岩崎学(2021) 統計的因果推論の視点による重回帰分析. 日本統計学会誌, 50(2), 363-379.
　ファイル整理の途中で目を通した(仕事からの逃避ともいう)。日本統計学会賞の受賞記念論文。重回帰分析を教える人向けの啓蒙論文である。
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Brumback, B., He, Z. (2011) The Mantel-Haenszel estimator adapted for complex survey designs is not dually consistent. Statistics and Probability Letters, 81, 1465-1470.

　仕事の都合で致し方なく読んだ奴について記録しておくけど、正直、面白くも何ともない話である。(著者の先生、すいません…)
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Show, R., Colimore, K. (1988) Humanistic Psychology as Ideology: An Analysis of Maslow’s Contradictions. Journal of Humanistic Psychology, 28, 51-74.

　マズロー心理学に潜むイデオロギーを徹底批判しますという論文。Google様いわく引用元は59件、意外に多い。
　別にいま読むこたないんだけど、ファイルを整理していてなんとなく目を通してしまった。前に読んだ松井(2001)で存在を知り、面白そうだなとPDFを探して保存しておいたものだと思う。
　著者の一人目は博士の院生さん、二人目は大学のmanagerial staffとある。お名前で検索したところ、Karen ColimoreがPrinceton Regional Chamber of CommerceのPresidentに着任しましたという記事があって、その略歴紹介で、別れた夫はビジネス・コンサルタントのRobert Showという人だと書いてあった。若かりし二人の青春の論文なんでしょうね。
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Thompson, M.E., Wu, C. (2008) Simulation-based randomized systematic PPS sampling under substitution of units.　Survey Methodology, 34(1), 2-10.

　仕事の都合で読んだ奴。標本抽出デザインがややこしくて包含確率が解析的に出せないとき(ここではProportion-to-size標本抽出で回答拒否があるという場面を想定している)、計算機パワーで無理矢理なんとかしちゃうという話である。
　掲載誌はカナダ統計局が出している雑誌で、著者らはITC China Surveyというタバコについてのコホート調査の中の人らしい。
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Thaler, R.H. (1999) Mental Accounting Matters. Journal of Behavioral Decision Making. 12, 183-206.

　セイラー先生、心的会計について語り倒すの巻。google様によれば引用文献4208件というお化け論文である。
　仕事の都合で目を通した。正直なところ、こういうのいまさらあんまり読みたくないんだけど… 人生はアイロニーに満ちている。

　読み物としては面白いんだけど、事例が豊富すぎて疲れてしまい、途中からメモがいい加減になっている。
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Haggstrom, G.W. (1983) Logistic Regression and Discriminant Analysis by Ordinary Least Squares. Journal of Business & Economic Statistics, 1(3), 229-238.

　勤務先の仕事の都合で、多数の多項ロジスティック回帰モデルのパラメータ推定値を、ダミー変数に対する線形回帰モデルのパラメータ推定値へと大急ぎで変換しないといけないという謎の用事ができてしまい(自分でもこいつ何言ってんだと思う)、慌てて読んだ奴。事情はちょっと書けないけれど、なぜそんなシュールな事態に陥ったものかと、正直、途方に暮れた。ところが読んでいる途中で、さらなる別の事情によって必要性が消滅したもので、この論文のほうは続きを読む気が失せてしまった。整理の都合上、読了としておく。
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松本雄大(2019) ベイズ統計モデリングによるAge-Period-Cohort分析: ランダム効果モデル, リッジ回帰モデル, ランダムウォーク. 理論と方法, 34(1), 99-112

　仕事の都合で読んだ。掲載誌は数理社会学会の発行。いわゆるコウホート分析の推定手法について解説し、簡単なシミュレーションで特徴を示す、という内容。
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　仕事の話なので抽象化して書くけれど、被験者内１要因の実験計画、被験者x要因内でさらに反復測定(反復回数は一様でない)、目的変数は二値。検定したいんだけどやり方がよくわからん、どうすればいい？ …という主旨のお問い合わせを、先日受けた。うーん、それは確かに、ちょっと困るかも。少なくとも市場調査のルーチンワークからは外れている。
　それはもうGLMMなんじゃないっすかね、と説明しかけて、いや待てよ、こういうときにはGEEってのもあるよな、というのが頭をよぎり、どんよりした気分になった。GEE(一般化推定方程式)、それは過去なんどか勉強しようとしては挫折した、私にとっての鬼門のひとつなのである。

Hubbard, A.E., et al. (2010) To GEE or Not to GEE: Comparing Population Avarage and Mixed Models for Estimating the Associations Between Neighborhood Risk Factors and Health. Epidemiology, 21(4), 467-474.
　というわけで、易しそうな文献で再チャレンジ。
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O’Gorman, T.W, Woolson, R.F., Jones, M.P. (1994) A Comparison of Two Methods of Estimating a Common Risk Difference in a Stratified Analysis of a Multicenter Clinical Trial. Controlled Clinical Trials, 15, 135-153.

