歯科疫学統計 −第 10 報 自由記載質問票の質的分析結果の量的評価の試み− − KH Coder と統計 Rの組合せによるシナジー分析−

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歯科疫学統計

−第 10報 自由記載質問票の質的分析結果の量的評価の試み−− KH Coderと統計Rの組合せによるシナジー分析−
瀧 口徹

A review of oral epidemiological statistics− Part X： A trial to adopt quantitative statistical evaluations for results ofqualitative analyses using free description type questionnaires−− Synergy analyses using KH Coder and statistics R−
Toru Takiguchi
キーワード：質的研究、量的研究、シナジー分析、KH Coder、統計 R
はじめに

2）
−
（4）参照）を中心に、その使用による質的研本誌の「歯科疫学統計」シリーズにおいて 9 回

究と量的研究のシナジーの試みを紹介したい。質（ GD01： google drive ダ ウ ン ロ ー ド サ イ ト ） に的研究の対象となるデータの種類は多々あるが、渡って疫学統計の様々な概念と手法を解説してき調査質問紙法（以下、アンケート調査）で特記事た。しかし、質的研究（分析）については名義尺項として設けてきた自由記載部分については体系

度、順序尺度という質的尺度の統計上の取扱い以的な分析を行ってこなかった反省から今回の分析

外は扱ってこなかった。質的研究は量的研究の対の対象データを自由記載質問回答とした。

極にあり、その重要性は論を待たないが、その定

今回、この分野の解析に大変使い勝手のいいテ

義と手法の妥当性と再現性および母集団との関キスト解析フリーソフト： KH Coderの利用と量

連、更に量的分析との関連等の一般化が大変難し的解析の併用を試みた。この試みは部分的であるい。この難しさがこれまで解説の対象としてこなが、いわば質的解析と量的解析のシナジー（syn-かった理由である。しかし、実はわが国では質的Web01）ergy）
であり、それぞれの持っている新規性、研究に関して先駆的な理論と手法が複数開発され確実性が相乗的に働き、セレンディピティてきている。これらのうち、本邦で開発された複（Serendipity）Web01）と称される思わぬ発見の可能数のソフトウェアを組み合わせて非常に使いやす性を秘めていると考えられる。そこで、本稿ではいフリーソフトにまとめられた KH Coder（解説KH Coderを利用した直近の 2 つの質的調査研究（事例 1、事例 2）を例にとって質的分析をする際の基本的な要点と質的分析と量的分析のシナジーの試みを紹介したい。

【著者連絡先】〒 341-0003 埼玉県三郷市彦成3-86
深井保健科学研究所
主席研究員 瀧口 徹
TEL&FAX：048-957-3315
E-mail： taki8020@mth.biglobe.ne.jp

なお、参考文献表記に類似した GD01〜 03 表記
は、今回からの試みとして Google driveから文献をダウンロードできるフォルダー、もしくはファイルを示しているので利用願いたい。

̶4̶

ヘルスサイエンス・ヘルスケア

Volume 16，No.1（2016）

１．事例のプロフィール

言語ゲームの一種」であり、「質的研究法とは、社会福祉系大学医療情報管理学科の卒業研究と研究者の関心に応じて現場に入ったり、 観察しして著者の指導のもと行われた大学学生を対象にたり、インタビューしたり、分析したり、解釈ししたアンケート調査（事例 1： GD02）1）と大学院たりするために体系化されたツー ル」、③能智正

博士後期課程論文となった東日本大震災時の福島博は、「質的研究とは、データの収集、分析、結県からの県外避難者のアンケート調査（事例 2 ：果の提示のために、数値的表現ではなく、言語的

2）
GD03）
の 2つを対象とした。

表現を使用する研究方法の総称」、そして本人④
志村健一は、研究方法を質的研究、量的研究と二分して論ずることに違和感を覚える立場から、質２．解 説的研究を暫定的に、「質的分析とは、対象となっ下記の手順で行う。

た文脈（Context）からコーディング（Coding）
によってコンセプト（Concept）を創発し、それ＜解説＞
１）質的分析の定義と量的研究との関係

らのコンセプトを構成（Construct）する一連の２）質的分析の代表的手法

過程である」と定義している。
一方、田中博晃 Web03）は質的研究を評価する研

３）質問紙（アンケート）の取り方
４）「茶筌」による品詞の整理の注意点

究者には 3 つの立場があるとしている。それによ①複合語と強制抽出語、非抽出語の扱い

ると、『（1）量的研究と同じ基準と用語で質的研②同義語、類似語、近似語、関連語の扱い究を評価する、（2）質的研究独自の認識論に基づ

５）文（センテンス）と段落（パラグラフ）

いて質的研究を評価する、（3）質的研究の評価はの扱い不可能、の 3つの立場がある。しかし、これら 3６）よく使われる分析法

つのいずれの立場でも、研究を遂行上深刻な問題（1）対応分析を惹起するとしている。例えば（1）の立場は質（2）階層クラスター分析的研究が主観的で客観性の無い劣った研究になる（3）共起ネットワーク分析恐れがある。また（2）の立場は、質的研究と量

７）その他の質的解析法の紹介

的研究は共通の物指しで測れない、いわゆる共約
不可能性（incommensurability）という状態に陥（1）多次元尺度構成法

る。一方、（3）の立場は「評価の放棄」という最（2）自己組織化マップ
８）量的分析と質的分析のシナジー

悪の状態になってしまう。』と指摘している。か

９）質的分析における注意と課題

ように質的研究と量的研究の関係は曖昧で相性は①質的分析の目的の明確化

極めて悪い。そこで田中は第 4の立場 Web03）として②妥当性と再現性との関係『量的研究と質的研究の両方に共通した科学論にあい しょう基づき、量的研究と質的研究で共通の評価を行う』
１）質的研究の定義と量的研究との関係
一というアプローチを推奨している。ここでは両者

本邦の研究者 4 人の質的研究の定義が志村健に共通の科学論を用いることで科学論の相違によの総説において次のように紹介されている不公平さが回避可能になる。また（2）とは異る。それによると、①木下康仁は「質的研究とはなり共通の科学論を土台にするため、量的研究と質的データを用いた研究とし、質的データとは当

質的研究の統合も可能になる。そして（3）のよWeb02）

該の研究テーマに関してディテールの豊富なデー

うな、なんでもアリの相対主義も回避できるとしタであることと規定」、②西條剛央は「質的研究ている。このような両者に共通の科学論として、とは、現象をうまく言い当てる（構造化する）

