齋藤 慎平
ゲーム会社 リサーチャー
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｢専業主婦をもつ夫は幸福度が高く､管理職の妻をもつ夫は幸福度が低い｣女性活躍の不都合な真実
齋藤 慎平ゲーム会社 リサーチャー
専業主婦/主夫の相手がいる場合、一人で家計を支えられるような、自分の年齢が高く収入の高い傾向にある人なので、幸福度が高いだけでは…？
管理職 or 有職者のパートナーがいる→ 収入などが低い → 主観的幸福度が低い
という因果なのではと疑ってしまいます。
時間がないのでざっとしか目を通せていませんが、
元論文を見ると幸福度を目的変数、管理職かどうかなどを説明変数としたとした一般的な回帰モデルをOLSで推定しているようです。
属性データ(個人の年収や年齢など)の影響を統計的に除外しても同じ結果、とありますが、属性データは一つの変数(行列)として全て同じ係数がかかるようにモデル化されているように見えます。
年収も400以下、400-800、800以上など大きな括りになっているようです。管理職のパートナーがいる調査対象者は相対的に少数であるでしょうから、OLSの推定結果にどこまで信頼性が担保出来ているのかやや疑問です。
各属性ごとに傾向スコアマッチングするなど、もう少し丁寧に分析すべきではないでしょうか。
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齋藤 慎平ゲーム会社 リサーチャー
記事や山崎先生のコメントからは提案手法の具体的な内容は分かりませんでしたが、認知の有無を予測できるなら、広告効果を高めることに役立ちそうですね。
ただ予測精度を相関係数で主張するのは初めて見ました。
予測対象が連続値なら二乗誤差など、アンケートの回答結果とあるため片方はカテゴリカル変数(順序尺度)じゃないかという気もします、その場合は判別率などを用いるのが普通ではないかと思うのですが、なぜ相関係数なのでしょう？
追記
すごく勉強になる資料を見つけました
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsidre1965/1994/172/1994_172_165/_pdf
やはり相関係数では精度を主張できないのでは。
記事がおかしいのでしょうか。
追記2
山崎先生から補足いただきました。ありがとうございます。
親和性を議論するための順位相関とのこと。扱っているデータイメージでき、納得しました。
元のリリースは記事のワードから検索しても見つけられなかったのですが、後ほど探して拝読します。
NORMAL
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