サンプリングウエイトを用いた一般的な多層モデルの一般的な多層モデリング

要旨 本記事では、サンプリングウエイトを用いた一般的な多層モデルに対する近似無偏多層擬似最大尤度（MPML）推定法を研究します。様々な要因が推定法に与える影響を特定するためのシミュレーション研究を行います。本研究に含めた要因は、スケーリング方法、クラスターのサイズ、選択の不変性、選択の情報量、クラス内相関、および標準化されたウエイトの変動性です。スケーリング方法は、各レベルでのウエイトの正規化方法を示す指標です。選択の不変性は、同じ選択メカニズムがクラスター全体に適用されているかどうかを示す指標です。選択の情報量は、選択がどれほどバイアスがかかっているかを示す指標です。我々は研究結果を要約し、実用的な応用に利用できるMPML法に基づく多段階手順を推奨します。