保田 時男 (2011.9) マルチレベル・モデリングによるNFRJデータの分析方法. 稲葉 昭英, 保田 時男 (編)『第3回家族についての全国調査 (NFRJ08) 第2次報告書 第4巻: 階層・ネットワーク』(日本家族社会学会 全国家族調査委員会). 1-20

Bibliographical Information

Category:
NFRJ Publication
Number:
nfrj08_201104_1
Author:
保田 時男 || Tokio YASUDA
Date:
2011.9
Title:
マルチレベル・モデリングによるNFRJデータの分析方法: ダイアド集積型家族調査の有効活用 || Methods to Apply Multilevel Modeling to NFRJ Survey Data: Effective Use of Multiple Dyadic Family Surveys
Source:
稲葉 昭英, 保田 時男 (編)『第3回家族についての全国調査 (NFRJ08) 第2次報告書 第4巻: 階層・ネットワーク』(日本家族社会学会 全国家族調査委員会) || INABA Akihide, YASUDA Tokio (eds.) Second Report of the National Family Research of Japan, 2008 (NFRJ08) Volume 4: Social Stratification / Social Networks (Committee on the National Family Research (NFRJ), the Japan Society of Family Sociology
Page:
1-20
URL:
http://nfrj.org/pdf/nfrj08_201104_1.pdf
Abstract:
本研究の目的は、NFRJデータをマルチレベル・モデリングで分析する際の方法論的な留意点を、具体的に考察することである。NFRJデータは、回答者を中心とした11のダイアド関係の情報を収集したダイアド集積型の家族調査なので、それぞれのダイアドを第1水準、回答者を第2水準とするマルチレベル分析が有効である。
ダイアドデータ分析に関する方法論的な研究を土台として、NFRJのマルチレベル・モデリングの方法について検討した結果、以下のことが明らかになった。第1に、1人の回答者に属するダイアド数のサイズが小さいことから、ランダムな傾きのモデルを安定的に推定することは困難で、ランダム切片モデルに分析を集中させるべきである。第2に、ダイアド間に負の相関が発生する可能性があるので、ICCの解釈に注意が必要である。第3に、第1水準の独立変数の効果には、第2水準の効果が強く混入する可能性があるので、解釈が難しい。最後に、世代間援助行動の分析事例によって、NFRJのマルチレベル・モデリングから鮮明で有効な分析結果が得られることを例証した。 || The purpose of this paper is to consider the concrete methodological matters for applying multilevel modeling to NFRJ survey data. NFRJ is a multiple dyadic family survey, namely it is composed of eleven dyads related to individual respondents. It is effective to apply multilevel modeling in which level-1 units are dyads and level-2 units are respondents.
I examined methods for the modeling of NFRJ, based on methodological studies on dyadic data analysis. The results are the followings. First, you should test random intercept models and not random slope models because the group size of dyads that belong to single respondents is small in NFRJ. Second, negative correlation between dyads is possible on NFRJ, therefore it is necessary to interpret ICC carefully. Third, it is difficult to interpret an effect of a level-1 predictor because level-2 effect is possible to be mixed in it intensively. Finally, an analysis of the intergenerational support illustrated that multilevel modeling of NFRJ should show a clear and meaningful results.
Keywords:
マルチレベル分析, ダイアドデータ, 家族調査, 方法論 || multilevel analysis, dyadic data, family survey, methodology
Note:
NCID=BB06732454
Relation:
| nfrj08_201104 |
Dataset:
[NFRJ08]
Created: 2012-02-20. Updated: 2012-03-28.

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