構造構成主義 Web02）が挙げられている。構造構成̶5̶

歯科疫学統計 −第 10 報 自由記載質問票の質的分析結果の量的評価の試み− − KH Coder と統計 Rの組合せによるシナジー分析−のっと主義に則った評価を行えば、量的研究でも質的研則なった参加者で同様の結論が出るとしたら参加者

究でも公平に評価可能であるとされる。

がランダムに選ばれるとかの統計的な前提が必要

このように質的研究（分析）および量的研究と考えられる。しかしながら、実際の異なった参（分析）との関係は研究者によって様々な定義と加者群による再現試験 Web06）で高い再現性が確認手法があり両者の関係の統一的な解釈と説明が難されている。そもそも参加者全体のその時その場

しく、いずれの断定的な定義も問題が生じるので面での各自の主観を体系的に整理し、参加者の多

本稿では単純化して下記の英辞典の定義を暫定的くが納得する少数の共通概念に統合するというこに用いることとした。以下はその和訳である。

とを主目的にするのであれば再現性の議論は重要でなくなるであろう。
（2）数量化理論

科学英辞典 Reference*Web04）によれば「質的研究（分析）は観察されることができるが、測る

次は、文部科学省統計数理研究所所長であっことができないデータの科学的研究」と定義した林知己夫氏が 1940 年代から 50 年代に掛けて開ている。また質的分析と量的分析の違いは発した数量化理論Ⅰ類〜Ⅳ類である。Ⅰ類から質的分析は、研究されることの性質のカタロⅣ類 4，5，Web07，Web08）がそれぞれ量的分析におけるグ（目録）を作ることを主眼とし、一方、定量

重回帰分析、判別分析、対応分析（コレスポンデ

分析は、計測可能なデータのみを用いた研究でンス分析）4）および多次元尺度構成法（MDS）4，5）、ある。質的、量的分析はそれぞれ物事や事象のに対応しており、様々な分野で用いられてきてい本質を知るための重要な洞察に関連しており、る。本法の特徴は重回帰分析に相当するⅠ類、判いずれか一方だけで完成出来ない科学的研究に

別分析に相当するⅡ類において説明変数に順序尺貢献している。従って、研究者が単独で余りに度あるいは名義尺度を用いることが出来ることで偏って量的データに頼ることになれば、逃してある。この場合、一般の重回帰分析、判別分析にしまう多くの情報があると思われる。

おいては順序尺度、名義尺度を 0、1 パターンなどの 2 値のダミー変数とすれば説明変数に用いることができるが、Ⅰ類、Ⅱ類では 3 値以上のカテゴ

２）質的分析の代表的手法

リーでも説明変数として用いることができる。し代表的な手法は４種類あり順次概説する。
（1）KJ法かしながら現在判別分析の一種であるロジス

その一つは文化人類学者、川喜田二郎氏が 1960

ティックス回帰分析では SPSS等のソフトは順序

年代に開発し 1990年代まで逐次バージョンアップ

尺度、名義尺度を 3 値以上のカテゴリーでも用いされてきた KJ法 Web05，3）である。企業研修や学校ることが出来る利便性が付与されている。また外教育、各種のワークショップ等において与えられ的基準（目的変数）のある数量化理論Ⅰ類、Ⅱ類

たテーマ（例えば、「医療過誤をなくすにはどう

では係数の有意差が算出されないので相関比 Web08）

したらよいか」）に関して付箋（ポストイット）を用いて相関比が 0.25 以上の基準で変数選択を行に自由に原因や対策、問題点等を必要なだけ記載

うのが一般的とされる。

させ、集められた付箋を参加者の主観と直感を重（3）自然言語処理ソフト「茶筌」
：

ちゃ せん

視して類型化していく手法である。本法は実践的

三番目は自然言語処理フリーソフト「茶 筌 」5）であり、卓上で行う質的分析法の定番として国内である。形態素解析器と言われ奈良先端科学技術に広く普及している。KJ法の再現性（別のグ

大学院大学情報科学研究科自然言語処理学講座

ループによる同一テーマに関する試行結果の同一（松本裕治研究室）が開発した入力文を単語単位性）について議論がある。参加者の直感的な主観に分割し品詞を付与するツールである。

を重視する本法が異なった時点で、あるいは異̶6̶ヘルスサイエンス・ヘルスケア

Volume 16，No.1（2016）

フォーマット例（事例１： GD02）を示す。事例 1（4）KH Coderの対象は医療情報管理学科学生１〜 4 年生である。

最後に四番目として、第 10報の主要キーワード
である KH Coder（ケイエイチ コーダ） が登場

質問は「あなたは 25 年後の自身の就業についてどする。KH Coderは立命館大学の樋口耕一氏らがのように予測、あるいは希望していますか？特に開発した質的分析フリーソフトである。構成は①

重要と思う事項を３項目（各 5 行以内）以内で自6）

プログラミング言語 Perl（パール）、②関係デー由記載してください。」と尋ね、①冗長な記載を

タベース管理システム（RDBMS）である MySQL

抑制し、②重要性の高い項目を意識して記述する（マイ・エスキューエル）、③統計 Rの数量化理論

ことを誘導している手法である。しかし、いつで等の多様な統計プログラムおよび④自然言語処理もこの形式をとる必要があるということではな

ソフト「茶筌」、を統合した質的分析用多機能フい。また、「調査表は無記名（但し、性別、学年

リーソフトである。その機能は出現語の分類機能および取得資格分類は記載）で行い、回答用紙はとしては、品詞別（名詞、動詞、形容詞等）頻度

無記名封筒に入れて封をして提出してください。
」

分布、同義語、類似語、関連語の一括化（コーとして匿名性を保証する手立てが徹底されなけれディング）機能、階層的階層クラスター分析、多ばならない。

次元尺度構成法（MDS）、対応分析（コレスポン
デンス分析）、共起ネットワーク、自己組織マッ４）「茶筌」による品詞の整理の注意点

プ等と多岐に渡っている。

①複合語と強制抽出語、非抽出語の扱い

なお、多言語対応有料ソフトウェアとしては
maxqda、nvivoWeb09）、atlasti

Web10）

文法的に単語をその特性から類型化すると名等がある。

Web11）

詞、サ変名詞、動詞、形容詞、形容動詞等になるがこれらの総称（表 2）が品詞である。
「茶筌」のシステムは表 3のように文章中の各単語を自動的

３）質問紙（アンケート）の取り方に品詞分類し、その頻度を提示する。この際、茶表１に質的解析のための自記式自由記載用の表1

調査協力していただく学生各位へ

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筌に装備されている辞書に無い新語は未知語としは認識されない。例えば「電子」は物理学の分野て示される。また 2語以上の単語の組み合わせかでは単独で文章中に頻回に出てくるであろうが、らなる複合語についても自動的にリストアップさ医療情報管理学の分野では単独で出現することはれる。ここは最も慎重かつ丁寧に処理しなければまずない。また「紙カルテ」は医療情報分野ではならないステップである。例えば今回の事例 1 に頻回に出現する。そこで「電子カルテ」、「紙カル

