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 ([email protected]) 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＞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＞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＞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＞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 ・・・ 