| 研究概要 |
本研究では,層化多段無作為抽出で実施された社会調査データに対し,事後的に地点の特徴に関する新たな情報を変数として加えることにより得られる「階層構造を持つ調査データ」に対する統計解析法の有効性を検討する。本研究の研究方法は,1)利用可能な過去の社会調査データを整理し,2)各調査の実施時点に遡って入手可能な地点特性に関する情報を収集し1)と結合する,3)複数の分析法によって2)で作成した階層構造を持つデータを解析する,という三段階の手順を踏む。
平成19年度は,主に「2005年SSM日本調査」について地点情報を生かした分析を試みた(前田,2008)。同調査が地点数が1010と大規模で,このような分析に適していることが,このデータを利用した主な動機であった。利用した地点情報は,主に標本設計に利用した投票区及び市区町村の単位での情報であり,この時点で2水準の分析を行ったことになる。その結果,投票区の入口規模,市区町村の人口規模という単純な変数でさえ,地点での回収数に関する予測力をそれぞれに持っていることが判明した。その他に利用可能な投票区の投票率変数について個人の水準を含めた3水準の分析を階層線形モデルで試みたが,投票率が特別に寄与を示す変数を見いだすに至っていない。地点の属性変数が地点の回収/非回収のような基本的な変数に対して情報を持つこと自体が重要な発見といえるが,最終的な検討目的は個人水準の変数の説明モデルを作ることであり,そのような分析が有効な変数の類型化に関して,平成20年度に研究する。
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