おいては段落中に「紙カルテ」、「電子カルテ」がテ」という複合語を強制抽出する処理が必要でそれぞれ登場するが最初の自動品詞分類では複合「電子」は非抽出扱いとなる。このための方法が語とは認識されず、紙、カルテ、電子、それぞれ

表 4に示した強制抽出語と非抽出語の登録システ

名詞に分類されるが「紙カルテ」、「電子カルテ」

ムである。

表2

表3

品詞

25 年後の自身の就業状態の予測に関して使用された語の出現頻度（茶筌）̶8̶ヘルスサイエンス・ヘルスケア

表4

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強制抽出語と非抽出語（茶筌）②同義語、類似語、近似語、関連語の扱い

５）文（センテンス）と段落（パラグラフ）の扱い

同義語、類似語および近似語は文学の世界や日

表 6に文と段落の扱いを示す。文（sentence）

常会話において意味やニュアンスに深みと幅をもは主語＋述語からなる句点（。）までの文書を指たらす必須要素である。例えば同義語、類似語は、

し、一方、段落（paragraph）は論じている意味

友人、友、友達、友だち、知友、盟友、朋友、友が一括りになる複数の文を指す。KH Coderの処朋、同朋、竹馬の友、幼馴 染 、親友、フレンド、

理では、この文と段落の区別が極めて重要である。

友垣、仲よし、だち、だち公、馴じみ、などであアンケート調査の場合、段落＝個人毎の記述全体る。近似語としては、同僚、仲間、味方、身方、とすることが一般的である。さもないと回答者がグループ、などが挙げられる。しかし、質的分析

多数の文を作成した場合、あるいは主張を強調すにおいては同義語、類似語、あるいは近似語と同るため同じ語を繰り返し使用した場合、結果に反一に扱う処理を行って分析結果の解釈を単純化す

映する度合いが強くなり回答の比率にバイアスがる必要がある。表 5にコーディング・ルール

かかってしまう。つまり、１回だけ語「重要」を（コード化）の作成法

ひと くく

おさ な なじみを例示した。ここでコー使用した場合と複数回語「重要」を使用した場合

ディングルールは同義語、類似語および近似語をと後者の重みが強くなってしまう。ただし、KJ

orの関係（記号：｜）で結び、いずれか１語が出法のように同一者が内容の異なった多数の文を書現した場合をプラス、1 語も出現しない場合をマき、それを整理する場合は想起する単語、句など

イナスと扱うコーディング、語間を and の関係

文より短い単位に集計するのが望ましい。

6）（記号： &）で結ぶコーディング、notの関係（記号：！）で結ぶコーディング、およびそれらの組

６）よく使われる分析法

み合わせ（&！：｜！）から構成されている。こ（1）対応分析

れらのコーディングは後述の対応分析、階層クラ対応分析は数量化理論Ⅲ類（前項 2）−（2））とスター分析、および共起ネットワーク分析で利用同一のもので別名コレスポンデンス分析 Web12，Web13）

されている。

と呼ばれる手法である。対応分析（数量化Ⅲ類）
̶9̶

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表5

表6

コーディング・ルールの作り方

文の構成

文と段落の違い̶ 10 ̶

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Volume 16，No.1（2016）の基本的考え方 Web13）は、分割表において、行の落数）および頻度％を表 8 に示す。ここで 11､12

項目と列の項目の相関が最大になるように、行と項目は 25 年後の予測（希望、期待）として自身の列の双方を並び替えることである。表 7 にその手就業している業種に関して診療情報管理士と医療法を特定の植物の光合成量の光の波長に対する 2秘書（メディカルクラーク、ドクターズクラーク、

極性 の例を用いて示す。左表は通常の相関係数

医療秘書）のどちらを意識しているか、また 13、7）

である Spearman の積率相関係数:rであるが、光14 項目は就職先が会社と病院、診療所のいずれをの波長と光合成量の単相関は r=0.47 と比較的低い

意識しているかを明らかにするためのコーディン値となり、光合成量の強い波長特性が見かけ上低グである。

くなり実際の波長特性が低く判定（underestimate）

対応分析結果を図 1 に示す。外部変数である男

されてしまう。一方、光合成量の大小関係に合わ

女、学年（1〜 4 年）の位置が矩形で示されていせて光の色を並び替えた右表では r=0.93 となりる。この図から 25 年後の自身の就業している業種「光合成量は強い波長特性がある」という実態にに関しての男女差、学年差を解釈すると次のようあった数値を得ることができる。この例のようにになる。

名義尺度であっても数量化理論を用いることによ

男女差：男性は会社就職および常勤役職に関心

り適切に数量化されより正確に実態を捉えることが強い。一方、女性は病院、診療所勤ができる。

務および診療情報管理士、非常勤役職に関心が強い。

数量化理論Ⅲ類を用いた対応分析の問題解決の

学年差：1 〜 3年と 4年生間には 4 年生の会社志アプローチは、計量値を用いた主成分分析、因子分析とほぼ同じである。そこで、対応分析を制約向が強い特徴がある。1〜 3年生間でつき主成分分析、正準相関分析、質的因子分析とは 2年生が診療情報管理士、医療秘書

