| Project/Area Number |
22K20217
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
:Education and related fields
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| Research Institution | Hiroshima City University |
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Principal Investigator |
Nakao Ran 広島市立大学, 企画室, 特任助教 (80965434)
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| Project Period (FY) |
2022-08-31 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
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| Keywords | 因果推論 / 代理指標 / 部分的統制 / プロキシバイアス / 統計的因果推論 / 構成概念 / 測定誤差 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究の目的は，代理指標を用いた統計的因果推論のバイアスを定量化することで，どのような代理指標を用いることが精緻な統計的因果推論に繋がるのかを明らかにすることである。高等教育研究は，多くの変数が構成概念であり，構成概念にできるだけ近い代理指標を作成することが，精緻な因果推論をなす要として考えられてきた。一方で，近年になって構成概念と代理指標の近さがそのまま推定結果の精度の高さに繋がらないことが指摘されている。そこで，本研究では，構成概念を完全に測定できないという制約を受け入れ，どのような代理指標を用いることが精緻な統計的因果推論に繋がるのかを，測定誤差の生じ方に着目して明らかにする。
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| Outline of Final Research Achievements |
This research has been conducted with the aim of quantifying bias in statistical causal inference using proxy indicators and developing sensitivity analysis methods. We have studied what kind of proxy indicators can lead to precise statistical causal inference by focusing on how measurement error arises, quantifying the bias when using proxies for the dependent variable, trade-offs with missing proportions, and when daring to control for intermediate variables as proxies. In each case, it was not possible to say that the exact proxy would reduce the bias the most, but it was necessary to conduct sensitivity analysis by creating variables and measuring variables in such a way that the bias would be reduced the most in relation to the other variables.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究の成果から正確な測定が精緻な推定に必ずしも繋がるとは言えず，統計的因果推論の視点から正確な測定を捉えるという新たな見方を提案できた。この新しい視点に基づく，正確な測定手法，調査手法の開発が今後必要になることを示唆した。
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