欠測データ処理　Ｒによる単一代入法と多重代入法

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。

目次

Ｒによるデータ解析
不完全データの統計解析
単一代入法
多重代入法の概要
多重代入法のアルゴリズム
多重代入モデルの診断
量的データの多重代入法１：平均値のｔ検定
量的データの多重代入法２：重回帰分析
質的データの多重代入法１：ダミー変数のある重回帰分析
質的データの多重代入法２：ロジスティック回帰分析
時系列データの多重代入法：ＡＲＩＭＡモデル
パネルデータの多重代入法：固定効果と変量効果
感度分析：ＮＭＡＲの統計解析
事前分布の導入

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