Stataでやろう多重代入(ウェビナー)

Stataで多重代入を行うための操作方法を学ぶウェビナーです。
多重代入は欠損値の影響でモデルのパラメータにバイアスが生じていることが心配される場合に用いる統計手法の一つです。
本ウェビナーでは多重代入をStataで実行するにあたって必要とされる操作方法だけでなく、
統計学の基礎知識も合わせてご紹介します。

1.イメージをつかむ
ロジットモデルの推定において多重代入を実行する方法をステップバイステップで解説します。多重代入の手続きと、それがどのような意味を持っているのか、大きな流れを理解します。

2.多変量正規分布の利用
多重代入を行う変数が正規分布に従うときに利用する、代表的な代入方法であるデータ拡大アルゴリズムについて解説します。この代入方法はモノトーンパターンでない時に利用します。データ拡大アルゴリズムはベイズ統計を利用した手法です。

3.正規性が仮定できない時
欠損値がモノトーンでなく、当該変数に正規性が仮定できないときの代入方法について説明します。mi impute pmmは1変数(連続変数)に欠損がある場合の対応方法で、2つ以上の変数(連続変数)に代入を行いたい時はmi impute chainedを利用します。

4.多重代入の利用例
二値変数や多項分布にしたがう変数に欠損値が存在する場合の対応方法を解説します。また、COX比例ハザードモデルにおける多重代入の実行方法を紹介します。

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