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MeCabのユーザー辞書追加で引っかかった⇒解決した。

テキストマイニング R Research

日本看護学会論文集のデータを取ってきてRMeCabで遊んでたんですが

「看護師」が「看護」と「師」に分かれてしまう。

ほかにも医療系用語に対応できていない部分がいくつか…。

ということでユーザー辞書の追加にトライしていたんですが…。

いくつかのサイトを参考にしながら

C:\Program Files (x86)\MeCab\bin>mecab-dict-index -d "C:\Program Files (x86)\MeCab\dic\ipadic" -u ComeJisyoV3.dic -f utf-8 -t utf-8 ComeJisyoV3.csv

これを実行すると…

reading ComeJisyoV3.csv ... 41592
emitting double-array: 100% |###########################################|

done!

うまくいったように見えたんですが必要なファイルができない。

 

いろいろなミスがあったみたい。

1.xxx.dicが作成されない。

→管理者権限で実行していなかった。

Cドライブ(programfiles??)は管理者権限が必要なので

エラーしないものの生成されなかったみたい。

ほかのドライブをしてすることで解決。

 

2.辞書が読み込まれない。

文字コードが違ったらしい。

ユーザー辞書ファイルが作成できたあと、実行すると...

viterbi.cpp(50) [tokenizer_->open(param)] tokenizer.cpp(130) [sysdic->isCompatible(*d)] incompatible dictionary: dic\ipadic\ComeJisyoV3.dic

どうも文字コードが違うらしい。

ということでSHIFT-JISに文字コードを変更して手順をし直すと

 

できましたーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー!!!!!!

                            (終わり)

 

インターネットで見れる看護系文献

日本看護学会

日本看護協会会員ダイレクト

抄録:2010-

論文集:2011-

日本看護科学学会

J-STAGE

1981-

日本看護管理学会

日本看護管理学会ホームページ

1997-発行から1年以上が経過したもの

日本看護技術学会誌

J-STAGE

2016年から

日本がん看護学

J-STAGE

2016年から

日本公衆衛生看護学会誌

J-STAGE

2013年から

日本呼吸ケア・リハビリテーション学会誌

J-STAGE

2012年から

 

 

これを待ってた!!googleカレンダー対応シフト管理アプリ

Android Nursing

最初の頃に書いたgoogle calendarの記事。

wataru-english.hatenablog.com

看護師って普段の業務はその勤務で完結することが基本。

なので24時間のスケジュール管理は必要ないんですが、

複雑なシフトを登録できることが必要。

スクリプト書くつもりだったんですが、

こんなアプリを見つけちゃいました。

play.google.com

探していたのはgoogleカレンダーと連携できること。

シフト対応のカレンダーはたくさんあるんですが、

googleカレンダーとは連携できず。

でも忘れたころにやってくるのが物事の条理。

1.シフトが事前に登録できて

2.googleカレンダーとも連携できる。

まさに求めていたアプリです。

使い始めて2か月目ですが、全く不便がありません。

テキストマイニングやってみる~その0~

現在、看護研究をいろいろまとめていますが、

それとは別に自分でおもしろいことをやってみたいなと。

 

去年、Rを使っていた時にslideshareでいろいろ調べていました。

そこで見たのがテキストマイニング

12月の日本看護科学学会に行った時にもいくつかあったんですが、

あまり使いこなせていない印象(簡単にしか見ていませんでしたが…)。

 

そこで自分でトライしてみようと思います。

目標は簡単に分析して院内の学会に出すこと。

 

テキストマイニングの勉強にはこれ。

Rによるテキストマイニング入門

Rによるテキストマイニング入門

 

 看護でテキストマイニングというとこんな本もあるんですが…。

テキストマイニングで広がる看護の世界

テキストマイニングで広がる看護の世界

 

Text Mining Studioというソフトのマニュアル本なので却下。

Rを使えているのにほかのソフトを使う必要はないっしょ。

 

問題のデータですが、ツイッターか看護系の何か。

今考えているのは、というかこれで確定かもですが…

日本看護学会の研究タイトルを対象にするとおもしろそうと思っています。

分野や所属によって頻出ワードに違いがあるのか。

さらに進めると、年度によって違いが出てくるのかなども見れないかと。

 

