| 研究課題/領域番号 |
18H03209
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
星野 崇宏 慶應義塾大学, 経済学部(三田), 教授 (20390586)
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| 研究分担者 |
繁桝 算男 慶應義塾大学, 社会学研究科(三田), 訪問教授 (90091701)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 因果効果 / 階層データ / 適応的デザイン / ノンコンプライアンス / ベイズ推定 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の研究目的はルービン因果モデルの枠組みを拡張し、店舗と消費者、病院と患者、クラスと生徒のような階層性のあるクラスターデータにおける因果効果の異質性や、同一個人でも何らかの要因により介入効果が異なる個人レベルの効果の異質性について統一的なモデル表現を行い、既存手法で生じるバイアスを回避する効率的な推定法を開発することを目的としている。
一昨年度は研究計画の（1）クラスターあるいは個別ごとの介入の最適化についての研究、（3）適応的デザインでの解析への応用、（5）母集団情報やマクロデータ、代表性のあるデータを利用した補正、を統一的に扱うモデルと推定法についての研究を行っていたが、今年度も引き続きこれについての発展的な研究と応用研究への展開を行った。
加えて、一昨年度後半からは新しく操作変数法と実験介入の中間的なデザイン状況での新しい分析法を開発しており、これは特に研究計画の（2）の因果メカニズムの理解に資する方法論であるため、昨年度前半はこちらの方法論の開発に注力した。
具体的には理論的な研究の成果を海外著名誌に論文投稿を行い、応用研究については国内外の査読雑誌に投稿した。
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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
複数の海外雑誌に論文を掲載させた。また、まだ採択はされていないが、海外有力雑誌に論文投稿中である。
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| 今後の研究の推進方策 |
これまでに得られた理論研究と応用研究の成果を順次国際誌に投稿する。
また昨年度は本研究に紐づいて採択された国際共同研究加速基金（国際共同研究強化（A））に基づいて海外の共同研究者との研究を加速する予定であったがコロナ禍のため昨年度は実施ができず、今年度に実施を予定している。
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