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全数調査 標本誤差の検索結果1 - 8 件 / 8件

  • 「全数調査なら何でもわかる」という誤解 - 間違えがちな母集団とサンプリングそしてベイズ統計 - - ill-identified diary

    この文章は pandoc-hateblo で tex ファイルから変換しています. PDF 版はこちら 2021/10/15 追記: 後半のベイジアンブートストラップに関する解説はこちらのほうがおそらく正確です ill-identified.hatenablog.com 概要挑発的なタイトルに見えるかも知れないが, 私はしらふだしこれから始めるのは真面目な話だ — 正直に言えばSEOとか気にしてもっと挑発的なタイトルにしようかなどと迷ったりはしたが. 「全数調査できれば標本抽出の誤差はなくなるのだから, 仮説検定は不要だ」という主張を見かけた. いろいろと調べた結果, この問題を厳密に説明しようとすると最近の教科書には載ってない話題や視点が必要なことが分かった. ネット上でも勘違いしている or よく分かってなさそうな人をこれまで何度か見かけたので, これを機に当初の質問の回答のみならず関

      「全数調査なら何でもわかる」という誤解 - 間違えがちな母集団とサンプリングそしてベイズ統計 - - ill-identified diary
    • CA1975 – オルタナティブな情報を保存する:統計不正問題からこれからの図書館を考える / 福島幸宏

      オルタナティブな情報を保存する:統計不正問題からこれからの図書館を考える 東京大学大学院情報学環:福島幸宏(ふくしまゆきひろ) はじめに 2018年12月に発覚した厚生労働省所管の毎月勤労統計調査の不正問題は(1)、問題が経済・雇用政策の根幹にかかわるだけに、大きな波紋があった。非常に多くの検証や報道がなされたなか(2)、明治初年以来の伝統を誇る日本統計協会では、月刊誌『統計』において、2019年中に5回も「統計の信頼性向上をめざして」という特別企画を組んでいる。結局この問題を発端にした政府統計の不備は、「政府の一斉点検によると、56ある基幹統計のうち約4割で問題が見つかっている」(3)とされている。日本の基幹統計が全く信頼性を失ったことのインパクトは非常に大きい。 この事件は、一見直接的な当事者でない図書館にも深い関係を持つ。従来、図書館は収蔵している個別の図書館資料の記述が検証を要する

        CA1975 – オルタナティブな情報を保存する:統計不正問題からこれからの図書館を考える / 福島幸宏
      • 日本統計学会「公的統計に関する臨時委員会報告書」はどこがおかしいのか (2): ベンチマーク更新について - remcat: 研究資料集

        日本統計学会「公的統計に関する臨時委員会報告書」がいろいろおかしい 件について、前回の記事 の後半にひきつづき、2018年1月のベンチマーク更新にともなう「断層」の話 目次 2018年1月断層の4つの要因 2018年1月断層についての日本統計学会の認識 「ベンチマーク」とは何か ベンチマーク更新で何が変わったのか 「宿泊業,飲食サービス業」にみる労働者数の変動 乖離の経過と原因 「補正比」以外の効果 次回予告 2018年1月断層の4つの要因 毎月勤労統計の公表値が何かおかしいといわれはじめたのは、2018年6月調査の「現金給与総額」の前年比増加率が21年ぶりの高水準を示したあたりから。2018年9月12日には、統計作成手法の変更によって所得が高めに出ていることを『西日本新聞』が報じている。 政府の所得関連統計の作成手法が今年に入って見直され、統計上の所得が高めに出ていることが西日本新聞の取

          日本統計学会「公的統計に関する臨時委員会報告書」はどこがおかしいのか (2): ベンチマーク更新について - remcat: 研究資料集
        • 【社会福祉士】赤マル💮勉強!2周目31ー2 - 社会福祉士&医療事務(診療報酬実務能力試験)の資格の合格を目指そう!

          どうも~。当ブログをご覧いただいてる、そこのあなた!毎度ご覧いただき、ありがとうございます。担当のSW-challengeで~す。 今回もさっきの続きの私の赤マル勉強方法をご紹介します。👏 それでは、いってみましょう。(^-^)/ 目次 1、第5問:2017年度💮社会調査問86📖 (1)問題について📕 (2)結果💯 (3)前回との比較!📃 (4)感想📱 2、第6問:社会調査問87📖 (1)問題について📕 (2)結果💯 (3)前回との比較!📃 (4)感想📱 3、第7問:社会調査問90📖 (1)問題について📕 (2)結果💯 (3)前回との比較!📃 (4)感想📱 (5)この科目の現在の習熟度について🍀 4、まとめ✏️ 番外編🌹 注意事項⚠️ 赤マルのサイトから問題文と選択肢を引用しています。(赤マルから許可をえています。✏️) 実際の試験の選択肢の番号とは異