して見なす研究者もいる。事例 1 の場合、表 5の関連資格に志向が強い傾向がある。

コーディングルールによる 14 項目の該当者数（段表7

量的変数の相関と質的変数の相関 −光の波長と光合成、光の色名と光合成との関係を例にとって−
表 7-a 光の波長と光合成量の相関係数

表 7-b 光の波長と光合成量の相関係数数量化した光の色のと光合成量の相関係数

̶ 11 ̶

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表8

コーディングルールによる関連コード頻度（2）階層クラスター分析
コーディングルールによる関連コード頻度（表8）に示された 14 項目を用いて階層クラスター分
析 Web12，6）を行い図 2のデンドログラム（樹形図）を得た。医療情報管理学科の学生が 25 年後の自身の就業を予測するとき 4つのクラスターに分類された。すなわち、クラスター 1：会社重視型、クラスター 2：病院・診療所重視系、クラスター
3 ：診療情報管理士重視系、および病院・診療所での処遇、勤務形態、医療秘書重視系の 4つである。6）−（3）でこの結果と男女別の共起ネット
ワーク分析結果を重ねて考察することとする。
なお、項目数が数十個を超えるような非常に多くのデータを対象とするクラスター分析では、非階層型クラスター分析 Web14）を用いるのが一般的である。
（3）共起ネットワーク分析

きょう き

三省堂の大辞林によれば共 起（collocation）とは、アメリカの言語学者ハリス（Z. S. Harris 1909
図1

関連コードの対応分析（コレスポンデンス分析）〜 1992）が定義した言語学の概念で、複数の言語

̶ 12 ̶

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現象が同一の発話・文・文脈などの言語的環境に数を規定値の 60とした。この図の男性、女性区分

おいて生起することを指す。例えば、「しとしと」のような比較のための区分情報を外部変数といは「雨が降る」とは文・文脈の中で合理的意味をう。事例１では外部変数は性（2 区分）と学年（4持って使われるが、「雪が降る」とは連動して文、区分）の 2つである。外部変数を用いることによ

文脈を構成しない。表 9に共起性が高い語の組合り対応分析、共起ネットワーク分析等で外部変数

せと共起性が低い組合せ例を示した。

のカテゴリー間の違いを比較できるようになる。

図 3 は男女の 25年後の自身の就業状況の予想の共起性が強い組合せは太い線で結ばれ、また各語共通性と違いを示している。ここで検出条件は最の登場頻度が高い場合は語が入っている円が大き

小出現語数 =2、品詞は新たに定義した名詞であくなっている。図は、男性と女性を示す矩形の間るタグ、固有名詞、地域名を含む名詞のみ、描画に男女共通語、男性の矩形の外側に放射状に男性

図2

関連コードの階層クラスター分析によるデンドログラム（樹形図）
表9

共起とは？

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図3

25 年後の就業に関する共起ネットワーク分析
条件：最小出現数 =2 描画数 =60−男女比較−

固有語、女性の矩形の外側に女性固有語の 3 群のワークを確定し論文等に掲載するかという問題は分布の、バタフライ（蝶）様の構造を示した。

悩ましい問題となる。いずれの図も正しいのだが「病院」、「就職」、「医療」、「診療情報管理士」、

本事例から言えば対応分析（図 1）との関連から「給料」等 11個の語が男性女性の両方と線で結ば

いうと Jaccard 係数≧ 0.2 あるいは 0.3 の条件が言れており、男女に共通する語群であった。

い過ぎや議論のブレがすくないように思われる。

一方、男女を示す矩形の外側に並ぶ語は男女間＜ KWICコンコーダンス機能の使い方＞

で著明な差が見られた語群である。男性は「社長」

図 6において男性固有有の語は「会社」と「人」

や「部長」
、
「公務員」
、
「年収」といった語が頻出が残ったが「人」について意味合いを解釈できなしていた。一方、女性は「パート」や「転職」な

い状況となる。また女性において残った「パート」

どの語が特徴的であった。

の意味することも曖昧である。これらについて、＜ Jaccard 係数 Web15）の活用＞

より深い解釈を支援するための手法が KWICコン

次に、図 4および図 5 は同じデータで共起性のコーダンス機能 6）である。本事例では「人」が抽出条件を描画数 60 から Jaccard 係数≧ 0.2、0.3

どのような文脈に使われ、それは性差や学年差がにそれぞれ変更した場合の共起ネットワークを示あるかを図 6に、同様に「パート」を図 7 に示しす。Jaccard 係数（表 10）は語群からなる複数のた。語「人」を文脈で用いていた 8 名のうち男性集合の類似度を示す代表的な指標で 0-1 の値で 1 には 6名であった。25年後の自身の就業を予測の中ちかいほど集合の類似度が高いことを示す。図 4

で「人」は電子化、ロボット化等で業務が減るとおよび図 5 は図 3 と比較して描画数が 60 から 25おいう文脈と役に立つ「人」になっていたいという

よび 10に減少しており、どの条件で共起ネット

文脈で用いられていた。また語「パート」を用い

̶ 14 ̶

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図4

25 年後の就業に関する共起ネットワーク分析 −男女比較−
条件：①最小出現数 =2 ② Jaccard 係数≧ 0.2

図5

25 年後の就業に関する共起ネットワーク分析 −男女比較−
条件：①最小出現数 =2 ② Jaccard 係数≧ 0.3
̶ 15 ̶

歯科疫学統計 −第 10 報 自由記載質問票の質的分析結果の量的評価の試み− − KH Coder と統計 Rの組合せによるシナジー分析−ていた 14名の全員が女性、うち 12名が 4 年生でこのように KWICコンコーダンス機能を用いるあった。このことから語「パート」は 25年後の自と共起ネットワーク等で示された語の文脈上の意

身の就業を予測する言葉のうち男性と女性の違い

味合いを外部変数とともに解釈したり再分類したを最も際立たせる語であり、女性は最終学年におりすることが格段に容易になる。

いて自身の未来の就業を子育て中あるいは子育て

また、学年間の違いを表す共起ネットワークを

後の家事と家計の状況のバランスをとることを想図 8に示す。4 つの学年表示の内側に全学年共通

定していると考察された。

の使用頻度が高い語が位置していた。その周辺に、
表 10

Jaccard 係数

図 6 25 年後の就業に関する共起ネットワーク分析で男性の特性として挙がった語「人」の文脈での使われ方
KWIC コンコーダンス機能
̶ 16 ̶

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図7

Volume 16，No.1（2016）

25 年後の就業に関する共起ネットワーク分析で女性の特性として挙がった語「パート」の文脈での使われ方
KWIC コンコーダンス機能

図8

25 年後の就業に関する共起ネットワーク分析
̶ 17 ̶

−学年比較−

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会社企業

ⅠT、コンピュータ

図9

25 年後の就業に関する共起ネットワーク分析 −男女比較−
条件：①コーディングルール14項目 ②Jaccard係数≧0.2

多次元尺度構成法は下記の特徴がある。

2または 3学年に共通した語が位置する 3 重の同心円状の構造を示した。時計回りに学年固有の語が①多次元尺度構成法は計量法と非計量法に大配置されており、学年が進むにつれ授業や病院、別 Web16） さ れ Classical法 （ 計 量 ）、 Kruskal法

