投稿者「elsur」のアーカイブ

読了：Andreadis & Kartsounidou (2020) 調査票が長すぎるときはむしろ2回の調査に分けたほうが完了率や回答品質が上がるのでは？ 試してみました

Andreadis, I., Kartsounidou, E. (2020) The Impact of Splitting a Long Online Questionnaire on Data Quality. Survey Research Methods, 14(1), 31-42.

　仕事の調べものをしていて見かけ、要旨をざっとみて、あ、これは今探してるやつじゃないな… とわかっていたのだけど、面白いんでついつい全部めくっちゃった奴。
　著者らはギリシャの大学にお勤め。掲載誌はIF 0.9… シブイ…
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読了: Jia et al.(2014) 調査対象者に調査票の一部分だけ答えてもらう調査データで確認的因子分析するときに必要な標本サイズ

Jia, F., Moore, W.G., Kinai, R., Crowe, K.S., Schoemann, A.M., Little, T.D. (2014) Planned missing data designs with small sample sizes: How small is too small? International Journal of Behavioral Development. 38(5), 435-452.

　計画欠損データの分析は標本サイズがどのくらい小さいとやばいか、という論文。仕事の都合でざーっと目を通した。
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読了：Rust, et al.(2004) マーケティングの生産性をどうやって測るかレビュー

Rust, R.T., Ambler, T., Carpenter, G.S., Kumar, V., Srivastava, R.K. (2004) Measuring Marketing Productivity: Current Knowledge and Future Directions. Journal of Marketing, 68, 76-89.

　仕事の都合で調べ物しててめくったやつ。

　いわく… マーケティングの支出は株主価値を高めるのか。そのアカウンタビリティが欠けているせいで予算が減らされてしまっている。
　本論文ではマーケティング・アクションの生産性の測定について、幅広い枠組みをご提案しましょう。なおこの論文では、製品とかプライシングとか顧客リレーションシップとかじゃなくて、いわゆるマーケティング支出(コミュニケーションとかプロモーションとか)に注目する。

　… というイントロからはじまる論文なんだけど、取り扱う範囲があまりに広く、あまりに総説的なレビューなもので、読んでてそんなに面白いものではなかった(すいません)。
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読了：Groenen & van de Velden (2016) SMACOFアルゴリズムによるMDSについて解説しましょう

Groenen, P.J.F, van de Velden, M. (2016) Multidimensional Scaling by Majorization: A Review. Journal of Statistical Software. 73(8).

　仕事の都合でMDSについて考えていて(滅多にないことである)、Rのsmacofパッケージの実戦投入に先立つ儀式として読んだ論文。
　smacofパッケージについては開発者自身による紹介論文を読んだことがあるのだが、そのときはあまり理解できなかった。この論文はsmacofパッケージの紹介ではあるが、書いているのは第三者のようで、もっとわかりやすいかな、と思って。
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読了: Galinsky, Maddux, Galin, & White (2008) 交渉相手の立場に立って考えるべきか、交渉相手に共感すべきか

Galinsky, A.D., Maddux, W.W., Galin, D., White, J.B. (2008) Why it pays to get inside the head of your opponents: The differential effects of prespective taking and empathy in negotiations. Psychological Science, 19(4), 378-384.

　他者視点を取得させる手続きについて調べていて手に取った奴。
　著者らについてはよく知らないんだけど、第一著者はコロンビア大ビジネススクールの偉い人で、「競争と協調のレッスン」という翻訳書がある。表紙がいかにもなビジネス書っぽくて、なんかこう手が伸びない感じだけど…
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読了: Kim, Park, & Kim (2013) ブランドと強いリレーションシップを持つ顧客はブランド拡張をどう評価するか

Kim, K., Park, J., Kim, J. (2013) Consumer-brand relationship quality: When and how it helps brand extensions. Journal of Business Research, 67(4), 591-597.

　仕事の都合でめくった奴。Google様いわく被引用回数93。
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読了: Agarwal & Rao(1996) ブランドエクイティを測る調査項目ってどれがいいのか実験してみました

Agarwal, M.K., Rao, V.R. (1996) An empirical comparison of consumer based measures of brand equity. Marketing Letters, 7(3), 237-247.

　消費者ベースのブランド・エクイティ指標の妥当性を調べましたという論文。
　ずっと前に「必ず読むこと」とタグをつけ(たしかケラーの分厚い本で引用されていたのだと思う)、入手を試みたのだが成功しなかった。ところが、このたび調べものをしていてこの論文がreferされているのをみかけ、試しに検索してみたらPDFが一発で見つかった。仕方がないのでざっと目を通すことに。
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読了：「ブランド評価手法 マーケティング視点によるアプローチ」

ブランド評価手法: ―マーケティング視点によるアプローチ― (シリーズマーケティング・エンジニアリング 5)
守口 剛, 佐藤 栄作, 守口 剛, 佐藤 栄作
仕事の都合で通読した。マーケティング視点からのブランド評価(財務的なのれん評価の視点ではなくて) の、分析手法とモデルに焦点をあてた解説書、とのこと。2014年刊行。
　最近はなにを読んでも端から忘れちゃうので、メモを残しておこう…
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読了：Engel et al.(2012) 多変量データ視覚化のための次元縮約手法レビュー

Engel, D., Huttenberger, L., Hamann, B. (2012) A Survey of Dimension Reduction Methods for High-dimensional Data Analysis and Visualization. Visualization of Large and Unstructured Data Sets: Applications in Geospatial Planning, Modeling and Engineering – Proceedings of IRTG 1131 Workshop, 135-149.

