16  LSAのデータを入手する

本書では日本のデータを使って話を進めてきましたが， せっかくの国際学力調査なのだから他国のデータも使いたいという人はいるでしょう。 そこで付録として，他国のデータを入手する方法について説明しておきます。 ただし，この章の作業を実行するには， RやPythonを自分のパソコンにインストールして操作する必要があります。 これは本書の範囲を超えていますので， いったんRやPythonを学んだ後に作業をすることをお薦めします¹。

16.1 TIMSSについて

PISAとTIMSSの概要で触れたように， TIMSSのデータは，IEAのウェブサイトからダウンロード可能です。 IEAのData Repositoryにアクセスし， 画面下部にある"I agree to the terms and conditions"をクリックすれば TIMSS1995からTIMSS2023までのデータが取得できます。 データの種類は，基本的に"SPSS Data & Documentation"を選択すればよいでしょう。 すべての国のデータが一度にダウンロードされるのでファイルサイズは1GB前後になります。 できるだけ安定した回線でダウンロードしてください。

ダウンロードしたファイル（zipファイルです）を解凍すると， DataフォルダにTIMSSのsavファイルが国ごとに保存されています。 ここから必要なデータを選んで分析に利用します。

おそらく一番簡単な方法は，Colabにファイルをアップロードしてしまうことでしょう。 Colabへのファイルのアップロード方法を解説しているサイトはいくつかあるので， 「Colab ファイルのアップロード」といった単語で検索し，必要なファイルをアップロードしてください。

なお，多数のファイルをアップロードするとColabが動かなくなることがあります。 その場合は，自分のPCにRをインストールして分析してみてください。

16.2 PISA

PISAのデータは OECDのウェブサイト（PISA data and methodology） からダウンロード可能です。 PISA PUF Users Data Collectionへ アクセスして必要事項を記載したうえで，Public Use Files (PUFs)の利用に同意するとデータをダウンロードできます。

PISAのデータファイルは，TIMSSと違い，すべての国のデータが1つのファイルにまとまっています。 そのため分析する前に「国ごとにファイルを分割する」という作業が必要になります。 分割せずに分析してもよいのですが，データのファイルサイズが大きいので， それなりにメモリを積んだPCでないとフリーズしてしまいます。

さらに面倒なことに，PISA2012まではデータがtxtファイルで公開されています。 そのためtxtファイルをSPSSファイルに変換し，その上で国ごとにファイルを分割するという 作業が必要になります。 以下では，（1）PISA2012までのtxtファイルをSPSSファイルに分割する方法， （2）すべての国のデータを国ごとに分割する方法，の2つを解説します。

16.2.1 PISA2012までのtxtファイルをSPSSファイルに変換する方法

すべての国のデータが保存された巨大なtxtファイルを扱うという作業は，Rではちょっと面倒です。 そこで，Pythonを使ってtxtファイルをSPSSファイルに変換します。 Pythonのインストールについては，たとえば 「Windows版Pythonのインストール」 を参照してください。 なお，ColabにPISAのtxtファイルをアップロードしても， ファイルサイズが大きすぎてフリーズします。 そのため作業は自分のPCで行う必要があります。

Pythonをインストールしたら， 著者のGitHubから 「spsファイルを使ってtxtファイルをSPSSファイルに変換するプログラム」 （txt2csv_sps.py）をダウンロードし任意のフォルダに配置します。 さらに同じフォルダに，PISAのtxtファイルと，txtファイルをSPSSに変換するためのspsファイルを配置してください。 その上で，コマンドプロンプトを開いて以下のようにすると，PISAのcsvファイルを取得することができます。 ここでは，PISA2012の学校ファイル（INT_SCQ12_DEC03.txt）を例にしています。

python txt2csv_sps.py \
INT_SCQ12_DEC03.txt \
"SPSS syntax to read in school questionnaire data file.txt" \
pisa2012sch

コードを実行すると，pisa2012sch.csvというcsvファイルが生成されます。

16.2.2 PISAファイルを国ごとに分割する

PISAのデータファイルは，すべての参加国・地域のデータを含んでいます。 学校ファイルはそれほどでもありませんが，生徒ファイルはサイズが大きく， 取り回しが厄介です。

そのため国ごとにデータを分割し，必要に応じて利用することを薦めます。 この作業もColabで実行することは難しいので，自分のPCにRをインストールして作業したほうが良いでしょう。

pisa2012sch <- read.csv("pisa2012sch.csv")
cnts <- unique(pisa2012sch$CNT)

for (cnt in cnts) {
  dat <- subset(pisa2012sch, CNT == cnt)
  filename <- paste0("pisa2012", cnt, "sch.csv")
  write.csv(dat, file = filename, row.names = FALSE)
}

このコードを実行すると，pisa2012JPNsch.csv等の名前のcsvファイルが生成されます。

16.2.3 PISA2015以降

PISA2015以降はSPSSやSASのファイルが公開されていますので， SPSSファイルをダウンロードしforeign::read.spss関数を使うことで，データを入手できます。 ただしファイルサイズが大きいので，Colabでは作業せず， 自分のPCにRをインストールして操作したほうが良いでしょう。 ここでは，PISA2015の生徒ファイル（CY6_MS_CMB_STU_QQQ）を読み込む操作を示しておきます。

pisa2015stu <- foreign::read.spss(
  "CY6_MS_CMB_STU_QQQ.sav", to.data.frame = TRUE,
  use.value.labels = FALSE, use.missings = FALSE
)

いったんファイルを読み込んだら， PISAファイルを国ごとに分割すると同じ操作を行い， ファイルを国ごとに分割することを薦めます。 そうでないとファイルサイズが大きすぎて，データを読み込むだけで時間がかかるからです。

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1. ウェブ上にはRやPythonの使い方を解説したページが多数存在しますので， いずれかのページを参考にインストールやプログラムの実行方法を学ぶと良いと思います。