Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

因果効果推定 / 階層モデル / ベイズ推定 / 傾向スコア / 選択バイアス / 因果効果 / 階層データ / 適応的デザイン / ノンコンプライアンス

本研究は近年の統計科学において最も重要かつ応用研究において利用されているルービン因果モデルの枠組みを拡張し、階層性のあるクラスターデータにおける因果効果の異質性や、同一個人でも何らかの要因により介入効果が異なる個人レベルの効果の異質性について統一的なモデル表現を行い、既存手法で生じるバイアスを回避する効率的な推定法を開発した。また、異質性の存在が複数RCT間での結果の不一致の問題につながることを明確にし、母集団情報を一部利用しながら異質性を考慮した選択バイアスの補正法を開発した。これらの方法論の開発と同時にマーケティング・医学・教育学での応用研究を行い提案した枠組みと方法論の妥当性を示した。

無作為化実験が実行上あるいは倫理上難しい場合の研究における因果効果推定は医学における治療法の有効性の検証や政策効果の評価など社会的に非常に重要である。特に医学研究であれば個人差、補助金等企業の施策であれば企業による効果の違い（異質性）を正しく理解することは効率的な医療資源の供給や政策資源の配分において非常に意義がある。本研究では異質性を理解する際に生じるバイアスの除去を、場合によってはマクロレベルでしかデータが得られないといった現実場面にも利用可能な形で実施するなど、実用的ないくつかの方法を開発したという点で意義があると考えられる。

セミパラメリックモデル / 信頼性 / 発達データ / 発達心理学 / 軌跡分析 / 階層モデル / ベイズ推定 / 多次元尺度構成法

縦断的な大規模発達データを収集する研究プロジェクトが、近年国内外で多数行われるようになっている。こうしたデータ分析のために広く利用される方法論として、群分けとモデリングを同時に行うことのできる軌跡分析がある。本研究では発達・教育心理学への応用を念頭におき、データの階層構造や潜在変数、非対称性を統計学的観点から見て適切に扱うことができるような軌跡分析の拡張を提案した。また、提案手法を実行するためのソフトウェア・プログラムを開発し、公開した。

統計的因果推論 / 構造方程式モデリング / 共分散構造分析 / 項目反応理論 / ベイズ推定 / 階層モデル / 成長曲線モデル / 傾向スコア

人文社会科学での因果効果の推定において重要である「従属変数と群への割り当て変数どちらにも影響を関連のある共変量」の影響を除去する解析法の研究を昨年に続き行った。
具体的にはRosenbaumとRubinが開発した傾向スコア解析法を、昨年度の研究で潜在変数上での因果効果推定法へと改良し、発表したが(Hoshino, Kurata and Shigemasu, 2006)、「群への割り当てモデル」が正しくない場合には推定にバイアスが生じることから、さらに、「目的変数と共変量の回帰モデル」と「群への割り当てモデル」両方に対するモデル指定を事前に行っておき、そのどちらかが正しければバイアスなく因果効果を推定することができる「二重に頑健な推定法」を開発し、その成果が計量心理学でもっとも権威あるPsychometrika誌に掲載された。
因子得点の厳密な信頼区間などを計算するためには、MCMC(マルコフ・チェーン・モンテ・カルロ)法を用いたベイズ的な推論が必要であるため、ベイズ的な手法を用いた傾向スコア解析法を提案し、論文をComputational Statistics and Data Analysis誌に投稿し掲載された。
さらに、このような群間比較で生じる多重比較について、より検出力が高い、新しいベイズ手法を提案し、論文をComputational Statistics and Data Analysis誌に投稿し、採択が決定した。
また、これらの新しい方法を応用分野の研究者が利用できるよう、解析プログラムの整備を行った。

潜在変数モデル / 時空間モデル / ベイズ推定 / 階層モデル / マルコフ連鎖モンテカルロ / モデル選択 / パネルデータ分析 / 状態空間モデル / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / マーケッティング・モデル / ダイナック・ファクター・モデル / 多変量GARCHモデル / 隠れマルコフモデル

本研究では,最近多方面に使用されるようになった潜在変数モデルを,実証問題に応用する際のモデリング方法,ベイズ推定,モデル比較を中心に検討した。シミュレーションに基づいたマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC法)を用いて統計モデルを効率的に推定する方法とその利用法を開発した。
本年度は研究期間の最後の年であるため,今までに各分担者が行ってきた研究と4年間に計8回開催した国際シンポジウムで発表された研究論文を総合して成果をまとめることとし,今後のプロジェクトの発展方向を探っていくことにした。
2006年度は国際シンポジウムを2回開催し,海外機関と共同でワークショップを開催した。第1回は,9月に日本統計学会75周年記念事業と共催で「応用計量分析の最近の発展」というタイトルで海外から著名な5名を招聘し,東京大学で若手研究者の研究発表を主に交流した。このワークショップには,A.C.Harvey, H. van Dijk, A.C.Cameron, C.Meghir, J.-M.Robinを招聘した。第2回は,11月に東北大学で5名海外から招聰し"International Workshop on Bayesian Statistics and Applied Econometrics"を開催した。このワークショップは,主として階層モデル等で用いられるモデリングに伴う計算方法の検討を中心とした。海外より,Geweke, Chib, Poirier,Tsay, Jeriazkov, Tsurumi,また国内から研究分担者を含め15の講演と全部で21の研究発表があった。海外ではオーストリアのIAS(高等研究所)とわれわれのグループと共催で,JEuBES 2006-1st Japanese-European Bayesian Econometrics and Statistics Meetingをウィーンで開催し,日本から5名,ヨーロッパ,米国から13名ほどが参加し,ベイズモデルと階層構造,空間モデルなどをテーマとした研究集会を行った。海外での発表としては8月にアメリカ統計学会,6月にはバレンシア国際研究集会に4名参加した。
今後,多分野で複雑現象を扱う同様なモデルについて共通なモデリング法などを研究する必要がある。

【研究分担者】
繁桝算男	慶應義塾大学	社会学研究科(三田)	訪問教授	(Kakenデータベース)
猪狩良介	法政大学	経営学部	講師	(Kakenデータベース)
加藤諒	神戸大学	計算社会科学研究センター	助教	(Kakenデータベース)

【研究分担者】
繁桝算男	東京大学	大学院総合文化研究科	教授	(Kakenデータベース)
照井伸彦	東北大学	大学院経済学研究科	教授	(Kakenデータベース)
大森裕浩	東京大学	大学院経済学研究科	助教授	(Kakenデータベース)
古澄英男	神戸大学	大学院経営学研究科	教授	(Kakenデータベース)
渡部敏明	一橋大学	経済研究所	教授	(Kakenデータベース)
谷崎久志	神戸大学	大学院・経済学研究科	助教授	(Kakenデータベース)