内容説明
本書では、数多くの実験事例を題材に、基礎的な実験計画法や処理効果の検定といった伝統的な手法から有限混合モデルといった最新の手法まで網羅的に取り扱われている。また統計ソフトウェアSTATAによるプログラム例も提供されており、ほとんどの実験データに対処できる。まさに実験経済学の研究を進めるためのバイブルと言える。
目次
謝 辞
第1章 本書の概要
1.1 実験統計学とは何か？
1.2 実験計画
1.3 効用の概念
1.4 実験データの従属性
1.5 パラメトリック・アプローチ対ノンパラメトリック・アプローチ
1.6 構造的実験統計学
1.7 被験者の異質性に関するモデル化
1.8 他者をも考慮する選好に関する実験統計学
1.9 限定合理性に関する実験統計学
1.10 学習に関する実験統計学
1.11 本書の概要
第2章 実験経済学における実験計画の統計的側面
2.1 はじめに
2.2 平均処理効果の検定
2.3 無作為化手法
2.4 被験者数は何人であるべきか？ 検出力分析入門
2.5 4つの非常のポピュラーな実験
2.6 実験計画上の他の側面
2.7 まとめと読書案内
問題
第3章 処理効果の検定
3.1 はじめに
3.2 処理効果の検定の仕組み
3.3 離散的な結果に対する検定
3.4 正規性の検定
3.5 処理効果の検定
3.6 性差の効果に関する検定
3.7 被験者内検定
3.8 まとめと読書案内
問題
第4章 理論の検証，回帰，従属性
4.1 はじめに
4.2 実験オークション
4.3 オークション理論の検定
4.4 比較静学的予測の検定
4.5 オークション・データの重回帰分析
4.6 パネルデータ推定
4.7 マルチレベル・モデル
4.8 コンテスト実験データのモデル化
4.9 メタ分析
4.10 まとめと読書案内
問題
第5章 回帰分析をもちいた意思決定時間のモデル化
5.1 はじめに
5.2 意思決定時間に関するデータ
5.3 努力配分に関する理論的モデル
5.4 努力配分に関する計量経済学的モデル
5.5 努力配分に関するパネルデータ・モデル
5.6 推定結果に関する議論
5.7 推定後の分析
5.8 まとめと読書案内
問題
第6章 実験データの離散性への対処
6.1 はじめに
6.2 二値データ
6.3 STATA におけるmlコマンドの手順
6.4 構造モデル
6.5 さらなる構造モデル
6.6 他の種類のデータ
6.7 最後通牒ゲーム：さらなる分析
6.8 まとめと読書案内
問題
第7章 実験統計における順序データ
7.1 はじめに
7.2 序数データ：特別な処置が必要な場合
7.3 順序プロビット・モデル：理論
7.4 閾値パラメータの解釈
7.5 感情に関するデータへの応用
7.6 選好の強度に関するデータへの応用
7.7 まとめと読書案内
問題
第8章 異質性への対処：有限混合モデル
8.1 はじめに
8.2 2つの正規分布の混合
8.3 STATA におけるfmm コマンド
8.4 「企業買収」課題に対する混合モデル
8.5 公共財供給実験における貢献に対する混合モデル
8.6 まとめと読書案内
第9章 実験データのシミュレーションとモンテカルロ法
9.1 はじめに
9.2 STATA における乱数生成
9.3 データセットをシミュレートする
9.4 ハウスマン検定に関するモンテカルロ法による分析
9.5 まとめと読書案内
問題
第10章 最尤シミュレーション（MSL）法入門
10.1 はじめに
10.2 最尤シミュレーション（MSL）法の原理
10.3 ハルトン抽出法
10.4 変量効果プロビット・モデル
10.5 変量効果両側打ち切りトービット・モデル
10.6 まとめと読書案内
問題
第11章 ゼロへの対処：切断モデル
11.1 はじめに
11.2 トービットと変量効果トービットの復習
11.3 切断モデルの必要性
11.4 二段階切断モデルとその変形版
ほか
