回帰分析 (パネルデータと固定効果モデル)

1. データの種類
-1.1 クロスセクション・データ
-1.2 パネル・データ

2. パネル・データを使った回帰分析
-2.1 個体間と時期の違いを考慮しない場合
-2.2 個体間と時期の違いを考慮する場合

1. データの種類

データは大きく次の様に分類できる。

1. クロスセクション・データ（横断面データ）

2. 時系列データ
   ・一つの対象についての時間を通じた変化を記録したデータ
   ・マクロ経済についての集計データの分析などでよく使われる
   例）都道府県人口(2000-2016)　　

3. パネル・データ
   ・クロスセクション・データと時系列データのハイブリッド版

4. コホート・データ・・・同じ生年でカテゴリー化したデータ（単年度のみ）

5. プールド・データ・・・複数年のクロス・セクションデータを調査度年の区別なくプールして使うデータ

ここではとりわけ政治学で使われることが多い「クロス・セクションデータ」と「パネル・データ」について取り扱う。

1.1 クロスセクション・データ

• 一時点において複数の対象の情報を横断的に集めたデータ
  
• 同一時点での複数の変数間の分析ができる
  
• 官庁統計の多くはクロス・セクションデータ

例）2015年度の早稲田大学の学部別志願者数、受験者数、合格者数

1.2 パネル・データ

• クロス・セクションデータ + 時系列データ = パネル・データ
  
• 同一の標本について、複数の変数を時系列的に調べて記録したデータ
  
• 豊富な情報量を持っているため，より精度の高い分析に使うことが可能

例）2013-2015年の早稲田大学の学部別受験者数と合格者数

2. パネル・データを使った回帰分析

2.1 個体間と時期の違いを考慮しない場合

• 4つの選挙区で行われた7回の衆議院選挙 (2000-2017) における政権与党が獲得した得票率 (vs)に関する架空データ

データ：

• district:選挙区
  
• year :衆議院選挙が行われた年
  
• vs :政権与党が得た得票率 (%)
  
• disaster:2011年3月に津波による被害を受けた選挙区 = 1、そうでない選挙区 = 0

パネル・データの一例

与党支持率と震災（架空データ）