おつかれあたん xtliogitとgllammで2値の従属変数についてランダム効果を推定した場合，なぜか結果が違うことがあり，その理由がたまたまPower and XieのStatistical methods for categorical data analysisを見てた時にわかったんですが（P125注釈），xtlog…

おつかれあたんです よく一般化線形モデル（Generalized linear model）を説明する際にしばしば出てくる「リンク関数」という言葉を自分もよくわからんままスルーしていた時期があり，同じようにいまいち理解していない人もいるのかなと思うので，いちおう自…

おつかれあたん stataを使って観測データの上限を増やす方法です． 使いどころは主に経年調査のデータを合併するなどした場合に変数の数が滅茶苦茶増えた時です． 例えばパネル調査で第10波まで達するような場合，変数の数が余裕で1万を超えてくる ようなこ…

いわゆる1か0かの選択，例えば大学に合格したか否か，あるいは現在幸せか否か，などの2択がどんな要因によって決定されるか分析する際には二項選択モデルをことが一般的です．代表的なのはロジット（ロジスティック）分析（以下ロジット分析），プロビット分…

潜在成長曲線モデリングはざっくり言えば，パネルデータ分析とマルチレベルとコラボした分析（と自分は理解してます）． パーソンレベルデータやワンショットの分析）の場合のマルチレベル分析は，レベル2が地域や学校，クラス，時代（コーホート）といった…

パネルデータを使った分析は最近徐々に浸透しつつあるような気がしますが， 多くはいわゆるOLS線形回帰モデルであり，あまりロジットやプロビットに代表される 従属変数が2値のものでリンク関数をロジスティック分布とするような分析は相対的に少ないように…