会社訪問等により関心が移っていくことを示して（非計量）、および Sammon 法（非線形マップ）いると考えられる。詳細は原文 を参考にされたの 3種 6）がある。

1）い。

②多次元尺度構成法は因子分析（対応分析）と同＜コーディングルールと共起ネットワーク分析＞

じくデータの潜在的構造を空間的（座標上）に

表 5に示したコーディングルールによる 14項目表現する Web17）がその次元は最大 3 次元である。

を用いるとこれまでの一つ一つの語を用いた共起座標上で視覚的に個体間の親近性データを、2

ネットワークを同義語、類似語、近似語、および次元あるいは 3次元空間に類似したものを近く、関連語を一括りにすることにより共起性の検証をそうでないものを遠くに配置する Web16）。

くくより確実にすることができる。図 9 から男性は③因子分析は構成変数の相関関係による相間行列「 会 社 の み に 関 心 」、「 会 社 企 業 」、「 IT、 コ ン

を基本データとするが多次元尺度構成法はユー

ピュータ」
、
「給料」
、一方、女性は「非常勤職員」、

クリッド距離、非ユークリッド距離等の距離行「診療情報管理士のみに関心」が固有の特性で列を基本データとする点が異なる Web17）。

あった。コーディングルールを活用することにより男女差がより明確になった。

事例 1の 14 個のコーディングルールを用いた多次元尺度構成法分析結果を図 10（二次元）および
図 11（三次元）に示す。図 10 は対応分析結果の７）その他の質的解析法の紹介

図 1 に類似した配置に見えるが図 1は語間の相関（1）多次元尺度構成法：MDS（Multi Dimensionalに基づく分類、図 10 は語間の距離に基づく分類でScaling）

まち ばりある。図 11では待針が立っているようにみえる̶ 18 ̶

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Volume 16，No.1（2016）

図 10 25 年後の就業に関する多次元尺度構造分析 − 2 次元−
条件：①コーディングルール 14 項目 ② Classical 法 ③ Jaccard 係数≧ 0.2

図 11 25 年後の就業に関する多次元尺度構造分析 − 3 次元−
条件：①コーディングルール 14 項目 ② Classical 法 ③ Jaccard 係数≧ 0.2
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歯科疫学統計 −第 10 報 自由記載質問票の質的分析結果の量的評価の試み− − KH Coder と統計 Rの組合せによるシナジー分析−

14種類のコーディングルールの高さの不揃いが各

国語を習得するときには、「言葉を学べ」と指示

コードの三次元での遠近関係を示しており、給与されたり文法等の語学教育を受けなくても、ただに関するコードの独立性が第3 軸の特徴である。

言葉に暴露されるだけで、自然に言語を身につけ（2）自己組織化マップていく過程が自己組織化だとされる。親や周囲のこ の 分 類 ア ル ゴ リ ズ ム は 、 開 発 し た Teuvo

人の会話を聞くだけで、自発的に単語の意味や使

Kohone（1982）の名前を取って、「コホネンの自い方を分類していく学習は自己組織化マップと呼己組織化マップ（Kohonen's self-organizing MAP,

ばれ、別名、教師なし学習（a type of unsuper-と呼ばれている。自己組織化のWeb21）
vised learning）と呼ばれる。この理論は人工アルゴリズムは社会性昆虫といわれる蟻、シロア

知能（AI）の必須条件である自己学習、自発的秩

リ、蜂等の巧みな巣作りを例に説明されることが序形成と重なっている。

Web18，Web19）

SOM）多い。これらの社会性昆虫の巣作りには設計図や前置きが長くなったが、この自己組織化機能を

リーダーは存在しない Web20）。それぞれの個体は認用いて 14 種類のコーディングルールを処理した結知できる狭い範囲の情報のみに反応し、互いに行果を図 12 に示す。①対応分析、②階層クラスター

動を与え合うことだけで、全体として自律的に秩

分析、③多次元尺度構造分析結果等とこの④自己序だった構造を作り上げる現象が生じる。これを組織化マップ結果が似通っているが①は前述の対自己組織化あるいは自発的秩序形成という。高等応分析の項で解説した語間の相関係数を基に分生物の頂点に立つ人では蟻のような自己組織化は

析、②、③は語間の距離を基に分析、④は①〜③行わないが脳内細胞のニュウロンで同様なことがと異なり人工知能のアルゴリズムの一端を用いた起こる

類型化ということになる。

Web19）とされる。このことにより幼児が母図 12 25 年後の就業に関する自己組織化マップ
条件：①コーディングルール 14 項目 ②クラスター=7
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ヘルスサイエンス・ヘルスケア

Volume 16，No.1（2016）た。ストレス度が減少していない回答者が８）量的分析と質的分析のシナジー
事例 2（GD02）東日本大震災避難者関連のデー

34.81％存在していた。

タ分析である。2013年の東日本大震災とそれに続＜共起ネットワーク＞

く福島第一原発事故により近隣市町村の住民は強事例 1 のコーディング：表 5 と同様に同義語、

制避難勧告または避難勧告を受け、一部は自主避

近似語、関連語で 20 項目のコーディングルールを難を余儀なくされた。これら福島県からの避難世作成し事例 1（GD02）と同様なコーディングルー

帯 859からアンケートを回収し主観的なストレス

ルで 20 コード（C1-C20）に類型化された自由記（10段階）の震災直後と 3 年後の変化と世帯の特載関連語群の共起ネットワークを図 14 に示す。図性との関連を解析した。ストレスの変化の基礎統において中央の 4 つの矩形がストレス度増減区分

計量を表 11と図 13に示す。3 年間のストレスの変を示す。また周辺の４種の円形または多角形の図

化は平均値 =-1.68、SD=2.25の凸型の分布を示し

形は避難民関連語群： C1 から C20 それぞれの出

表 11

震災直後と 3 年後のストレス度および差の基礎統計量

図 13

避難者の被災時と 3 年後のストレス度差分布
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歯科疫学統計 −第 10 報 自由記載質問票の質的分析結果の量的評価の試み− − KH Coder と統計 Rの組合せによるシナジー分析−

