計量分析におけるミクロとマクロ - 社会学者の研究メモ

このエントリは関心のない人は読まない方がいいかもしれません。（頭が痛くなるわりにそれほど重要な話でもないので。） 計量分析の世界では、しばしば「性別」や「学歴」が個人レベル変数で、たとえば国の特徴を表す変数（「社会支出のGDP比」など）がマクロ変数だと考えられています。結論から言えば特に問題はないのですが、ではどうして後者がマクロ変数なのかと考えはじめると、意外にややこしい説明が必要になります。 しばしばなされる説明は、マクロ変数は「集団の特性」を示す、というものです。たとえば教育社会学でしばしば利用される学校データだと、個人の特徴（性別、出身家庭のSES、エスニシティなど）に対比して学校レベルの特徴（生徒数、男女比、公立か私立か、学校の人種構成など）がマクロである、と理解されています。 しかしここで「集団の特徴だとマクロレベルだ」と考えると、性別やエスニシティがなぜミクロレベルなのかがう

[tsfmysd]

“要するにあらゆる変数は集団の（厳密にはデータの最小単位の）「分け方」だと言うことができてしまうわけです。”

[ssuguru]

「まとまっていること（によって影響を及ぼし合い、観測不可能な影響を与えていること）」自体から発生する効果を想定できる分け方（大卒者など）に対応する特徴（学歴など）をマクロ変数と呼ぶことがあり、

[contractio]

計量分析にとって「重要ではない」理由は理解できて勉強になったが、それはそれとして、このへんは「ひとの分類」にかかわる概念使用という点でいうと いろいろネタがありそうですな。

[namawakari]

ミクロ/マクロの恣意性について。