計量的手法入門人材開発コース・ワークショップ( IV)

計量的手法入門人材開発コース・ワークショップ(IV)計量的手法入門人材開発コース・ワークショップ(IV) 2000年6月29日、7月6・13日奥西好夫 (okunishi@i.hosei.ac.jp)

講義概要 ０．研究計画(proposal)の手順１．研究計画とデータの対応２．データの収集、利用３．データのチェック、検討４．データの分析 --- 統計手法の利用参考文献統計ソフトの案内

０．研究計画(proposal)の手順

0-1．何を明らかにしたいのか？　＜研究課題＞0-1．何を明らかにしたいのか？　＜研究課題＞ • 一般的な問い(general question) • 具体的な問い(specific questions)

0-2．その問題を明らかにすることにどういう意義があるのか？　＜研究意義、問題意識＞0-2．その問題を明らかにすることにどういう意義があるのか？　＜研究意義、問題意識＞ • 既存研究との関連 --- これまでの学問的蓄積への貢献 • 個人的、社会的、政策的関心等

0-3．その問題をどのように明らかにするのか？　＜研究方法＞0-3．その問題をどのように明らかにするのか？　＜研究方法＞ • 研究対象、研究方法の選択 • 実行可能性と正当化 --- なぜ上記の選択を行ったのか --- 「位置づけ」の明確化

0-4．どのような結果が予想されるのか？　＜研究内容＞0-4．どのような結果が予想されるのか？　＜研究内容＞ • 研究仮説の設定 • どこまでやれば、当初提示した「研究課題」に答えたことになるのか

１．研究計画とデータの対応

1-1．研究課題の解明や理論仮説の検証に必要な変数が含まれているか1-1．研究課題の解明や理論仮説の検証に必要な変数が含まれているか • 研究課題とデータの調査対象、時期、内容等との整合性 • 被説明変数、説明変数はそれぞれ何か • データでわかること、わからないこと

1-2．データ上の変数と理論変数の関連はどうか、どのような測定尺度を用いるか1-2．データ上の変数と理論変数の関連はどうか、どのような測定尺度を用いるか • データ解釈の多義性（context依存性） • 主観と客観（共通尺度設定の困難さ） • 意識と行動

２．データの収集、利用

2-1．自分でデータを集める • 調査対象の選定、協力獲得 • 調査票の設計 • 調査票の配布、回収、点検 • 使用する統計ソフトに応じたデータの入力

2-2．既存データを利用する • 官庁統計調査の結果報告書 • 各種統計調査の個票データ(マイクロ・データ) --- 日本では「統計法」の制約　　　＊東大社研データ・アーカイブ　　　＊ミシガン大学データ・アーカイブ • 各種業務統計の利用(企業の人事データ等) • 使用する統計ソフトに応じたデータの変換

３．データのチェック、検討

3-1．サンプルの特性 • 調査対象、抽出法 • サンプル・サイズ、回収率 • 標本誤差と非標本誤差 • サンプル・セレクション・バイアス

3-2．欠損値、誤記入値、異常値 • 変数の特性値(特に最大値・最小値)、分布状況をチェック • サンプルから除外、または置き換え

3-3．各変数の特性値、変数間の相関関係 • データの特徴を掴んだり、モデル推計に用いる変数の選択に有効 • データ・マイニング、プリテスト --- pros and cons

4．データの分析 --- 統計手法の利用

4-1．記述統計 --- サンプル・データの「縮約」 • 代表値(平均、最大・最小値、n分位数、中位数、最頻値) • ばらつき(標準偏差、範囲、変動係数、n分位分散係数) • ゆがみ(歪度) • 相関係数 • グラフの活用

4-2．推測統計 --- サンプル・データから「真の特性」を推測 • 確率論が基礎 • 母集団の分布、標本、標本平均の分布 • それぞれの特性値(平均と分散) • 推定(点推定、区間推定、標準誤差) • 検定(帰無仮説と対立仮説、p-値) • ランダム・サンプリング、ランダム・アサインメントの重要性

4-3．応用例 • クロス集計表 • 平均値の差の検定 • 線形回帰分析 • プロビット・モデル • ・・・

参考文献 統計ソフトの案内 • エクセル統計2000 • SPSS • STATA • ・・・

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