図 14

被災直後とストレス度差と自由記載関連語群（同義語、類似語、関連語）との共起ネットワーク

現頻度（図形内の数値は％）を示す。図形と矩形情があると考察された。

間の線分の太さがストレス度増減区分との共起性

図 14 において 4種類のストレス度と共起性が高を示す。更に４種の図形から出る線分数がストレい事象の間を太い実線で結んでいる。ここで、ス

ス度の増減への係わりの多面性（複雑性）を示す。

トレス度増大コードは C7：家庭・家族、C10 ：住

図 14中に太線の円で示す語出現頻度が大（10%

宅事情であった。ストレス度減少（大）コードは以上）のコード（頻度の降順）は、C11：支援・C11 ：支援・援助、C6：不安、C10：住宅事情、援助、C6 ：不安、C10 ：住宅事情、C2 ：原発災および C4：避難生活であった。ストレス度減少

害、およびC4 ：避難生活の 5つであった。この他、（中）コードは C6 ：不安、C10 ：住宅事情、C4：:

語出現頻度が中（3%以上、10%未満）、小の 5

避難生活、であった。ストレス度減少（小）コー

コードは図 2 中に細線の円で示した。共起性に関

ドは C10 ：住宅事情、および C2 ：原発災害でして注目されるのは住宅事情であり、4 つのストあった。これにストレス増大を加えるとストレス

レス度増減区分のいずれとも共起性が高く、住宅度の減少度合いは4区分になる。

事情がストレス度減少の要因になったり、逆に増＜トレンド分析＞

大の要因になったりする多面性を示した。また減

トレンド分析の手法は GD01に収納されている

免・無料化・賠償、国・自治体は 4 つのストレス

歯科疫学統計

度増減区分のいずれとも弱い共起性を示した。現

共起ネットワークで増減傾向に特徴がみられた 6象を単純に解釈すると、住宅事情や原発事故の賠

項目のトレンド分析結果を表 12 に示した。まずス

償や保険料の減免、税金の減免等はストレス度増

トレスの増減 4パターンの凹凸傾向を Fisherの正加に繋がったり減少に繋がったり様々に働くとい確確率法で検定した。また右肩上がり（下がり）うことであるが、この背景には深刻かつ複雑な事の傾向を Cochran Armitage 傾向検定で確認した。

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第 4報、第 5報を参照されたい。

ヘルスサイエンス・ヘルスケア

表 12

Volume 16，No.1（2016）

震災直後と 3 年度のストレス度差と自由記載における高頻度使用語（名詞）との関連

Fisherの正確確率はストレス度増減区分の間でしているため「少数例だからモノが言えない」と「支援・援助」（p<0.001）、「不安」（p<0.001）、「避はならないであろう。しかし、調査対象の事象が難生活」（p<0.01）、および「原発災害」（p<0.05）

稀有で無さそうなのに数例しか調査数がない質的において頻度%の凸凹が有意であった。一方、分析に出会うと戸惑いを感じるのは私だけであろ

Cochran Armitage 傾向検定では「支援・援助」

うか。量的研究の信頼性確保のツールは統計であに関する語の使用頻度が高いとストレス度が少なる。統計は悉皆調査で無い以上、標本調査から母い傾向の高度有意性（p<0.01）が確認された。ま

集団を確率的に推定する。基本的には質的調査も

け

う

しっ かい

た「原発災害」および「放射線障害」は共通の傾同じと考える。例えば 5例の質的研究の場合に確向が示され、いずれも関連語の使用頻度が高いと認した傾向が、6 例目、7例目についても、100 例

ストレス度減少率が大きい傾向が高度に有意目についても普遍的かどうかが重要であろう。そ（p<0.01）であった。このように、質的分析結果の意味から質的分析を何らかの方法で量的にも把のうち量的な確認が必要な項目は量的な統計量を握して母集団を推定するというシナジー（相乗効適用すると事象の解釈に質的分析と量的分析との果）が有用と考える。

シナジー効果を発揮出来ると考えられる。なお、②妥当性と再現性との関係

これらの結果のより詳細な解釈は原本 2，GD03）を参＜妥当性＞
アンケートを作成する際に内容の妥当性：照されたい。

validityと再現性：reliabilityが曖昧だと結果の質が９）質的分析における注意点と課題確定できず調査の価値が失われる Web23，Web24，Web25）。

①質的分析の目的の明確化

妥当性は「調べたいことを調べることができる指＜質的分析といえども母集団の想定が必要＞

標で測っているか」で決まる。そのため、新たに質的分析でしばしば例数が極端に少ない（例え指標を作成すると果たしてその指標が身体状況やば、5 例以下）報告に出会う。対象が古代人の化

事象を正確に代表しているかどうかの保証が必要

石やシーラカンスであれば致し方ない。また特異となる。例えば皮下脂肪の代表指標として BMI、

な希な疾患や人物（天才や極悪犯罪者）の分析は血糖値を代表する指標ととして HbA1cはそれぞ

一義的には必ずしも母集団を意識したものではな

れ妥当性があるが、それは既に先行研究で確立さく個々個別の特性を深く掘り下げることを目的とれた指標であるからである。また WHOが開発し̶ 23 ̶

歯科疫学統計 −第 10 報 自由記載質問票の質的分析結果の量的評価の試み− − KH Coder と統計 Rの組合せによるシナジー分析−

表 13

再現性の確認

クローンバックのα（Cronbach’α）

たうつ病の自己診断の 20の質問票： SRQ20 Web22）

安を訪ねた 4 種類の類似した質問全体の Cronbach

であればうつ病の指標としての妥当性は保証されのα =0.5703 であるが質問 2を除くと 0.6712に上昇ているが、睡眠時間と食欲と外出時間を総合指標

し信頼性の目安である 0.7 の水準をほぼ達成する

化してうつ病の指標にしたとすると、 予 めうつことを示している。このことにより事例 2のアン病を表すゴールドスタンダードとの関連を証明しケートに対する回答者の回答が類似の質問に矛盾ておかなければならない。その手法はスクリーニ

