14.4 カテゴリカル媒介変数

モデル推定におけるカテゴリカルな媒介変数の扱いは、 推定量によって異なる。次のモデルについて考えよう。uをカテゴリカル変数として、

x -> u -> y

問題は、uがxによって予測される従属変数である場合のuの扱われかた、 そしてuがyを予測する独立変数である場合のuの扱われ方である。

• WLS推定の場合、uのxへの回帰ではプロビット回帰係数が推定される。 yのuへの回帰では、連続潜在反応変数 u* が共変量として用いられる。
• ML推定の場合、 uのxへの回帰では、ロジスティックないしプロビット回帰係数が 推定される。yのuへの回帰では、観察変数uが共変量として用いられる。
• ベイズ推定の場合、uのxへの回帰では、プロビット回帰係数が推定される。 yのuへの回帰では、観察変数 u ないし潜在反応変数 u* が 共変量として用いられる。どちらを用いるかはANALYSISコマンドの MEDIATORオプションで指定する。