| 研究課題/領域番号 |
22K06404
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分45040:生態学および環境学関連
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| 研究機関 | 大阪公立大学 |
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研究代表者 |
粕谷 英一 大阪公立大学, 大学院理学研究科, 客員研究員 (00161050)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2024年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2023年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | データ解析 / 一般化線形モデル / GLM / 交互作用 / 複雑なデータ / 交互作用項 / 区間推定 / 検定 / 環境・生態データ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
データ解析に広く使われている一般化線形モデル（GLM）は、これまでの各種の回帰の多くや分散分析を統一したものである。GLMは、複雑なデータに有効な交互作用を扱うことが容易にできる。だが交互作用項が存在すると、多くの事例で分析最大の主眼である説明変数の係数の意味が変化して、データ解析から誤った結論を引き出してしまう危険がある。そこで、本研究では、GLMにおいて、交互作用項があっても、目的変数に説明変数が与える効果を分析する方法を整備・発展させる。
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| 研究実績の概要 |
生態的データをはじめ広範なデータ解析に広く使われている、一般化線形モデル（GLM）では、説明変数が目的（応答）変数に与える効果が他の説明変数の値に影響されることを表現する際に交互作用項を説明変数に含めることがよく行われてきた。交互作用項に対して、交互作用項ではない説明変数自体は主効果と呼ばれる。交互作用項がある場合の、主効果の係数の値について、説明変数が２つの場合の結果を拡張し、説明変数が３つおよび４つの場合にも、交互作用項がフルに存在する場合に説明変数が２つの場合と同様の結果が成り立つことが明らかになった。また、説明変数がさらに多い一般の場合にも同様の関係が成り立つことを示唆する結果が得られた。また、主効果の説明変数が２つとその間の交互作用項があるときについて、数値計算および解析的な検討から、交互作用項の係数や交互作用項を含むモデルのデータへの適合性から交互作用項を含めるかどうかを決めて、主効果の係数を自動的に検定あるいは推定する方法は、主効果を正しく評価できるケースは狭い範囲に限られていることが示唆された。
交互作用項が存在する場合には、主効果の係数についての推論をどのように行うのかについて、主効果を他の説明変数が特定の値をとる場合について推論を行う場合、主効果と交互作用を合わせた効果を検定する場合、交互作用が無視できると判断した場合に限り主効果の推論を行う場合、他の説明変数が単一の値ではなく特定の分布をとる場合について主効果の推論を行う場合などがありうる。これらの間のちがいについて検討し、まず、分析者が設定する問題の内容によって、どの場合になるかが大きく異なることがわかった。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
おおむね順調に進んでいるが、数値計算で行う内容については予定通りあるいは予定よりも進んだ部分もあるが、一方で予定よりも遅れているものが一部ある。研究拠点を2022年度より、新規発足大学である大阪公立大学に移動したたため、計算環境の確立に時間と手間を要し、充分な台数のコンピューターの稼働を確保できるのが年度中の遅い時期となった。年度内の早い時期から確保できたコンピューターで行った数値計算内容については、予定通りかむしろ早く進んだものもあった。一方で、複数台のコンピューターの稼働を確保できてから、年度の後半にスタートすることになった数値計算の内容については、予定よりも遅いものがあった。
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| 今後の研究の推進方策 |
必要に応じて、コンピューターの稼働を増やし、計算力を増強する。必要性は、テスト用のプログラムコードの実行所要時間等から概算して判断する。必要があれば、現有設備におけるこの課題の数値計算等のための稼働時間の増加をはかるとともに、コンピューターをさらに１台購入することを検討する。
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