統計学Ｏｎｅ Ｐｏｉｎｔ 欠測データ処理―Ｒによる単一代入法と多重代入法

高橋 将宜/渡辺 美智子【著】

共立出版（2017/12発売）

• サイズ A5判／ページ数 208p／高さ 22cm
• 商品コード 9784320112568
• NDC分類 417
• Cコード C3341

出版社内容情報

　一般的に調査・観測データには欠測が生じることが多く，適切な欠測データの処理をしなければ，解析結果に偏りが生じることがある。多重代入法は，尤度解析法と並んで最も汎用的な欠測データ解析法であるが，これまでの書籍では理論的な解説が主で，実際の応用事例や具体的な手順の記述が少なかった。そのため，実証分析を行う社会科学者や実務者が多重代入法を実際に活用することにはハードルがあった。
　本書は，ワンポイントとして代入法を中心に解説している。平均値のt検定，重回帰分析，ロジスティック回帰分析，時系列分析，パネルデータ分析といった社会科学において頻繁に使用される分析手法に関して，データに欠測が生じている場合に，多重代入法を用いてどのように欠測データを処理していけばよいかを具体的に示している。
　事例で扱ったデータとRコードが掲載されているので，読者は本書に示された手順を再現しながら，欠測データの解析法を学んでいくことができる。主に，ウェブ上で入手可能な実データで解説しているので，実践的な技能が身につく。本書は，座学として単に読むだけでなく，ぜひコンピュータ上で実際に処理を体験して欲しい。それが，欠測データの解析法を理解し，修得する近道である。

目次

Ｒによるデータ解析
不完全データの統計解析
単一代入法
多重代入法の概要
多重代入法のアルゴリズム
多重代入モデルの診断
量的データの多重代入法１：平均値のｔ検定
量的データの多重代入法２：重回帰分析
質的データの多重代入法１：ダミー変数のある重回帰分析
質的データの多重代入法２：ロジスティック回帰分析
時系列データの多重代入法：ＡＲＩＭＡモデル
パネルデータの多重代入法：固定効果と変量効果
感度分析：ＮＭＡＲの統計解析
事前分布の導入

著者等紹介

高橋将宜［タカハシマサヨシ］
２００９年ミシガン州立大学政治学科博士課程単位取得。２０１７年成蹊大学大学院理工学研究科理工学専攻情報科学コース博士号取得。東京外国語大学経営戦略情報本部特任助教。博士（理工学）。専門、統計科学、情報科学、計量政治学、不完全データ処理法

渡辺美智子［ワタナベミチコ］
１９８１年九州大学大学院総合理工学研究科情報システム学専攻修士課程修了。１９８６年九州大学博士号取得。慶應義塾大学大学院健康マネジメント研究科教授。理学博士。専門、統計科学、多変量解析、潜在変数モデル、不完全データ処理法（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー

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[shin_ash]

長い間積読だったが、可能であれば欠測値処理がしたくて多重代入法が気になったので読んでみた。本書は多重代入法を中心に欠測値の処理について実践的に書かれている。パラメータの推定精度の向上が目的ならば、多重代入法は有効な選択肢に思える。多重代入法を実施する上で重要になるのが代入モデルであるが、これは分析で最終的に得たいモデルに対してネストした関係でないと適合性で問題が出る。そこで気になるのが自分のやりたい事がパラメータの推定精度の向上なのか？という事だ。分析が何らかの仮説に対する検証だとしても仮説に相当の自信が

2023/06/19

[Józef Klemens Piłsudski]

欠測メカニズムが MAR 前提の話が多かったので, まあそうかと納得できるとこは多かったけど新しい発見があまり感じられなかった.

2018/05/31