した答えをしていることは無く再現性（信頼性）

ング指標の精度を表す敏感度（感度）： sensitivityが確認された。

と特異度：specificity等が尺度となる。

＜自由記載データの妥当性と再現性＞

あらかじ

＜再現性＞

上記の妥当性と再現性の議論は設問が選択肢

アンケートの質を評価する際のもう一つの要点が再現性： reliability（カテゴリー）の場合に確認できるが自由記載のである。再場合はいずれも確認できない。類似の設問で 2 ヶ現性は内容の信頼性であり「同じ人に同じような所以上に自由記載欄を設け、両者の一致度を見る（条件の）質問をして同じ答えを得ている」かののは現実的でなく回答者の不信を招く恐れがあり保証である。もし同じアンケートを２回やって全好ましくない。十分と言える方法は無いが幾つか

く同じ回答が出たら信頼性最大になるが非現実的の選択からなる設問を合わせて設けて Cronbachなので近似した設問を入れてその回答の類似度でのαにより確認し、この値が基準を満たしていれ判定するのが現実的である。この指標がCronbach

ば自由記載の信頼性も高いと見なす方法しかない

Web23，Web24，Web25）のα（クローンバックのアルファ）と考えられる。もう一歩踏み込めば選択肢が示すである。Cronbach のαは 0 から 1 までの値をとる

特性と自由記載の各種の質的分析との関係が近似

が 0.7 〜 0.8 Web23）が信頼度の目安である。しかし、していることが確認できるであろう。ただし、自互いに独立性が高い指標、例えば主成分分析の主

由記載は選択肢のある設問では捉えきれない特性

成分やや因子分析の因子のように互いに無相間なを、設問では想定していない回答など、いわば生指標を意識して選択した場合は Cronbach のαはの言葉を拾うためにこそあるので再現性が確認しWeb23，Web24，Web25）である。表 13

づらいから自由記載欄を設けないという選択は無に事例 2における Cronbach のαの実際例を示す。

い。妥当性、再現性は確認しづらくても対象とな

SPSS V21による計算で放射能の影響に関する不る集団の真の声を聴く意味で自由記載欄は重要で小さいのが自然（0 がベスト）

Web23）

̶ 24 ̶

ヘルスサイエンス・ヘルスケア

Volume 16，No.1（2016）

ある。いままでこれといって体系づけて統計処理【参照 Web-site（2016/9/1 現在）】しなかった自由記載欄を KH Coder等の新兵器でWeb01）Whatls.com, definition of synergy:
http://whatis.techtarget.com/definition/synergy
Web02）志村健一：質的研究の動向と課題（日本社会福祉学会）：
http://www.jssw.jp/whatsnew/doc/archive_2012_
02.pdfWeb03）田中博晃：質的研究のための評価基準： KJ法を用いた動機づけ研究での例，
http://www.mizumot.com/method/2011-10_Tanaka.
pdf
Web04） Reference* ： What is the difference between
qualitative and quantitative analysis?
https://www.reference.com/web?q=Qualitative+
Analysis+Versus+Quantitative+Analysis&qo=
contentPageRelatedSearch&o=600606&l=dir&gc=1
Web05）田中博晃： KJ法入門：質的データ分析法として KJ法を行う前に：
http://www.mizumot.com/method/tanaka.pdf
Web06） Jared M. Spool, The KJ-Technique: A Group
Process for Establishing Priorities
https://articles.uie.com/kj_technique/Web07）林知己夫の数量化理論：
http://www.orsj.or.jp/~wiki/wiki/index.php/数 量化法
Web08）多変量解析の手法別解説：
https://istat.co.jp/ta_commentary/method1
Web09）質的分析ソフト：MAXQDA ：http://www.maxqda.com/lang/jp
Web10）質的分析ソフト： NVIVO：
http://www.nvivo.jp/
Web11）質的分析ソフト： ATLASTI：
http://atlasti.com/ja/
Web12）コレスポンデンス分析（対応分析）：
http://www.macromill.com/landing/words/b004.
html
Web13）Rと対応分析：
https://www1.doshisha.ac.jp/~mjin/R/26/26.htm
Web14）クラスター分析：
http://www.albert2005.co.jp/technology/mining/cluster2.html
Web15） 集 合 間 類 似 度 を 表 す 3 指 標 ： Jaccard 係 数
Dice 係数 Simpson係数
http://media.accel-brain.com/jaccard-dice-sirmpson/
Web16）多次元尺度構成法：
https://www1.doshisha.ac.jp/~mjin/R/27/27.html
Web17）多次元尺度構成法（MDS）の紹介：
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jje1965/13/4/

調理し、それに量的分析手法を加味すれば関係者を唸らせる思わぬレシピを発見できるかもしれない。
おわりに本稿で用いた「質的、量的分析はそれぞれ物事や事象の本質を知るための重要な洞察に関連して
おり、いずれか一方だけで完成出来ない科学的研究に貢献している。
」という両者の違いと関連 Web26）を調整して相乗効果（シナジー効果）により研究成果の質を向上させる手法はまだ一般的になっておらず開発途上にあると考えられる。今回自由記
載アンケート調査に KH Coderによる品詞の頻度分析と共起ネットワーク分析を行い、その一部に定量的解析を試みた。類似の事例に対しての分析に参考になれば幸いである。
なお、第 10 報から初めて関連論文の一部をGoogle drive からダウンロードできるようにして本総説の利用の便を改善した。
謝 辞
本総説を執筆するにあたり各段階でご指導いただいた
歯科疫学研究会の顧問である蓑輪眞澄、高江洲義矩、境脩、伊藤学而、佐々木英忠、平田幸夫、山本龍生の各先生、ならびに KH Coderを用いた統計解析に関して手解
きいただいた立命館大学の樋口耕一先生に深謝申し上げます。さらに貴重なご助言をいただいた深井穫博同研究会会長をはじめとする幹事の方々に感謝申し上げます。

【Google drive からのダウンロードサイト】
GD01）総説：シリーズ歯科疫学統計第 1 報〜第 9 報：
https://drive.google.com/drive/folders/0B3PYdx
GD01Qv0EWiRll4Y1c5YmNiQ28?usp=sharing
GD02）原著：近未来の医療福祉分野での IT技術の進展と自身の就業状況に関する大学医療情報管理学科
生の意識調査GD01https://drive.google.com/file/d/0B3PYdxQv0EWien
GD01ZLVTNMcDZmLTg/view?usp=sharing
GD03）原著：東日本大震災後福島県からの県外避難家
庭の被災直後と3年後のストレス度差の要因分析

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歯科疫学統計 −第 10 報 自由記載質問票の質的分析結果の量的評価の試み− − KH Coder と統計 Rの組合せによるシナジー分析−

