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高橋将宜

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欠測データ処理: Rによる単一代入法と多重代入法 (統計学One Point 5) 単行本 – 2017/12/9

高橋将宜 (著), 渡辺美智子 (著)

4.2 21個の評価

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一般的に調査・観測データには欠測が生じることが多く,適切な欠測データの処理をしなければ,解析結果に偏りが生じることがある。多重代入法は,尤度解析法と並んで最も汎用的な欠測データ解析法であるが,これまでの書籍では理論的な解説が主で,実際の応用事例や具体的な手順の記述が少なかった。そのため,実証分析を行う社会科学者や実務者が多重代入法を実際に活用することにはハードルがあった。
本書は,ワンポイントとして代入法を中心に解説している。平均値のt検定,重回帰分析,ロジスティック回帰分析,時系列分析,パネルデータ分析といった社会科学において頻繁に使用される分析手法に関して,データに欠測が生じている場合に,多重代入法を用いてどのように欠測データを処理していけばよいかを具体的に示している。
事例で扱ったデータとRコードが掲載されているので,読者は本書に示された手順を再現しながら,欠測データの解析法を学んでいくことができる。主に,ウェブ上で入手可能な実データで解説しているので,実践的な技能が身につく。本書は,座学として単に読むだけでなく,ぜひコンピュータ上で実際に処理を体験して欲しい。それが,欠測データの解析法を理解し,修得する近道である。

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本の長さ

208ページ
言語

日本語
出版社

共立出版
発売日

2017/12/9
寸法

14.9 x 1.2 x 21.1 cm
ISBN-10

4320112563
ISBN-13

978-4320112568
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登録情報

出版社 ‏ : ‎ 共立出版 (2017/12/9)
発売日 ‏ : ‎ 2017/12/9
言語 ‏ : ‎ 日本語
単行本 ‏ : ‎ 208ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4320112563
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4320112568
寸法 ‏ : ‎ 14.9 x 1.2 x 21.1 cm

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高橋将宜

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長崎大学情報データ科学部准教授（2020年～現在）

博士（理工学）（成蹊大学）

専門：統計科学，計量政治学，欠測データ解析，統計的因果推論

受賞：経済統計学会賞（2019年）

資格：専門統計調査士（2018年）

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岡田紗也花

良い一冊です

2021年2月19日に日本でレビュー済み

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欠測値処理初心者ですが、とても役に立ちました。

2018年4月1日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

多重代入法を行う状況になりこの本を購入しました。高橋先生は、多重代入法に関して多くの論文を書かれており、一部はwebで全文をPDFで見ることが出来ます。この本は、今まで論文で書かれた内容をまとめたものと思われます。すでに、Ameliaやmiceの論文を読みRでの多重代入法のやり方を熟知している方には、内容が乏しいと思われるかもしれません。しかし、これから行おうとしている方には、入門書として優れています。この本を読むだけでRで多重代入方が出来るかと思います。理論面をおさえるならば「欠測データの統計学　岩波書店」をおすすめします。星を一つ減らした理由は、プログラムとデータを公開していただきたかったためです。

11人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

sessan

欠測値の処理方法が簡潔にまとまっていて、読みやすい

2018年8月24日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

自分はPythonで欠測値の処理をしっかりとやる方法を調べる中でこの本を読みましたが、

・単一代入法を使って良いケース
・単一代入法を使ってはならず、多重代入法を使うケース
・それらの前提となる欠測のメカニズムの種類

は、使う言語は違っても理屈は同じであり、しかも、この本ではそれらが簡潔に読みやすく書かれていて、
調べるための時間が短縮できたように思います。

後半の多重代入法は、多重代入法の内部で使われているアルゴリズムが説明されていますが、
このアルゴリズムの説明があったため、多重代入法を使えるライブラリのapiの引数の意味が理解できるようになりました。

前提知識なしで読み始めても一通り理解できましたし、欠測値に関する入門者にもおすすめです。

15人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

takuizum

実践的な多重代入法(MI)の第一歩に

2019年2月18日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

大学院で心理計量を学んで，その過程で多重代入法（MI）に触れたことがありましたので，ある程度の知識は論文等で仕入れていました。
その上で本書を読むと，欠測値をなぜ代入（補完・補定）しなければならないのか，具体的にどんなパッケージがあって，どんな風に問題に適用できるのか，がコンパクトに説明されています。

十数年前までは欠測値はリストワイズが主流だったと聞きますが，標本数が制限されがちな心理学や教育学においては，むしろ欠測を補って推定するという手法が主流になりつつあります。そんな中で本書は比較的Rに心得があって，欠測値に関して問題を抱えている学生・研究者への助け船となるのではないでしょうか。

詳細な理論は洋書等の他書を参照しなければならないですが，実用面ではこの本で十分です。

余談ですが，第一著者はtwitterでも盛んに統計，欠測データについて情報発信しておられます。時には本書の内容についても言及されることもあるみたいですので，気になる方は。

6人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

トンズラブラザーズ

そのままRに読み込めばOK

2018年10月20日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

こういう本がどんどん増えて欲しい
理解とスクリプト作成を同時にできる。
この本でわからんことは、ネットで調べれば十分

2018年2月23日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

日本の鍼研究結果をITT解析でなく、pp解析した結果をメタアナリシスして、システマティック⚫ﾚﾋﾞｭーした論文がありますが、これはITT解析の具体的方法を知らないために統計誤用が起こったものです。この本はこの答を提供してくれます。まとまった本で時期を得た本です。

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