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非序列化離散変数を従属変数とする統計モデルの比較:政治学への応用上の留意点

選挙研究

Political Methodology & Research DesignPublished ArticleJapanese
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Abstract

本稿では,選択行動を分析する様々な統計モデルの中でも,近年注目を浴びるようになってきた,非序列化離散変数モデルに焦点をあて,同モデルの特徴と問題点を具体的に比較検討する。まず,非序列化離散変数モデルの基本型を説明したのち,多項ロジットモデル,条件付ロジットモデル,及び多項プロビットモデルの相違点を理論的に説明する。次に、明るい選挙推進協会が実施した世論調査データを利用し,モデルの違いを検証する。その結果,「無関係な選択肢からの独立性」という条件が成立しない場合,多項プロビットモデルの方が,他のモデルよりも信頼度の高い推定結果をもたらす可能性があることが示される。最後に,多項プロビットモデルの有用性と問題点について述べる。

Abstract source: https://www.jstage.jst.go.jp/article/jaes1986/16/0/16_0_101/_article/-char/ja/

Citation

堀内 勇作。「非序列化離散変数を従属変数とする統計モデルの比較:政治学への応用上の留意点」。『選挙研究』第16巻(2001年):101–113。 https://doi.org/10.14854/jaes1986.16.101

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