要旨（「BOOK」データベースより）パネルデータの分析では定番の固定効果モデルについて、従属変数のタイプ別にデータの準備の仕方、推定方法、プログラム例、結果の解釈といった手順から、推定にかかりうるバイアスなどの注意点まで、初学者が知りたいポイントを簡潔にまとめた入門書！目次第1章　はじめに第2章　線形固定効果モデル　――基礎編2.1　2期の場合2.2　2期の場合の差分値法の拡張2.3　1人当たり3期以上の場合の一階差分法2.4　1人当たり2期以上の場合のダミー変数を用いる方法2.5　固定効果モデルにおける時間との交互作用2.6　ランダム効果モデルとの比較2.7　ハイブリッド法2.8　要約第3章　固定効果ロジスティックモデル3.1　2期の場合3.2　3期以上の場合3.3　時間との交互作用3.4　ハイブリッド法3.5　応答変数が3カテゴリ以上である場合3.6　要約第4章　カウントデータのための固定効果モデル4.1　1人当たり2期のカウントデータのためのポアソンモデル4.2　1人当たり3期以上のデータのためのポアソンモデル4.3　カウントデータのための固定効果負の二項モデル4.4　ハイブリッド法4.5　要約第5章　イベント・ヒストリー・データの固定効果モデル5.1　Cox回帰分析5.2　固定効果Cox回帰分析5.3　いくつかの欠点5.4　Cox回帰モデルのハイブリッド法5.5　繰り返しのないイベントに関する固定効果モデル5.6　要約第6章　固定効果モデルを含む構造方程式モデル6.1　潜在変数モデルとしてのランダム効果6.2　潜在変数モデルとしての固定効果6.3　固定効果とランダム効果の折衷モデル6.4　ラグ付き予測変数を伴う双方向効果6.5　要約付録A　Stataプログラム（第2章～第5章）付録B　Mplusプログラム（第6章）参考文献索　引出版社からのコメントパネルデータの分析法である固定効果モデルの入門書。数式の展開は最小限にとどめ，適切に因果推論を行うための重要な手法を解説。内容紹介　もっとも重要なパネルデータの分析法である固定効果モデルの入門書。調査データでは，独立変数と相関するその他の変数をすべて統制することが事実上不可能であるため，回帰係数の推定に歪みが生じるおそれがある。この問題を緩和する方法の一つが固定効果モデルであり，時間による変化のない変数は，観測されていないものであっても統制できるという利点がある。　本書は数式の展開は最小限にとどめ，基礎から応用まで，豊富な具体例を示しながらわかりやすく解説している。従属変数のタイプ別にデータの準備の仕方，推定方法，プログラム例，結果の解釈の仕方，どのような場合に推定にバイアスがかかるのか，といった初学者が知りたいポイントが簡潔にまとめてある。著者は応用統計学・社会学の権威で，本書以外にも評価の高い概説書が多数。[原著: Fixed Effects Regression Models, Sage Publications, Inc., 2009]著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）Allison,Paul D.(ALLISON,PAUL D.)米国ペンシルバニア大学の名誉教授であり、自ら創設したＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌ　Ｈｏｒｉｚｏｎｓ社の経営にも従事している。１９７６年ウィスコンシン大学で社会学の博士号を取得。これまでに線形回帰、対数線形（ログリニア）分析、ロジスティック回帰、構造方程式モデル、不平等の尺度、欠測データの分析、イベント・ヒストリー分析（生存時間解析）など多岐にわたる書籍と論文を執筆している。現在は、縦断的データの分析法が主な研究テーマであり、特に事象が生じる原因と結果を特定する方法と欠測データの分析を中心に研究している。グッゲンハイムフェローでもあり、社会学の方法論の発展への顕著な貢献が認められて２００１年にラザースフェルド賞を受賞した。２０１０年にはアメリカ統計学会のフェローに任命されている。また、継続的な統計教育に関してアメリカ統計学会優秀賞を２度受賞している太郎丸 博(タロウマル ヒロシ)１９９５年大阪大学大学院人間科学研究科博士後期課程退学。現在、京都大学文学研究科教授。博士（文学）。専門：社会階層論、社会学方法論、数理社会学、科学社会学