            【社会福祉士】赤マル💮勉強!2周目31ー2 - 社会福祉士&医療事務(診療報酬実務能力試験)の資格の合格を目指そう!
          • 2022年社会福祉士国家試験 最期のあがき学習⑥『社会調査の基礎』 - 食べるをいかすライオン

            こんにちは、あおさん(@aosan)です。 2022年社会福祉士国家試験を受験する最後のあがきで、19科目の覚えておくべき重要項目をまとめてシェアします。 私の備忘録であると同時に、他者にシェアする、他者に教えることで自分の学習効果を上げようという狙いです。 ですので、記事の作りはほぼ備忘録なので、超簡素になります。そこのところよろしくお願いいたします。 専門科目の『社会調査』です。 他の科目と違い、理解よりも記憶が大部分の科目なので、ここはきっちり点を取っていこう。 それでは6回目のスタートです。 社会調査の意義と目的 社会調査の歴史 農村研究 各国の社会調査の歴史 社会調査をめぐる法と倫理 統計法 主な基幹統計 社会調査における倫理 量的調査 量的調査の過程 量的調査の種類 標本抽出(サンプリング)の方法 横断調査と縦断調査 自計式調査と他計式調査 測定 尺度の種類 尺度を評価する基準

              2022年社会福祉士国家試験 最期のあがき学習⑥『社会調査の基礎』 - 食べるをいかすライオン
            • 日本統計学会「公的統計に関する臨時委員会報告書」はどこがおかしいのか (1): 母集団補助情報に関する誤解 - remcat: 研究資料集

              目次 はじめに 情報更新の頻度 母集団労働者数の推定方法の問題 2018年1月の「断層」について はじめに 日本統計学会「公的統計に関する臨時委員会報告書」がいろいろおかしい件、まずは毎月勤労統計調査が利用する「母集団の補助情報」に関して、報告書9ページにあるつぎの記述から。 比推定とは、調査で得られる結果を、調査とは別な経路で入手できる母集団の補助情報を組合わせることで、推定の精度を高める(推定量の分散を小さくする)方法である。毎月勤労統計調査で利用している補助情報は、5年に2回全数調査として実施される経済センサスの結果から得られる「母集団の労働者数」であり、毎月勤労統計調査では層別抽出と比推定を組み合わせているため、ある程度、回収率が変動しても、安定的な推定を可能としている。 ――――― 日本統計学会「公的統計に関する臨時委員会報告書 第一部: 毎月勤労統計調査の不正をめぐる事案に関す

                日本統計学会「公的統計に関する臨時委員会報告書」はどこがおかしいのか (1): 母集団補助情報に関する誤解 - remcat: 研究資料集
              • 毎月勤労統計調査1994-2001年の誤差率表がほとんど同一数値である件 - remcat: 研究資料集

                前回記事「まちがいさがし」 の答え。 下記の画像は、毎月勤労統計調査による「標本誤差率」の表を『毎月勤労統計要覧』各号からコピーしてきたものです。2001年からさかのぼって1996年まで、8枚あります。この表のなかに、年次によって数値にちがいのあるところはいくつあるでしょうか。ただし、1枚目 (2001年) の表で赤枠で囲ってある部分だけを対象とします。 〔……〕 ※ 『毎月勤労統計要覧』該当ページについては http://tsigeto.info/maikin/#data からPDFファイルを見ることができます ―――― 「まちがいさがし:毎月勤労統計調査1994-2001年の誤差率表」(2019-08-20) https://remcat.hatenadiary.jp/entry/20190820/puzzle 目次 解答 出題意図 結果 議論 解答 2001年を基準として、ちがいのあ

                  毎月勤労統計調査1994-2001年の誤差率表がほとんど同一数値である件 - remcat: 研究資料集
                • 私にとって分析とは、人間(行動)理解の礎 前編:アナリティクス賢者訪問 第2回 株式会社クロス・フュージョン 衣袋宏美さんに聞く

                  『アナリティクス賢者訪問』連載の趣旨アタラ合同会社コンサルタントの大友が、アナリティクス業界を牽引する著名な方々のもとを訪れ、それぞれの分析に対する想いや考え、魅力に感じる部分などをお聞きする新連載「アナリティクス賢者訪問」。第1回は株式会社プリンシプルでGoogle アナリティクススペシャリストを務めるRayさんにお話を伺ってきました。 今回の賢者:株式会社プリンシプルのRayさん話し手株式会社プリンシプル ソリューションディビジョンテクノロジーチームGoogle アナリティクススペシャリストRayさん【聞き... 今回の賢者:株式会社クロス・フュージョンの衣袋宏美さん 第2回目となる今回は、株式会社クロス・フュージョンで代表取締役を務める、衣袋宏美さんにお話を伺いました。同記事は、前後編の2回に分けてお届けいたします。 話し手 株式会社クロス・フュージョン 代表取締役 衣袋宏美さん 聞

                    私にとって分析とは、人間(行動)理解の礎 前編:アナリティクス賢者訪問 第2回 株式会社クロス・フュージョン 衣袋宏美さんに聞く
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