準分散（QV）推定は、統計モデル内でカテゴリ説明変数の効果を伝えるのに適した統計的手法です 。標準的な統計モデルでは、カテゴリ説明変数の効果は、他のすべてのカテゴリと比較されるベンチマークとして設定された1つのカテゴリ（またはレベル）を比較することによって評価されます。ベンチマークカテゴリは通常、「参照」または「ベース」カテゴリと呼ばれます。比較を行うために、参照カテゴリは任意にゼロに固定されます。統計データ分析ソフトウェアは通常、カテゴリ変数の各レベルが参照カテゴリと異なるかどうかを正式に比較します。これらの比較により、よく知られているパラメータ推定値の「有意値」（つまり係数）が生成されます。任意の1つのカテゴリを参照カテゴリと比較するのは簡単ですが、どちらも参照カテゴリでない場合、説明変数の他の2つのカテゴリ（またはレベル）を正式に比較するのはより困難です。これは参照カテゴリ問題として知られています。
準分散は分散の近似値です。準分散は、統計モデルにおけるカテゴリ説明変数の異なるレベルのパラメータ推定値（係数）に関連付けられた統計量です。準分散はパラメータ推定値と並べて提示することができ、読者はカテゴリ説明変数のパラメータ推定値の任意の組み合わせ間の違いを評価することができます。このような比較は通常、推定値の完全な分散共分散行列にアクセスしなければ不可能であるため、このアプローチは有益です。
準分散推定値を用いることで、参照カテゴリー問題に対処できる。その基本的な考え方はRidout [ 1 ]によって初めて提案されたが、その手法はDavid FirthとRenee Menezesによって確立された。[ 2 ] [ 3 ]この手法は社会科学データ分析に適していることが実証されている。[ 4 ]
参照
参考文献
- ^ Ridout, MS (1989).計画された実験データへの一般化線形モデルのフィッティング結果の要約. ニューヨーク: Springer-Verlag. pp. 262–9 .
- ^ファース、デイヴィッド (2016年6月24日). 「1. 統計モデルの提示における参照カテゴリー問題の克服」.社会学的方法論. 33 (1): 1– 18. doi : 10.1111/j.0081-1750.2003.t01-1-00125.x .
- ^ Firth, David ; Menezes, RX (2004). 「Quasi-variances」（PDF） . Biometrika . 91 (1): 65– 80. doi : 10.1093/biomet/91.1.65 . 2017年3月17日閲覧。
- ^ Gayle, Vernon; Lambert, Paul S. (2007-12-01). 「準分散を用いた統計モデルによる社会学的結果の伝達」.社会学. 41 (6): 1191–1208 . CiteSeerX 10.1.1.611.3153 . doi : 10.1177/0038038507084830 . ISSN 0038-0385 .
外部リンク
StataとSPSSの例を含む拡張リソースセットも利用可能です。2015年5月31日にWayback Machineでアーカイブされています。
