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TIMSS2015の分析方法とintsvyの使い方

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RでPISAやTIMSSを分析するためのintsvy packageの使い方が大きく変わっていたので、その紹介。本当はだいぶ前に変わっていたのだと思うが、気づいていなかった・・・。

データの読込

ここではTIMSS2015(Grade 4)のデータを例にする。データは、TIMSS & PIRLSのウェブサイトからダウンロードすればよい。今回扱うのは、日本(JPN)を含む【T15_G4_SPSSData_pt2.zip (DNK-NLD 144MB)】のデータである。かなり時間がかかるので注意。ダウンロード後に解凍してJPNデータを取り出す。

以下、データの読込と結合。foreignとplyr packageを使う。havenだとバグがあるようでうまく取り込めなかった(2017年5月11日時点)。

library(foreign)
library(plyr)

# 教員データを使わない場合
jpfile <- c("ASGJPNM6.sav", "ASHJPNM6.sav", "ACGJPNM6.sav")
dat <- lapply(jpfile, function(x) {
                read.spss(x, to.data.frame = TRUE, use.value.labels = FALSE)
})
jpn <- join_all(dat); rm(dat)

# 教員データを使う場合
# 結合の順序に注意!ASGが児童生徒、ATGが教員、ASTがリンクファイル。ASG→AST→ATGの順に並べないとうまく結合できない。
jpfile2 <- c(jpfile, "ASTJPNM6.sav", "ATGJPNM6.sav")
dat2 <- lapply(jpfile2, function(x) {
                 read.spss(x, to.data.frame = TRUE, use.value.labels = FALSE)
})
jpn2 <- join_all(dat2); rm(dat2)

intsvyによる分析

TIMSSの厄介なところは、教員データを使わない場合と使う場合で、分析に使用するweightが変わる(前者はTOTWGTで、後者はTCHWGT)という点である。intsvyに用意されているPVsを扱う関数(timss.mean.pv等)はデフォルトでTOTWGTを使うように設定されており、TCHWGTに変更することはできない(以前のバージョンではweightを選ぶことができた)。

現在のバージョンでは、代わりにintsvy関数のconfig引数でweightを指定する。具体的な操作法は、次のとおり。

library(intsvy)

# 教員データを使わない場合
timss.mean.pv(pvlabel = "ASSSCI", data = jpn)

# 教員データを使う場合
timss4_conf$variables$weight <- "TCHWGT"
intsvy.mean.pv(pvnames = paste0("ASSSCI0", 1:5),
               data = jpn2, config = timss4_conf)

config(今回はtimss4_conf)の値をいろいろ操作することで分析を変更するのが、現在のintsvyの流儀らしい。ちなみに、デフォルトのままだと教員データに対してもTOTWGTが使われるので、教員データを使わない場合の計算結果と食い違ってしまう。

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-TIMSS

執筆者:


  1. orange より:

    いつもさくらさんを参考にさせていただいています。
    現在,TIMSSの2011年と2015年の調査でRを使った分析をしています。
    そこで,児童・生徒と教員のリンクデータを作るところまではできたのですが,このデータでは,児童・生徒の人数がもとの人数よりも多くなってしまっています。その後,weightをかける操作をしなければいけないということのようですが,そのRの操作の仕方やスクリプトの打ち方がわかりません。
    何かアドバイスをいただけたら幸いです。

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