随時、現状報告していきたいなと思います。

 

最後に、看護研究っていう雑誌がありますが、先見の明がすごい。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

看護研究:量的研究編その2

前回、量×質をまとめました。

 

wataru-english.hatenablog.com

 

今回は量×量。

だからと言って、いわゆる「r」だけじゃありませんよ(笑)

 

1.正規分布を仮定できる連続尺度の場合

いわゆる相関係数。

ピアソンの相関係数ですね。

2.正規分布が仮定できない連続尺度の場合

この場合は順位相関係数。

スピアマン or ケンドール。

大きくは違わないらしい。

3.順序尺度の場合

通常の相関係数で行うとうまくいかないらしい。

qiita.com

上の記事がすごくわかりやすいです。

特殊な方法を用いて正規分布を仮定できるようにして

相関係数を求めようとするのが『ポリコリック相関係数』。

2値データでもできますが、

正規分布を仮定できる変数でないとダメと。

 

相関係数も意外に奥が深い。

1、2についてはそれぞれに対応する回帰があり、

さらに検定がありと。。。

とりあえず「正規分布で相関」でいいじゃんみたいな感じでしたが

いい勉強になりました。

看護研究:質的研究編その1

Nursing Research

質的研究といえばインタビューなんていうイメージが強いですが

インタビューはあくまでもデータ収集方法。

ところが収集方法はいろいろ。 

さらに分析方法もいろいろ。

 

1.主にインタビューによって行われる研究

グラウンデッドセオリー

ライフストーリー

ライフヒストリー

現象学的アプローチ

2.主にフィールドワークによって行われる研究

エスノグラフィー

アクションリサーチ

3.その他

事例研究

内容分析

会話分析(談話分析)

 

すごくざっくりとした分け方ですし、

あくまでも個人的な感覚なので間違っていたらすみません。

質的研究をテーマに書くためにいろいろ調べていたんですが、

量的研究ほどそれぞれの分析方法の定義が明確でない感じ。

その1つとして扱うものの不安定さに起因しているような気もしますが。。。

 

 

看護研究:量的研究編その1

Research Nursing

まずは量的研究の分析方法を見てみたいと思います。

変数による分類

X:説明変数、Y:従属変数

1.X:質的、Y:量的

2.X:質的、Y:質的

3.X:量的、Y:量的

4.X:量的、Y:質的

5.その他

1.質×量

説明変数が質的変数、従属変数が量的変数の場合、

代表的な手法としてt検定があります。

が、t検定以外にもいくつかの方法があり

その中から適切に選択する必要があります。

検定方法を選択する際に必要となる情報とは?

a.正規分布しているか?(Y:正規分布/N:非正規分布)

b.説明変数が1つなのか?(Y:1つ/N:2つ以上)

c.対応があるか?(Y:あり/N:なし)

d.等分散か?否か?(Y:等分散/N:非等分散)

それぞれ2つの選択肢があり2通り×2通り×2通り×2通り=16通り

a.Y、b.Y、c.Y、d.Y→対応のある2標本t検定

a.Y、b.Y、c.Y、d.N→ウェルチのt検定

a.Y、b.Y、c.N、d.Y→対応のない2標本t検定

a.Y、b.Y、c.N、d.N→???

a.Y、b.N、c.Y、d.Y→乱塊法

a.Y、b.N、c.Y、d.N→乱塊法

a.Y、b.N、c.N、d.Y→一元配置分散分析

a.Y、b.N、c.N、d.N→クラスカルウォリス検定

a.N、b.Y、c.Y、d.Y→対応のあるウィルコクソン検定/符号付順位和検定

a.N、b.Y、c.Y、d.N→???

a.N、b.Y、c.N、d.Y→マンホイットニーのU検定

a.N、b.Y、c.N、d.N→Brunnner-Munzel検定

a.N、b.N、c.Y、d.Y→フリードマン検定

a.N、b.N、c.Y、d.N→フリードマン検定??

a.N、b.N、c.N、d.Y→クラスカルウォリス検定

a.N、b.N、c.N、d.N→クラスカルウォリス検定??

 

量多過ぎ…。

もう少し書くつもりでしたがまた次回に…。