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Daimatsudai
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Matsudai
@Daimatsudai
被説明変数 dependent variableはSenior Researcher、Junior Researcher #WBSSTE2019Spring
2019-04-06 19:43:20
Matsudai
@Daimatsudai
定量分析は回帰分析式 Dependent Variable = beta+ beta1x1+....+ε(Random error) beta: coefficients x: explanatory variables ε: Random error バイアスがなければゼロになる。 #WBSSTE2019Spring
2019-04-06 19:35:39
Matsudai
@Daimatsudai
4 Validity 統計学的手法の妥当性（Statistical Conclusion Validity) 内的妥当性（Internal Validity) 構成概念の妥当性（Construct Validity) 外的妥当性（external Validity) #WBSSTE2019Spring
2019-04-06 19:17:33
Matsudai
@Daimatsudai
最近、自然科学においてEconomicsの手法が取り入れられつつあるようになった。 #WBSSTE2019Spring
2019-04-06 19:15:42
Matsudai
@Daimatsudai
Randomizeできないときに、どうやって因果関係であるというか。 Defference in Defference Instrumental Variable Regression Discontinuity Propensity Score Matching #WBSSTE2019Spring
2019-04-06 19:14:31
Matsudai
@Daimatsudai
エビデンスレベル Meta analysis > Randomized Experiment > Natural Experiment or Quasi-Experiment > Correlational Study #WBSSTE2019Spring
2019-04-06 19:13:45
Matsudai
@Daimatsudai
Randomizeすることができないが、Natural Experimentという自然発生的に生じる疑似的なRandomizeされた環境を比較することも有効な分析手法である。 #WBSSTE2019Spring
2019-04-06 19:11:09
Matsudai
@Daimatsudai
スターサイエンティストの業績が高い、その周りのサイエンティストの業績も高い。これは相関関係か因果関係か？ #WBSSTE2019Spring
2019-04-06 19:10:21
Matsudai
@Daimatsudai
outlier分析 あえて外れ値を除外してrobustness checkを行う場合もある。 #WBSSTE2019Spring
2019-04-06 19:08:50
Matsudai
@Daimatsudai
Randomizeすることによって、すべてのバイアスを理論上排除することができるため、因果関係であるといえる。 #WBSSTE2019Spring
2019-04-06 19:08:15
Matsudai
@Daimatsudai
バイアスの事例 立候補しそうなレストランの立地、商材、高級かCheapか。などなど #WBSSTE2019Spring
2019-04-06 19:06:51
Matsudai
@Daimatsudai
Randomizeする理由 完全なRandomizeすることでバイアスを排除できる。 #WBSSTE2019Spring
2019-04-06 19:05:23
Matsudai
@Daimatsudai
Randomizeの方法 エクセルで名簿を作成し、Random関数で分けるという方法もある。 #WBSSTE2019Spring
2019-04-06 19:03:03
Matsudai
@Daimatsudai
反事実を用いるために必要なことは？ 前後比較（差の差分析、Defference in Defference) #WBSSTE2019Spring
2019-04-06 19:00:27