Imai (2011) 項目カウント法の多変量回帰分析

論文情報

Kosuke Imai (2011) Multivariate Regression Analysis for the Item Count Technique, Journal of the American Statistical Association, 106:494, 407-416, DOI: 10.1198/jasa.2011.ap10415

要約

項目カウント法は、人種的偏見や薬物使用などのセンシティブな質問に対して、回答者の正直な回答を引き出すように設計された調査方法です。この手法は、リスト実験または非一致カウント法としても知られており、一般的に使用されている無作為化応答法の代替法である。本論文では、項目カウント法を用いた効率的な多変量回帰分析のための新しい非線形最小二乗推定法と最尤推定法を提案する。計算を容易にするために、2段階の推定手順と期待値最大化アルゴリズムを開発した。研究者は通常、敏感な質問に肯定的に回答する確率が回答者の特性の関数としてどのように変化するかを知りたいと考えているため、多変量回帰分析を可能にすることは不可欠である。実証的な例として、提案された方法論を1991年のNational Race and Politics調査に適用しました。小規模シミュレーション研究により、最尤推定量が代替推定量よりも実質的に効率的であることが示唆された。間接的な質問は情報の損失を意味するため、統計的な効率性は項目数法の重要な懸念事項である。提案された方法論を実装するためにオープンソースのソフトウェアが公開されている。