　次元縮約についてのレビュー論文。ちょっと調べものがあって。
　Rdimtoolsというパッケージのマニュアルでお勧めされていたので読んでみたんだけど、Google様いわく被引用数63。だいじょうぶなんだろうか… いや、まあ、いいけどさ…
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読了：Josephy et al. (2016) ランダム切片プロビット回帰混合モデルでクラスタサイズがすごく小さい場合のRパッケージを品定め

Josephy, H., Loeys, Tom, Rosseel, Y. (2016) A Review of R-packages for Random-Intercept Probit Regression in Small Clusters. Frontiers in Applied Mathematics and Statistics. 13.

　題名の通り、一般化線型混合モデル、アウトカムは二値、リンクはプロビット、ランダム切片付き、クラスタサイズはめっちゃ小さい、という際のRに使えるパッケージを比較しましたという論文。
　正直なところ、そういう局面になったらそのとき悩めばいいわけで、別に読まなくてもいいんだけど、なんだかなあこんなんで論文一本書けちゃうんだなあ(すいません)…などと呟きながら眺めていて、つい最後まで読んでしまった。だって気楽じゃないですかこういう話題。いささか心がなごむのであります。
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読了：Hadeker et al. (2018) ロジスティック混合回帰モデルで得た回帰係数を集団レベルの係数に変換する方法

Hedeker, D., du Tout, S., Demirtas, H., Gibbons, R.D. (2018) A note on marginalization of regression parameters from mixed models of binary outcomes. Biometrics, 74(1), 354-361.

　ロジスティック回帰混合モデルからランダム切片を取っ払ったとき(marginalizeしたとき)、固定効果の係数をどう修正すれば良いかという解説。仕事の都合で必要になりそうな話題なので目を通した。
　第二著者の所属はScientific Software International。ここはたしかHLMの開発元だ。なんか関係あるのかな。
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読了：Leeper (2018) Rのmarginsパッケージで回帰モデルの平均限界効果を求める

Leeper, T.J. (2018) Interpreting Regression Results using Average Marginal Effects with R’s margins.

Rのmarginsパッケージのvignetteのひとつ(技術詳細編)。これまでこういうパッケージは全然使ってなかったんだけど、実戦投入しようかと思って目を通した。
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読了：Pavlou, et al.(2015) 一般化線形混合モデルで学習データにはなかったクラスタに属している個人について予測するには

Pavlou, M., Ambler, G., Seaman, S., Omar, R. (2015) A note on obtaining correct marginal predictions from a random intercepts model for binary outcomes. BMC Medical Research Methodology, 15:59.

　たまたまどこかで題名をみかけて、そうそうこれ前から疑問に思ってた話だよなと気づき、移動中にざざーっと目を通した。
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読了：Held & Ott (2018) ベイズ・ファクターとP値、その超ややこしい関係

Held, L., & Ott, M. (2018) On p-value and bayes factors. Annual Review of Statistics and Its Application, 5, 393-419.

題名の通り、p値とベイズ・ファクターの関係についての解説。仕事の都合で調べたいことがあって読み始めたんだけど、いやあ、難しかった… 面倒くさかった…
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読了：Hastie (2020) リッジ正則化についてこれでもかこれでもかと語り倒す

Hastie, T., (2020) Ridge Regularization: An essential concept in data science. Technometrics.

Hastie先生、リッジ正則化についてこれでもかこれでもかこれでもかこれでもかと語り倒すの巻。都合により勉強したい箇所があって目を通したんだけど、正直、疲れた…
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読了: Hofstetter, et al. (2013) あなた最近エクササイズしてますか？ Facebook上のあなたの友達にも裏をとり、答えが一致したら報酬をあげます

Hofstetter, R., Hildebrand, C., Herrmann, A., Huber, J. (2013) Revealing Painful Truths: the Impact of Friends on Self-Reports of Health-Related Behavior. Advances in Consumer Research, 41.

　仕事で探し物をしていてついでに目を通した奴。本文1ページ半、見出しも図表も空行も一切なく本文が切れ目なく続く。推敲もなんだかちょっといい加減な感じ。学会発表要旨なんじゃないかと思う。
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読了：Islam (2011) 回帰分析でt検定したい人のための誤差項の正規性検定

うーん、最近めくった奴なのに、なぜ目を通したのか全然思い出せない… きっとそのときにはなにか事情があったんだろうけど…

Islam, T.U. (2011) Normality Testing: A New Direction. International Journal of Business and Social Science. 2(3), 115-118.
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