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XLSTATを用いた調査データのレーキング

20/10/2017

このチュートリアルは、調査された標本が母集団をよりよく代表するような重みを生成して、調査の結果をレーキングする 方法を示します。

調査標本をレーキングするデータセット

データと結果のExcel シートは、 こちらをクリックしてダウンロードできます。

.このデータはある会社の200人の従業員の仕事での満足度に関する調査です(シミュレーション・データ)。調査には2つの補助変数が含まれます: gender(性別) (1: male(男性), 2: female(女性)) およびage(年齢) (1:45)。会社全体でのこれらの変数の比率がわかっています (marginal control totals:周辺制御度数)。この会社では10000人の従業員がいます。

Sat列には、この分析のステップでは使用しない満足度スコアがあります。我々は、調査標本および母集団において、補助変数のモーダリティについて近い比率を獲得するために、我々の調査標本に適用できるレーキング重みを発見することに興味があります (Deming and Stephan, 1940)。

調査標本のレーキングのセットアップ

XLSTATを開いて、リボン中のデータ準備 ボタンをクリックし、調査標本のレーキングを選択します(下記参照)。

Raking1.gif

ボタンをクリックすると、ダイアログ・ボックスが現れます。Excelシート上でデータを選択します。 補助変数(gender と age)を選択するだけでよいです。

周辺制御度数は、レーキングされるデータと同じ順序で、すべて一緒に選択されなければなりません(変数ごとに1列;モーダリティごとに1行)。

各列の合計は、同じ値(ここでは10000)にならなければなりません。我々は、変数の列タイトルを選択したので、 変数ラベルオプションは有効化されたままです。

Raking2.gif

オプションタブでは、我々は推定手法として レーキング比 を選びます。

Raking3.gif

OKボタンをクリックすると、計算が始まります。そして、結果が表示されます。

調査標本のレーキングの結果の解釈

XLSTATが表示する最初の結果は、 レーキング前の補助変数に関する基礎統計量です。

そして、第2の表は、各オブザベーションについての最終重み、初期の補助変数および重み比(最終重み/初期重み)を含みます(オブザベーション1から13については下記参照)。

Raking4.gif

そして、レーキング後の基本統計量が表示されます。得られた重みを用いて、調査標本と母集団で統計量が同じであることがわかります。

Raking5.gif

適応され、従業員の満足度のさらなる分析に使用できる最終重みが得られました。

お問合わせは、マインドウエア総研へ。

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