損失の比例削減（PRL）は、あらゆる種類の誤差の影響を受ける可能性のある特定の観測方法の信頼性の尺度を開発および評価するための一般的な枠組みです。この尺度は、観測データが利用可能であることで、観測データが存在しない場合に比較して、意図した量に関する不確実性による損失（コスト）がどの程度削減されたかを定量化します。
比例誤差減少法は統計学で広く用いられているより制限的な枠組みであり、一般的な損失関数の代わりに平均二乗誤差などのより直接的な誤差の尺度が用いられる。[要出典]例としては決定係数やグッドマンとクラスカルのラムダがある。[1]
損失の比例削減の概念は、ブルース・クーイルとローランド・T・ラストが1994年の論文「信頼性と期待損失：統一原理」で提唱した。[2]量的データ（実験計画における連続データなど）に一般的に用いられる信頼性指標の多くはPRL指標であり、クロンバックのαやベン・J・ワイナーが1971年に提唱した指標が含まれる。[3]また、質的データの信頼性指標を開発するための一般的な方法も提供する。例えば、この枠組みは、複数の項目を互いに排他的な質的カテゴリーにコード化するよう求められた審査員間の合意を研究者が評価したい場合に適用可能な指標をいくつか提供する。[4]この後者のタイプの指標は、ペローとリーを含む複数の研究者によって1989年に提唱されている。[5]
参考文献
- ^ Upton, Graham JG (2008). 『統計辞典』 . Ian Cook (第2版、改訂版). オックスフォード: オックスフォード大学出版局. ISBN 978-0-19-954145-4. OCLC 191929569.
- ^ Cooil, Bruce; Rust, Roland T. (1994-06-01). 「信頼性と期待損失：統一原理」 . Psychometrika . 59 (2): 203– 216. doi :10.1007/BF02295184. ISSN 1860-0980. S2CID 122165746.
- ^ Winer, BJ (1962). 実験計画における統計的原則. McGraw-Hill. doi :10.1037/11774-000. hdl : 2027/mdp.39015002001249 .
- ^ Cooil, Bruce; Rust, Roland T. (1995-06-01). 「質的データの信頼性のための一般的な推定量」 . Psychometrika . 60 (2): 199– 220. doi :10.1007/BF02301413. ISSN 1860-0980. S2CID 121776134.
- ^ Perreault, William D.; Leigh, Laurence E. (1989年5月). 「定性的な判断に基づく名目データの信頼性」 . Journal of Marketing Research . 26 (2): 135– 148. doi :10.1177/002224378902600201. ISSN 0022-2437. S2CID 144279197.
さらに読む
- Cooil, Bruce; Rust, Roland T. (1994-06-01). 「信頼性と期待損失：統一原理」 . Psychometrika . 59 (2): 203– 216. doi :10.1007/BF02295184. ISSN 1860-0980. S2CID 122165746.
- Cooil, Bruce; Rust, Roland T. (1995-06-01). 「質的データの信頼性に関する一般的な推定量」 . Psychometrika . 60 (2): 199– 220. doi :10.1007/BF02301413. ISSN 1860-0980. S2CID 121776134.
- ラスト、ローランド・T.；クーイル、ブルース（1994年2月）「質的データのための信頼性尺度：理論と示唆」『ジャーナル・オブ・マーケティング・リサーチ』31 (1): 1– 14. doi :10.1177/002224379403100101. ISSN 0022-2437. S2CID 149884833.