　仕事の都合で読んだ。層別された2×2クロス表について層を潰したリスク差を求めるとき、マンテル・ヘンツェルのアプローチだとどうなるか、という話。
　MHオッズ比についての解説はその辺の教科書に載っているけど、リスク差についての解説は少ないので、仕方なくめくった。勤務先の本棚にあるAgrestiの厚い本に書いてあったような気がするけど、いま自宅に閉じこもっているもので…
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Lu, Z.H., Chow, S.M., Loken, E. (2016) Bayesian Factor Analysis as a Variable-Selection Problem: Alternative Priors and Consequences. Multivariate Behavioral Research, 51(4), 519–539.

　仕事の都合で因子分析モデルをベイズ推定するとき、いつも悩むのは因子負荷の事前分布の設定である。導師Muthenが提案するベイジアンSEMは確かにすごく有用な手法だと思うし、日本語での紹介が少ないことに義憤を感じて書籍で紹介させて頂いたりもしたんだけど(嗚呼、自己満足)、個別具体的な事例においては、どうしても困っちゃうわけです。いったい負荷の事前分布とはなんなのか… 我々はデータについて何を知っているのか… この世界のなりたちとは… 人生の意味とは… 眠い… 今日は寝よう… っていう風になります。
　
　というわけで、たまたまみつけた論文を読んでみた(目先の仕事からの現実逃避であるともいえる)。ベイジアン因子分析において、因子負荷にspike-and-slab事前分布を与えるのがよろしいのではないでしょうか、という論文。
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Rudolph, K., Diaz, I., Rosenblum, M., Stuart, E. (2014) Estimating Population Treatment Effects From a Survey Subsample. Americal Journal of Epidemiology, 180(7), 737-748.

　これ仕事の役に立つんじゃないかしらんと思って読んでみた奴。Google様的な引用件数は20。
　自分の仕事に近づけて言うと、えーっと、大規模な消費者調査のデータがあり、そのなかの一部の対象者についてだけ広告接触有無と製品購買有無がわかっているとき、母集団における広告効果を推定したい、というような話である。RCTの結果を一般化するんじゃなくて観察研究の結果を一般化するというのがポイント。
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Fattorini, L. (2006) Applying the Horvitz-Thompson criterion in complex designs: A computer-intensive perspective for estimating inclusion probabilities. Biometrika, 93(2), 269-278.

　仕事の関連で調べものをしていて、適切なキーワードがわからず迷走していたんだけど、この論文のイントロ部分にあまり期待せず目を通し、探していたタイプの研究がついに目の前に現れたことに気が付いた。長かった。Google様いわく引用回数93。
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Wang, Y., Petersen, M.L., Bangsberg, D., van der Laan, M.J. (2006) Diagnosing Bias in the Inverse Probability of Treatment Weighted Estimator Resulting from Violation of Experimental Treatment Assignment. Working Papter 211, Division of Biostatistics, University of California, Berkeley.

　仕事の関係でこの1ヶ月近く延々と悩んでいることがあるんだけど、あまりにspecificな問題で、より一般的な問題として捉え直したいもののどう捉えたらいいのかわからず悶々としている。で、なんとジャスト・フィットなタイトルを持つ論文をみつけて大喜びし、アブストラクトは理解不能だったが、勢い込んで読んでみた。
　いや、動機は間違ってなかったと思うんだけど… たしかに私が抱えている問題は、ある種の実験条件の割付の話で、しかし割付は完全には無作為化できておらず、分析にあたって割付確率の逆数でウェイティングしようとしていて、でもそこにはある種のバイアスがあって、それを診断したい、という話なんだけど… 蓋をあけてみたら、求めていたのとはまるきり違う内容で、途方に暮れた。
　意地を張って少しだけ目を通したけど、もうね… 地獄でしたよ…
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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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