サーベイ手法

サーベイ対応回帰モデル

  • 記述統計
  • 線形回帰
  • 構造方程式モデル
  • 生存データ回帰モデル
  • バイナリ応答回帰モデル
  • 離散応答回帰モデル
  • 分数応答回帰モデル
  • ポアソン回帰モデル
  • 操作変数回帰モデル
  • 選択された回帰モデル
  • 縦断的/パネルデータ回帰モデル
  • マルチレベル混合効果モデル
  • 有限混合モデル
  • 項目反応理論

分散と標準誤差の推定

  • テイラー級数による線形化（Huber / White / sandwich）
  • 均衡反復複製法 (BRR)
  • サーベイ用ジャックナイフ
  • ブートストラップ（ブートストラップ複製加重可）
  • Successive Difference Replication（SDR）

サンプリングデザイン

  • サンプリング（確率）重み
  • 層化
  • クラスタリング
  • 多段デザイン
  • 段別の重みの設定
  • 全段における有限母集団補正
  • 単一サンプリングユニットを持つ層のサポート

特徴的機能

  • 事後層化
  • ランキング比率法による重み校正
  • 一般化回帰（GREG）による重み校正
  • デザイン効果
  • 誤指定効果
  • 線形結合に対する効果
  • 変動の係数
  • パラメータの線形／非線形結合の推定
  • サーベイデータに対する仮説検定
  • 線形制約付き推定
  • ロジスティック／プロビット推定量に対する適合度
  • 多重代入

疑似最尤法

  • ユーザ定義尤度
  • サーベイ特性の自動設定

要約統計量

  • 母集団、サブ母集団平均
  • 母集団、サブ母集団標準偏差
  • 母集団、サブ母集団割合
  • 母集団、サブ母集団比
  • 母集団、サブ母集団合計
  • サブ母集団をまたがった共分散推定

要約表

  • 独立性の検定を含む2元分割表
  • 1元表
  • サンプリングデザインを記述した表

推定後セレクタ

  • 使用可能な推定後機能の一覧
  • コマンド実行ごとの一覧の自動更新

因子変数

  • カテゴリ変数からの指標変数自動生成
  • 離散変数または連続変数間の交互作用作成
  • 多項式項の内包
  • カテゴリ／水準間の対比（コントラスト）

限界分析

  • 推定周辺平均
  • 限界効果、偏微効果
  • 平均限界効果、平均偏微効果
  • 最小二乗平均
  • 予測マージン
  • 調整後の予測平均、効果
  • 複数のアウトカムの一括作業
  • マージンの対比（コントラスト）
  • マージンのペアワイズ比較
  • プロファイルプロット
  • 交互作用プロット
  • マージン、限界効果グラフ

例題集

下記の機能の操作方法を解説した日本語の例題集をご用意しております。

  • シングルステージデザイン、マルチステージデザインのサーベイデータを用いて分析を行う方法
  • 母集団の平均の推定、サーベイ回帰、Cox比例ハザードモデル、平均比較、デザイン効果　など

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詳細は、開発元StataCorp.の機能紹介ページにあるマニュアルをご覧ください。

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