アンケート調査の分析について

１００人の社員向けに、価値観に関する設問を作り回答してもらいました。
具体的には、１２個の価値観の選択肢の中から３つを選んでもらっています。

この場合の分析の一つとして、どの回答パターン（どの三つを選ぶ人）が多いかを抽出しようと思っています。当方、エクセルしかないのですが、どのように分析すればよいでしょうか。

No.3 回答者： kamiyasiro 回答日時： 2023/11/29 08:03

共起性にはいくつかの考え方（共起性指数）があります。

下図に示します。

No.2では、単純に「同時に選んでいる」だけをカウントし、出現数で割ることをしていません。つまり、図の各指数に共通する分子の塗りつぶし部分のみを計算しています。それにより、共起数の比較が出来るようにしています。

そして、ワードの出現数を円の大きさで、共起数を線の太さで表しています。

一方、たまたま出現数が少なくても、必ずスラスターを形成しているようなケースを際立させるには、共起性指数を使う必要があります。

No.2 回答者： kamiyasiro 回答日時： 2023/11/29 07:37

分析というか、見せ方は下図の「共起グラフ（別名：共起ネットワーク）」だと思いますが、エクセルではできません。

三つの関連性を「クラスター性（別名：三角クラスター）」と言います。
東北復興事業で漁港の再建を行う際に、「漁港」「製氷業」「冷凍倉庫業」の三つが揃わないと漁船は戻ってこない、というような関係です。「地域産業クラスター」とも言いますね。

「ワードクラウド（別名タグクラウド）」ならフリーソフトでできるかも。

無料の統計ソフトRであれば、両方とも可能です。
ただし、プログラムを書く必要があります。
例えば、共起グラフであれば、下記のとおり。

#ファイルを読み込む
x <- read.csv("Word.csv",header=T)
x[is.na(x)] <- 0
xi <- x[,3:22]

#共起性を計算
table <- t(as.matrix(xi)) %*% as.matrix(xi)

#重複・ゴミを除去
#table <- ifelse(table == 0,0,1)
table <- ifelse(table < 7,0,table)

#自己結合を除去
diag(table) <- 0
#ウェイト値として適切な値に調整
table <- table/3

#無関連列の除去
del <- which(colSums(table)==0)
table <- table[-c(del),-c(del)]

#ネットワーク図を描く
library("igraph")
size <- colMeans(xi)
size <- size[-c(del)]
#g <- graph.adjacency(table,mode="undirected")
g <- graph.adjacency(table,mode="undirected",weighted=TRUE)
plot(g,layout=layout.fruchterman.reingold,vertex.size=30*size/max(size),vertex.label.cex=0.5,edge.width=E(g)$weight)

No.1 回答者： yhr2 回答日時： 2023/11/26 11:49

単純に数を数えるだけでは？

「個別の選択肢ごとに、その選択肢を選んだ人が何人か」を数えるか、
「３つ」をセットにして、「そのセットを選んだ人が何人か」を数えるか
のどちらで数えるかでしょう。

その「個別の選択肢」と「3つのセット」にどのような関係や意味があるのかにもよります。
「２つまでは同じで、他が1つだけ違う」とか「１つは同じだが、他の2つが異なる」というものをどのように位置づけるのか、といった「何をどのように評価するのか」ということによると思います。