は0.08%です。そんな時、そのサイコロを不良品(イカサマ?)と結論つけるとわずかに間違っている可能性が残っています。ただ、それが5%以下ならp=0.05でそのサイコロは正常ではないと結論付けます。
それが危険率です。(この場合はp=0.1%でもいいと思いますが)
相関係数においても相関の有無を結論つけるにはそのrが偶然出る確率を出すか、5%の確率ならrがどれぐらいの値が出るかを知っておく必要が有ります。

>r=0.90 (P<0.001)

相関係数は0.90と計算された。相関がないのに偶然r=0.90 となる確率は0.001以下だと言ってます。

>P=0.05で相関がない

相関がないと結論。(間違っている確率は5%以下)だと言ってます。

エクセルでの計算ですが、まず関数CORRELを使ってr値を出します。xデータがA1からA10に、yデータがB1からB10に入っているとして

r=CORREL(A1:A10,B1:B10)

次にそのr値をt値に変換します。

t=r*(n-2)^0.5/(1-r^2)^0.5

ここでnは組みデータの数です。((x1,y1),(x2,y2),・・・(xn,yn))
最後に関数TDISTで確率に変換します。両側です。

p=TDIST(t値,n-2,2)

もっと簡単な方法があるかも知れませんが、私ならこう計算します。(アドインの分析ツールを使う以外は)

pは確率(probability)のpです。全く相関のない数字を組み合わせたときにそのr値が出る確率をあらわしています。

統計・確率には100%言い切れることはまずありません。というか100%言い切れるのなら統計・確率を使う必要は有りません。
例えばサイコロを5回振って全て同じ目が出る確率は0.08%です。そんな時、そのサイコロを不良品(イカサマ?)と結論つけるとわずかに間違っている可能性が残っています。ただ、それが5%以下ならp=0.05でそのサイコロは正常ではないと結論付けます。
それが危険率です。(この場...続きを読む

QExcelでのアンケート集計/分析についてご存知の人?

会社にて、アンケート分析の仕事をいただきました。10問程度の簡単な品質、対応に関する5段階評価のアンケートをお客様へし、 その結果をExcelで分析をし、グラフを作るように言われました。 簡単な何ページかの回帰分析マニュアルを上司よりもらったのですが、1ページ目が“グラフを集計した表を元に分析ツールを使う方法”が中心にかかれているのですが、 このアンケートから 集計表への段階の説明文がないのですが、なにか 関数、ツールを使うのですか? もしくは手入力?

Aベストアンサー

間に合えばいいのだけれど。

アンケート分析のグラフには、「スネークプロット」または「SDチャート」といわれる縦の折れ線グラフがよく利用されます。
このグラフを使う方法が「SD法」といわれるので、この情報を集めるといいと思います。

簡単に言うと、質問ごとに5段階の評価の回答者数を集計し、評価を「5~1」または「+2~-2」に置き換え、評価点と回答者数を掛けて、その合計を回答者数で割って平均スコアを出します。
この平均スコアをグラフ化します。

(参考:C&R研究所 出版 Excelグラフ大辞典p330,337)

QSDプロフィールについて

こんばんは。
統計をとっているのですが、SDプロフィールの作り方を教えて頂けませんか。
具体的には、Yahoo!の検索で「SDプロフィール」で検索して最初に出てくるページのようなSDプロフィールを作りたいと思っています。因子分析ではなく、とりあえず得点化した平均を見てみたいと考えています。
エクセルやSPSSで試してみたのですが、形容詞対を左右に分けて表示することができなくて困っています。
よろしくお願いいたします。

Aベストアンサー

>SDプロフィールをパソコンで書きたい

ですね。こちらは、ExcelやWord等で地道に図形描画で書いていく
しかないかもしれません。平均値を出してから、それをもとに書い
ていきます。

Excelの場合ですと
 セルの両端に 暗い - 明るい などを表示させるわけですが、
 ご存知の通り、Excelの場合、「セルの結合」と「中央揃え」で、
 2つのセルが一つに結合され、文字もセルの中央に表示されます。
 Excelで作成する場合では、あらかじめ各セルの大きさやフォント
 を小さくしておくと、Wordに貼りつけた際、バランスが良くなると
 思います。

Wordで直接、図形描画していく場合
 SDプロフィール作成部分を、
 書式 → 段落設定 → (行間)固定値 → 間隔部分で間隔を設定

 こうした設定をした上で、図形描画をしていくと、見栄えも良く
なると思います。

これを機会に、WordやExcel等の使い方を勉強してみるのもいいかも
しれませんね。


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