第10講　一般線型モデル

[配布資料PDF版]

[テーマ] 固定因子と共変量

モデルとパラメータ

前回の一般線形モデルの推定結果では、Q39g の値が次の式で近似されていることになる：

\begin{equation} = \mbox{切片} + B_1 X_1 + B_2 X_2 + B_3 X_3 \end{equation}

ただし、

X1 は年齢
X2 は初等教育のものについて1、それ以外は0とする
X3 は中教育のものについて1、それ以外は0とする

推定された係数 (切片とB) それぞれについて、区間推定と統計的検定がおこなわれる

固定因子と共変量

固定因子: 名義尺度の変数。自動的にカテゴリーに分割され、そのうちひとつが「基準」になる。推定される係数は、カテゴリ数－１。
共変量: 間隔尺度の変数。そのままの値が投入される。推定される係数はひとつだけ。

固定因子ひとつだけのモデル

カテゴリ別平均から係数が計算される

初等: 3.591 － 0.700 = 2.891
中等: 3.591 ＋ 0.011 = 3.602
高等: 3.591 ＋ 0.000 = 3.591 ← 基準

「被験者間効果の検定」に表示されるものは、平均値の比較の際に使われるものと同等であるが、用語が少し違う：

決定係数 $R^2$ = 相関比 ηの2乗 = edu3 / 修正総和
edu3 + 誤差＝修正総和

おなじ変数について平均値の比較をおこない、結果を照らし合わせてみよう。

共変量ひとつのモデル

最小2乗法 (least square method) で係数を求める。これは、適当な直線 A + BX によってYの値を近似する方法であり、Y と A+BX とのずれの大きさを評価するために差の２乗和をとる。この２乗和 $ \sum (Y－A－BX)^2 $ が最小になるように A と B の組み合わせを求める。

回帰係数Bの意味: Xが１単位増えたときYがどれだけ増えるか

独立変数が複数の場合

独立変数がひとつの場合と何が変わるか?
「コントロール」することの意味
- 媒介効果
- 疑似相関
被験者間効果の検定 (分散分析表) から独立変数の影響力の大きさを読む

期末レポート

期限: 2/5 (月)
提出先: ISTU
内容: 相関係数、対応のある分析、多変量解析について、それぞれ適当な分析をして結果を解釈する。すべての分析について、推定または検定結果をつける。データは何を使ってもよいが、SSMデータ以外のものを使うときはデータについての説明をつけること。
備考: レポート提出後に、SSMデータのコピーをすべて消去すること。レポートは、採点後に返却する。

文献

吉川徹・轟亮 (1996)「学校教育と戦後日本の社会意識の民主化」『教育社会学研究』58:87--101. {DOI:10.11151/eds1951.58.87}

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TANAKA Sigeto

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