Stata15によるサーベイデータの分析

データのサンプリングに際してはランダムサンプリングが実行されることが理想ですが、
費用や時間制約の関係で多段抽出法などが採用されます。
本講習会ではまず、ランダムサンプリングと多段抽出にまつわる統計学上の基礎知識を整理し、
実際にその分析をStataで行うための操作方法を学びます。
講習内容
1.サーベイデータについて
ランダムサンプリングによるデータに比べ、調査データにはどのような問題点が含まれているのか。
調査データの分析にあたり、理解しておくべき基本的な事柄を最初に確認します。
ここでは多段抽出法とは何か?また、多段抽出を実行する際になぜ、層化させる必要があるのか、というポイントを理解します。
また、有限母集団修正は統計学の基礎的な事柄ですが、一般には馴染みのない用語ですので、ここでその意味を確認します。

キーワード:単純ランダムサンプリング(SRS)、有限母集団修正、層化抽出、多段抽出法

2.サーベイデータ用Stataコマンド
項目1で学習した内容を生かして、Stataで調査データを分析するための基本的な手順と重要なコマンドについて、
簡単な例題を用いて学びます。ここではサーベイデータを用いた推定では標準誤差の推定が問題になることの意識付けを行います。

3.分散推定のいろいろ
Stataでサーベイデータを用いたモデル推定を行う際、標準誤差の計算には複数のオプションがあります。
それらの基本的な考え方を理解します。

キーワード:線形化法、ブートストラップ法、BRR法、ジャックナイフ法

4.デザイン効果(Design Effect)
サーベイデザインを生かしてモデル推定を行うと、それを利用しない場合に比べ推定値の分散は大きくなります。
これを評価するためのデザイン効果(Kish(1965),Kish(1987))について学びます。

※ セミナーは終了後(17:00)は質疑応答の時間となります。お気軽にご質問ください。  
参加費用(税込)
48,600円
会場
株式会社ライトストーン セミナールーム
JR秋葉原駅/JR浅草橋駅 徒歩7分 都営新宿線岩本町駅 徒歩5分 JR馬喰町駅 徒歩5分   地図
日程データありません.
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