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内容説明
本書は、社会科学で実際に使われている統計分析手法を効率的に学べる教科書。現実のデータや分析例に触れながら基礎から習得できる。StataやRでの分析コードの書き方や用語解説、入手可能なデータによる演習問題など付録も満載。下巻では最小二乗法（OLS）の分析ツールと、その代替手法、さらに発展的手法も解説する。
目次
第II部 現代計量社会科学の分析ツール（承前）
第9章 操作変数法――外生的な変動を使って内生性に挑む
9.1 2SLSによる分析例
9.2 二段階最小二乗法 (2SLS)
ケーススタディ 新生児の救急処置
9.3 複数の操作変数
9.4 準操作変数と弱い操作変数
9.5 2SLSの精度
9.6 同時方程式モデル
ケーススタディ ブッシュ大統領とイラク戦争への支持
結論
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キーワード
プログラミング・コーナー
演習問題
第10章 実験――現実世界の問題に対応する
10.1 ランダム化とバランス
ケーススタディ 開発援助とバランス
10.2 遵守とITTモデル
10.3 2SLSを使った不遵守への対応
ケーススタディ ミネアポリスにおけるDV実験
10.4 脱落
ケーススタディ 健康保険と脱落
10.5 自然実験
ケーススタディ 犯罪とテロの警告
結論
文献案内
キーワード
プログラミング・コーナー
演習問題
第11章 回帰不連続デザイン――データに潜むジャンプを探して
11.1 基本的な RDモデル
11.2 より柔軟な RDモデル
11.3 バンド幅とビン化グラフ
ケーススタディ ユニバーサル・プリキンダーガーテン
11.4 限界と診断方法
ケーススタディ 飲酒と学業成績
結論
文献案内
キーワード
プログラミング・コーナー
演習問題
第III部 値が制限された従属変数
第12章 ダミー従属変数
12.1 線形確率モデル
12.2 観察された変数を説明するために潜在変数を使う
12.3 プロビット・モデルとロジット・モデル
12.4 推定
12.5 プロビットとロジットの係数を解釈する
ケーススタディ 犬と政治
12.6 複数の係数を含む仮説検定
ケーススタディ 内戦
結論
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キーワード
プログラミング・コーナー
演習問題
第IV部 発展的手法
第13章 時系列――時間的な依存関係に対応する
13.1 自己相関のモデル化
13.2 自己相関の検出
13.3 自己相関の補正
ケーススタディ AR(1)モデルを用いた地球の気温変化の研究
13.4 動的モデル
13.5 定常性
ケーススタディ 地球温暖化の動的モデル
結論
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キーワード
プログラミング・コーナー
演習問題
第14章 上級OLS
14.1 OLS推定値を導出して不偏性を証明する
14.2 β１の分散の式をどうやって導出するか
14.3 統計的検出力の計算
14.4 欠落変数バイアスの条件を導出する
14.5 欠落変数バイアスの符号を予測する
14.6 3つ以上の変数がある場合の欠落変数バイアス
14.7 測定誤差による欠落変数バイアス
14.8 処置後変数による合流点バイアス
14.9 予測区間
結論
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キーワード
プログラミング・コーナー
演習問題
第15章 上級パネルデータ分析
15.1 誤差項の系列相関を仮定したパネルデータモデル
15.2 ラグ付き従属変数を用いた時系列的な依存関係のモデリング
15.3 変量効果モデル
結論
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キーワード
プログラミング・コーナー
演習問題
第16章 結論――統計的現実主義者になるために
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付録――数学と確率の基礎
文献案内
キーワード
プログラミング・コーナー
引用文献と追記
ほか
