1,720,962 research outputs found
KADE
No full text<p>KADE is a desktop application for the analysis of Q methodology data.</p>
EQ Web Sort
No full text<ul>
<li>added presort - sort linking information to output</li>
<li>added likert scale questions</li>
</ul>If you use this software, please cite it as below
A Comparison of Centroid Factor Extraction Methods for Q Methodology
Get PDFQ方法論は、定性的手法と定量的手法を利用して主観的な考え（subjectivity）を体系的に研究するアプローチ法である。主成分分析や他の因子分析は計算能力が向上したにも関わらず、重心因子分析はQ方法論の中で重要な役割を果たしている。本論文では、重心因子分析を抽出するためにQ方法論で使用されていない Tucker-MacCallum（T-M）法と、Q方法論で一般的に使用されている手法を比較する。様々なサイズと構造の異なる4つのデータセットを3つの因子抽出法で調べたところ、これら3つの手法は最初の2〜3の抽出された因子に対して非常に類似した負荷を生成する傾向にあることを示したが、残りの因子に対してはそれぞれ異なる結果をもたらしている。本論文で検討した4つのデータセットについて、少なくとも一つの手法で次善となる要因が生じた。T-M法によって出てくる結果は、より詳しい統計が抽出されたが、重心因子分析のために必要な要因の数を決めるための情報は、こちらの研究ではあまり役立たなかった。これらの結果として、T-M法はQ方法論で現在使用されている手法に併せて有用である可能性があることを示唆している。Q methodology is an approach to systematically studying subjectivity that draws on both qualitative and quantitative methods. Despite the improvements in computing power that have made principal component analysis and other types of factor analysis possible, centroid factor analysis remains an important component of Q methodology. In this paper the Tucker-MacCallum method for the extraction of centroid factors is compared to the more commonly used methods in Q methodology. Four data sets of varying size are examined using the three factor extraction methods. The results show that the three methods tend to produce very similar loadings for the first two or three factors, but then tend to have divergent results for the remaining factors. For each of the four data sets examined in the paper, at least one of the methods had difficulty producing well-defined factors. The “criterion L” statistic provided by the Tucker-MacCallum extraction method did not provide much assistance for decisions related to the number of factors that should be retained for analysis. Overall, the results suggest that the Tucker-MacCallum extraction method could be a useful addition to the currently available methods in Q methodology.departmental bulletin pape
EQ Web Sort
No full text<p>fixed persistence issue with survey questions</p>If you use this software, please cite it as below
EQ Web Configurator
No full text<ul>
<li>added linking between presort and sort results for every statement</li>
<li>fixed HTML conversions for XML imports</li>
</ul>If you use this software, please cite it as below
EQ Web Sort
No full text<ul>
<li>image / photo sorting</li>
<li>easier setup with Netlify</li>
<li>many UI improvements</li>
</ul>If you use this software, please cite it as below
EQ Web Configurator
No full text<p>added image sort
added Netlify data storage
added presort results reporting
improved sort performance
added custom font size and card size for post-sorting</p>If you use this software, please cite it as below
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Q Method and the Assessment of Student Learning.
Get PDFP(論文)このリサーチは、学生の学習成果と教育効果を測る手段としてのQ方法論について、検証を行うものである。一般的に、各学生の学習成果を測るために、選択問題や正誤問題といった試験が行われる。論述式問題は、より包括的な理解力を測ることは可能であるが、定量化することが困難であり数多くある解答で一貫性を持たせることは容易なことではない。本稿は授業内容についての個々の学生の全体理解度を評価するうえで、修正版Q方法論が有効でありうることを論じている。Q方法論は、元は心理学分野において1930年代に始まり、その後様々な分野で幅広く応用されてきた。この修正版Q方法論は個々の学生のパフォーマンスだけでなく、学生グループ全体の理解力を評価することができる。ケーススタディでは、学生の学習評価のツールとして用いる修正版Q方法論の有用性を示している。departmental bulletin pape
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