107第12章 ■ マルチレベル分析第12章このように，マルチレベル分析では，固定効果と変量効果の両方を表現することが可能であるため，混合モデルともよばれる．具体的にマルチレベル分析を用いた論文を解読してみる．次の論文は「住民の健康度」に与える影響として，「個人」の年齢や所得，婚姻の状況以外に，地域の影響（地域の信頼感や所得格差）がどの程度影響を与えているかを研究したものである．この研究では，従属変数として，健康自覚度（1＝普通／不良，0＝非常に良い／良い）を用いている1）．そこで，階層データとして，1次レベル：住民（個人）2次レベル：地域が成り立つ．変数としては，個人レベルの変数として，年齢・婚姻・学歴・住居の種別・所得が用いられ，地域レベルの変数として，平均等価所得★1・信頼度（人を信用できると回答した人の地域ごとの割合％）・ジニ係数★2が用いられた．この研究では，地域間のばらつき（変動）がみられた場合，その要因が，個人の属性の違いによるものか（構成効果：収入や教育など個人レベルの要因の効果のこと）あるいは，地域の特性（文脈効果：住んでいる地域が健康に与える要因のこと）によるものかを検討する．結果の一部を表11）に示す．まず，モデル1として，個人レベルの変数を何もいれない，つまり「null model★3」で分析が行われた．このモデルは，地域間の分散があるかどうかを示すために行う．この場合，地域間のばらつき（変動＝分散）は，表の1番下にある0.026で，標準誤差は2.48である．モデル1の切片は，－0.90である．健康自覚度の地域の平均は－0.90で，地域間分散は0.026ということになる．このとき，P＝0.01で地域間の分散は有意であることが示唆される．次に，この地域間のばらつきが何によってもたらされているかを示す．まず，個人の特性（年齢・婚姻・学歴・住居の種別・所得）を独立変数に加えたモデル2を実施する．ここで得られた，地域間の分散（表の1番下）0.012とnull modelで得られた0.026を比較する．地域間のばらつきが，個別の特性を考慮することで，減少している．〔（0.026－0.012）/0.026〕×100＝53.8％となり，地域間のばらつきのうち，約54％は個々の特性である性・年齢・所得・教育歴・住居で説明できることになる．さらにモデル3では，地域の要因として平均等価所得・信頼度を加えている．モデル2からさら2マルチレベル分析の読み方図２ 切片と傾きの変動（分散）血圧値食塩摂取量傾きの変動（分散）切片の変動（分散）地域C地域A地域Bnote ★1平均等価所得：世帯の構成員の生活水準を表すように調整した所得のことで，世帯所得を世帯人数の平方根で割ったもの．note ★2ジニ係数：所得や資産の不平等あるいは格差をはかる尺度．均等に分配されている場合は0となり，1に近づくほど不平等度が高い．note ★3null model：独立変数を含まない，切片のみからなるモデル．従属変数を切片のみで回帰するモデル．
元のページ ../index.html#5