標本抽出デザインを考慮した社会調査データの多変量解析

考虑抽样设计的社会调查数据多元分析

基本信息

批准号：
12780180
负责人：
前田忠彦
金额：
$ 1.66万
依托单位：
The Institute of Statistical Mathematics
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
2000
资助国家：
日本
起止时间：
2000 至 2001
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は社会調査のデータ解析において,標本抽出デザイン(特に二段抽出)に合わせた分析を行うことの必要性とその効用を,多変量データ解析の文脈において考察することである。特に共分散構造分析(因子分析モデル)に焦点を合わせて研究した。平成13年度は"A)二段抽出因子分析モデルにおけるデザイン効果の検証"および平成12年度中に実施した郵送調査についての"B)調査データの基礎情報に関する分析"と"C)同データによる研究課題に関する解析事例の検討"が,主たる研究実績となった。まずA)の点について,PSU(第1次抽出単位)内共分散行列とPSU間共分散行列にそれぞれ因子分析モデルを仮定する二段抽出因子分析モデルによる分析をせずに,総共分散行列にのみ因子分析モデルを仮定した分析を行うと大きく推論を誤るケース(これが端的に二段抽出因子分析モデルの効用を示すので,広い意味でのデザイン効果が生じるケースと呼ぶ)に注目し,デザイン効果が発生しやすい条件を数値実験により明らかにした。要約すれば,個々の変量の相関比が大きい場合,因子負荷量に変量間で大きなアンバランスがあるケースで発生確率が高まった。C)の点に関する検討では社会調査データの中では顕著なデザイン効果を見出せない場合も多いが,その理由は,B)の検討で,郵送調査で得たデータでの単変量的な文脈でのデザイン効果(平均推定量の分散の倍率)が1.5倍程度までに収まっていることが確認され,相関比が二段抽出モデルを必要とする水準に達していないケースが多いためであることが示唆された。そうした中で二段抽出モデルの効用を最も端的に示すケースはPSU内とPSU間の共分散行列に異なる因子分析モデルが当てはまる場合であり,こうした興味深い構造を発見するための(理論的にではなく経験的に)有益な手段について知見を得た。

这项研究的目的是考虑需要根据多个数据分析的社会调查数据分析标本提取设计（尤其是两个阶段提取）进行分析。特别是，我们专注于协调的结构分析（因子分析模型）。在2001年，“ a）在两个阶段提取因子分析模型中的设计效果“设计效果的验证”和邮件调查在2000财年期间进行的邮件调查”分析了对调查数据的基本信息的分析和“ c）“ c）研究“ c）研究”关于问题的分析示例“成为主要研究结果。首先，关于a）的点，如果没有分析两个阶段提取因子分析模型，则没有执行总CO-变性矩阵，假设PSU（第一个提取单元）和PSU CO -doversification矩阵中的两个阶段提取因子分析模型。如果您仅假设一个因子分析模型进行分析，请重点介绍大大不正确的推断（这是一种显示两个阶段提取因子分析模型的效果的情况，因此称为具有广泛设计的情况效应）可能在数值实验中发生。总而言之，如果单个变异的相关率很大，则在因子负荷之间的变化之间，发生率的可能性会增加。 c）在许多情况下，无法在社交调查数据中找到显着的设计效果，但原因是b），在邮件调查中获得的数据中，在单一的定量环境中。设计效果（平均估计的转移率）设置为约1.5倍，并且相关率通常未达到需要两个阶段提取模型的水平。在这种情况下，主要表示两个阶段提取模型的实用性的情况是，不同的因子分析模型适用于PSU和PSU之间的协调矩阵，并发现这些有趣的结构（不是理论上）。经验丰富的）我获得了有关有用手段的知识。