「統計学関連なんでもあり」の過去ログ---028

★ 高校の偏差値を従属変数とするとき高校に進学しなかった生徒の「偏差値」をどう処理したら良いか ★

2867.　高校の偏差値を従属変数とするとき高校に進学しなかった生徒の「偏差値」をどう処理したら良いか　ET　2004/03/31 (水) 11:03
├2874.　Re: 高校の偏差値を従属変数とするとき高校に進学しなかった生徒の「偏差値」をどう処理したら良いか　うの　2004/04/01 (木) 21:22
└2873.　Re: 高校の偏差値を従属変数とするとき高校に進学しなかった生徒の「偏差値」をどう処理したら良いか　青木繁伸　2004/04/01 (木) 21:16
　├2876.　Re^2: 高校の偏差値を従属変数とするとき高校に進学しなかった生徒の「偏差値」をどう処理したら良いか　ET　2004/04/02 (金) 09:11
　│├2878.　Re^3: 高校の偏差値を従属変数とするとき高校に進学しなかった生徒の「偏差値」をどう処理したら良いか　うの　2004/04/04 (日) 18:05
　│└2877.　Re^3: 高校の偏差値を従属変数とするとき高校に進学しなかった生徒の「偏差値」をどう処理したら良いか　青木繁伸　2004/04/02 (金) 09:33
　└2875.　Re^2: 高校の偏差値を従属変数とするとき高校に進学しなかった生徒の「偏差値」をどう処理したら良いか　　　2004/04/02 (金) 00:23

2867.　高校の偏差値を従属変数とするとき高校に進学しなかった生徒の「偏差値」をどう処理したら良いか　ET　　2004/03/31 (水) 11:03

中学生の進路をどうやって従属変数に加工したら良いのか悩んでおります。

基本的には偏差値を使用したいのですが，定時制課程は受験雑誌等を見ても偏差値が出ていないことが多いです。
また，高校へ進学したわけではない生徒(職業訓練校への進学者や就職した生徒)に関しては偏差値というものが「ありません」。

なお，職業訓練校というのは工業高校ではありません。卒業しても高卒の資格はもらえません。

そこで，高校の定時制課程に進学した生徒には36，職業訓練校へ進学した生徒には33，どこへも進学しなかった生徒には30，という「疑似偏差値」を与えようかと思っているのですが。
このような処理は恣意的であるとの誹りを免れないものなのでしょうか。

あるいはいっそのこと，以下のようなスコア化をした方が良いのでしょうか。

偏差値60代の高校へ進学した生徒→6
偏差値50代の高校へ進学した生徒→5
偏差値40代の高校へ進学した生徒→4
偏差値30代の高校へ進学した生徒→3
高校の定時制課程や職業訓練校に進学した生徒→2
どこへも進学しなかった生徒→1

宜しくお願い致します。

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2874.　Re: 高校の偏差値を従属変数とするとき高校に進学しなかった生徒の「偏差値」をどう処理したら良いか　うの　　2004/04/01 (木) 21:22

> 中学生の進路をどうやって従属変数に加工したら良いのか悩んでおります。

意図がはっきりしないところがあります．
中学生の進路と偏差値との関係は何ですか．何が独立変数で何が従属変数なんでしょう．

目的によっては他の方法があるかもしれません．

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2873.　Re: 高校の偏差値を従属変数とするとき高校に進学しなかった生徒の「偏差値」をどう処理したら良いか　青木繁伸　　2004/04/01 (木) 21:16

なかなかコメントが付かないようなので，とりあえず。

> 高校の定時制課程に進学した生徒には36，
> 職業訓練校へ進学した生徒には33，

というのも

> 偏差値60代の高校へ進学した生徒→6
> 偏差値50代の高校へ進学した生徒→5
> 偏差値40代の高校へ進学した生徒→4
> 偏差値30代の高校へ進学した生徒→3
> 高校の定時制課程や職業訓練校に進学した生徒→2
> どこへも進学しなかった生徒→1

というのも，数量化の基準が違うだけですから，本質的に同じです。

本来数量が与えられないものに，主観的に数量を与えるというのは，適切なやり方ではないでしょう。

この場合，適切な方法というのはないのではないかと思われます。
重回帰分析で片の付くような問題ではないのではないかとも思われます。

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2876.　Re^2: 高校の偏差値を従属変数とするとき高校に進学しなかった生徒の「偏差値」をどう処理したら良いか　ET　　2004/04/02 (金) 09:11

アドバイスありがとうございます。

> 意図がはっきりしないところがあります．
> 中学生の進路と偏差値との関係は何ですか．何が独立変数で何が従属変数なんでしょう．

従属変数: 本人が入った高校の偏差値(入試雑誌を参考にする)。

独立変数1: 父親の教育年数(大卒なら16年，専門学校卒なら14年，高卒なら9年)
独立変数1: 母親の教育年数(大卒なら16年，専門学校／短大卒なら14年，高卒なら9年)
独立変数3: 本人の性別(男=1，女=2)
独立変数4: 本人が中学校を卒業した年度
独立変数5: 父親の年収
独立変数6: 本人が学習塾に通った年数

等々です。

> 本来数量が与えられないものに，主観的に数量を与えるというのは，適切なやり方ではないでしょう。

何となくそんな気がしてきました。

ありがとうございます。

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2878.　Re^3: 高校の偏差値を従属変数とするとき高校に進学しなかった生徒の「偏差値」をどう処理したら良いか　うの　　2004/04/04 (日) 18:05

おそらく，進学と階層性の問題を扱いたいのですね．

とりあえず，普通科を偏差値によっておおまかに分け，その他商業，農業科，工業科などを適度にグループ化し，就職を一つにまとめる．それで判別分析をしてみてはどうでしょう．

グループ化のしかたは，地域の進学情況とか学校数によってもちがうえしょう．

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2877.　Re^3: 高校の偏差値を従属変数とするとき高校に進学しなかった生徒の「偏差値」をどう処理したら良いか　青木繁伸　　2004/04/02 (金) 09:33

高校進学者とそうでないものとの分析を判別分析で行い，それとは別に，高校進学者（だけ）については重回帰分析で行うということはできるでしょう。

高校進学者については偏差値で区分けして，進学者でない2区分と併せて判別分析をするということもできるでしょう。進学者のカテゴリーは高校の偏差値で順序が付いていますがその情報を無視することになりますが。

高校を決めるのは本人の成績でしょう？
入れるところに進路指導するというか押し込むわけでしょうから(^_^;)，相当の相関関係があることになるので，あげられたような独立変数の中にはあまり効かないものもあるのでは。

＃個人的には，このようなデータに基づいた進路指導の必要性は分かりますが，疑問も多く感じています。

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2875.　Re^2: 高校の偏差値を従属変数とするとき高校に進学しなかった生徒の「偏差値」をどう処理したら良いか　　　　2004/04/02 (金) 00:23

> 本来数量が与えられないものに，主観的に数量を与える
よりは

エコノメトリックスで使われる，2段階回帰とかはどうでしょうか？

それか潜在変数を使ったモデルにするか・・・

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