13_4_137/_pdf
Web18）自己組織化マップ：
http://gaya.jp/spiking_neuron/som.htm
Web19） KohonAnts: A Self-Organizing Ant Algorithm
for Clustering and Pattern Classification：
https://arxiv.org/pdf/0803.2695
Web20）シロアリの多様な巣の構造はいかにして生じるか？：
http://www.kyoto-u.ac.jp/ja/research/research_
results/2015/documents/151104_1/01.pdf
Web21）Kohonen's Self-Organizing Map（SOM）：
http://www.willamette.edu/~gorr/classes/cs449/
Unsupervised/SOM.html
Web22） User's Guide to The Self Reporting Questionnaire（SRQ20）：
http://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:bBnCu9gs8RIJ:apps.who.int/iris/handle/
10665/61113+&cd=2&hl=ja&ct=clnk&gl=ca
Web23）Chronbach のα 〜質問票の信頼性の指標〜：
http://www.geocities.jp/niigataseisinkango/b02_
Cronbach.pdf
Web24） Evaluating the Validity and Reliability of theDiversity Icebreaker Questonaire, Wolfgang K ：http://edoc.hu-berlin.de/master/sydorenko-tetyana2012-02-20/PDF/sydorenko.pdf
Web25）妥当性と信頼性：
http://www.u-gakugei.ac.jp/~kishilab/validity-reliability.htm

Web26） Reference* ： What is the difference between
qualitative and quantitative analysis?
https://www.reference.com/web?q=Qualitative+
Analysis+Versus+Quantitative+Analysis&qo=
contentPageRelatedSearch&o=600606&l=dir&gc=1

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文 献1）東海林優，長崎佳苗，松田久義，ほか：近未来の医療福祉分野での IT技術の進展と自身の就業状況に関する大学医療情報管理学科生の意識調査，新潟医療福祉学会誌，15（2）： 7-19，2016.
2）小磯京子，本間美知子，関 千鶴，ほか：東日本大
震災後福島県からの県外避難家庭の被災直後と 3 年後のストレス度差の要因分析，災害看護学会誌，日本災： 14-29，2016．
害看護学会誌，17（3）3）佐藤郁哉：質的データ分析法 原理・方法・実践，
新曜社，東京，初版，2008，3-16，53-58頁.
4）金 明哲： Rによるデータサイエンス データ解析の基礎から最新手法まで，森北出版，東京，初版，2007．
87-106．127-133頁.
5）野村義明，テキストマイニング，ヘルスサイエン
ス・ヘルスケア，552003，3（1），42-44.
6）樋口耕一：社会調査のための計量テキスト分析 内
容分析の継承と発展を目指して，ナカニシア出版，京都，初版，2014．1-28，137-190頁.
7）矢吹万寿，高 博：数種の蔬菜の光合成と光質との関係，農業気象，29（1）： 17-23，1973.

ヘルスサイエンス・ヘルスケア

Volume 16，No.1（2016）

A review of oral epidemiological statistics−Part X：A trial to adopt quantitative statistical evaluations for results of qualitative analyses
using free description type questionnaires −−Synergy analyses using KH Coder and statistics R−
Toru Takiguchi（Fukai Institute of Health Science）

Key Words : qualitative analysis, quantitative analysis, synergy analysis, KH Coder, statistics R

Various concepts and technique of epidemiology statistics have been discussed for nine times in the "Areview of oral epidemiological statistics" series of this magazine. However, qualitative analysis had not been
dealt other than the statistical handling of the qualitative scale as ordinal scale and nominal scale. There is noroom to argue about the importance of qualitative study in the opposite end of quantitative study. However,the definition and confirmation of validity, reliability and population are difficult at all. It is the reason why
this theme had not dealt in this series so far. However, in fact, pioneer theories and plural techniques on qualitative study have been developed in Japan. They are KJ method developed by Jiro Kawakita, Quantification
Theory I〜 IV by Chikio Hayashi, text segmentation software packages Chasen(by Yuji Matsumoto and KH
Coder by Koichi Higuchi. KH Coder is very useful and 3. easy-to-use free software comprising plural software developed in Japan. Unique trials were designed to evaluate synergistic effects of combination of qualitative analysis and quantitative analysis in this review.
Though there were many kinds of qualitative data, object data of this analysis was determined as freedom
mention questionnaires out of regret that especially had not been dealt at all so far. r
Some quantitative studies using KH Coder throwing new light on qualitative analysis, and synergic studies
between quantitative studies and qualitative studies using statistics R were performed. This trial is a small
first step for synergy of qualitative analysis and quantitative analysis, but it is thought that possibilities of theunexpected discovery called “ serendipity” will be increased. Therefore, two case studies dealing qualitative data were introduced to explain qualitative analyses and synergic procedures using KH Coder and statistics R in this review.
Various concepts and technique of epidemiology statistics have been discussed for nine times in the "Areview of oral epidemiological statistics" series of this magazine. However, qualitative analysis had not been
discussed other than the statistical handling of the qualitative scale as ordinal scale and nominal scale. Thereis no room to argue about the importance of qualitative study in the opposite end of quantitative study. However, the definition and confirmation of validity, reliability and population are difficult at all. It is the reason
why this theme had not been explained in this series so far. However, in fact, pioneer theories and plural
techniques on qualitative study have been developed in Japan. They are KJ method developed by Jiro
Kawakita, Quantification Theory I 〜 IV by Chikio Hayashi, text segmentation software packages Chasen by
Yuji Matsumoto and KH Coder by Koichi Higuchi. KH Coder is very useful and easy-to-use free software̶ 27 ̶

歯科疫学統計 −第 10 報 自由記載質問票の質的分析結果の量的評価の試み− − KH Coder と統計 Rの組合せによるシナジー分析−

comprising plural software developed in Japan. Unique challenges were designed to evaluate synergistic
effects of combination of qualitative analysis and quantitative analysis in this review.
Especially, freedom mention questionnaires had not been discussed at all so far out of many kinds of qualitative data in this statistical series of review. It was selected as object data of this analysis. Two quantitative
studies using KH Coder throwing new light on qualitative analysis, and synergic studies with quantitative
studies and qualitative studies using statistics R were performed. This challenge is a small first step for synergy with qualitative analysis and quantitative analysis, but it is thought that possibilities of the unexpecteddiscovery called“ serendipity” will be increased. Therefore, two case studies were introduced to explain
qualitative analyses and synergic procedures using KH Coder and statistics R in this review.
Health Science and Health Care 16（1）：4 −28，2016

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