打ち切り・標本選択・切断データの回帰モデル

計量分析Ｏｎｅ　Ｐｏｉｎｔ　
Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　Ｍｏｄｅｌｓ

共立出版
リチャード・ブリーン　水落正明　

• 価格: 2,420円（本体2,200円＋税）
• 発行年月: 2022年02月
• 判型: 四六判
• ISBN: 9784320114135

内容情報

[BOOKデータベースより]

手法の理解から実践するためのアプローチを丁寧に解説！制限従属変数―打ち切りや切断によるバイアス、選択バイアスを含むデータから、いかに正しい関係性をとらえるか…バイアスが生じる背景、どのように除去し、分析結果をどう解釈するか、について理論的・実証的に説明する。

第１章　はじめに（打ち切り、標本選択、切断；２段階モデリング　ほか）
第２章　打ち切りデータのためのトービット・モデル（打ち切られた潜在変数；２段階モデリング　ほか）
第３章　標本選択モデルと切断回帰モデル（標本選択モデル；パラメータの解釈　ほか）
第４章　基本モデルの拡張（複数の閾値を持つ選択過程；内生的選択と結果を伴う標本選択モデル）
第５章　使用にあたっての注意（分布の仮定に対する感度；識別性と頑健性　ほか）

[日販商品データベースより]

社会科学のデータには、調査設計や事象の性質上、情報に制限のあるものが多く、従属変数として使用する際には、注意が必要になる。本書は、こうした打ち切りバイアス，標本選択バイアス，切断バイアスを含むような制限従属変数の分析についての基礎から応用まで、コンパクトでありながら丁寧に解説しており、紙幅の限られた一般的なテキストでは十分に理解できなかった部分を補強することができる。特に、制限従属変数の分析にはトービット・モデルやヘックマンの2段階法などいくつかの方法があるが、初学者はどのような場合にどのモデルを使用すべきか迷いやすい。この点についてもしっかりと指針が示されており、読後には自信をもってこうしたデータの分析にチャレンジすることができるだろう。さらに、こうしたモデルが抱える実際上の問題についても、先行研究での議論を具体的にあげながら解説し、その対処法についても丁寧に述べている。
これらの分析方法を身に付けるためには実践も必要であるが、本文で行われているシミュレーションによるデータを用いた分析を、統計ソフト「R」で体験するための訳者補遺が追加されている。本書を読み進めつつ、時折手を動かすことで、制限従属変数の分析に対する理解がさらに深まる。また、データの発生部分についてもコマンドを紹介しているため、いろいろなデータ状況を発生させて分析への影響を見ることもできる。

[原著: Regression Models: Censored, Sample Selected, or Truncated Data, Sage Publications, Inc., 1996]