|
研究実施期間の3年間で取り組むことができた内容は、主に(1)メタ分析における新しい手法・検定の考案、および(2)学会発表である。
(1) メタ分析は、異なる実証研究の推定結果を統合する統計手法である。このとき、とくに社会科学研究のにおいて、バックグラウンドなどの異なる研究結果を統合することが妥当かについて長く議論や批判があった。この新しい手法・検定では、真の効果の分布の裾の厚さに着目し、その裾が厚すぎて「有意義な結果を導出できない」可能性に着目している。そして、裾の厚さをパラメータとして推定し、それが一定の閾値を越えてしまっている可能性を検証する。現時点で、実際に裾の厚さを示すパラメータを推定するアルゴリズムのコードを大部分において書くことができた。ただ、その最尤法推定のために、数値積分をしなければならず、計算速度が遅くなってしまっている。これから数値積分の具体的な手法を改善し、アルゴリズムを実践的に使えるように進めていきたい。
(2) 2022年度に京都で開催されたMeta-Analysis Economics Research Network (MAER-Net)のカンファレンスにおいて、この手法について発表した。また、2023年度に東京大学で開催されたCREPE Dayのカンファレンスにおいても、よりこの手法を実践的に発展させた内容について報告した。これらのプロセスを経て、チェコ共和国のチャールズ大学でメタ分析を精力的に進めているTom Havranek教授とZuzana Havraneka教授の共著者に参加していただけることとなった。
本年度も、ドイツで9月に開催されるMAER-Netのカンファレンスにて研究発表を予定している。今後、これらの手法をすでに集められているメタ分析のデータセットに適用し、実際に「裾の厚さ」がどの程度重要な懸念となるかを検討する。
|
