特集論文

パネル調査からの対象の脱落について――生存時間解析を用いた分析

坂口 尚文（公益財団法人 家計経済研究所 次席研究員）

1. はじめに

属性は、対象者の初回調査参加時の年齢と対象者が属するコーホート間の相違である。対象者の初

本稿は、生存時間解析の枠組みを用いて、「消回参加時の年齢は、調査期間を通じて不変であり、費生活に関するパネル調査」（以下、JPSC）にお同一コーホート内の年齢構成比のずれを指し示す

ける対象者の脱落の傾向を評価したものである。

指標となる。コーホート間の相違は、異なるコー

生存時間解析は、特定の処置や環境の効果を、興ホートのデータを結合して、そのまま集計を行う

味あるイベントの発生までの時間（time-to-event）

ことが妥当であるかを指し示すことになる。

を比較することで評価する統計手法である。例え

パネル調査からの脱落は、調査に初めて参加しば医学の臨床分野等では、この手法を用いて、あた時の年齢や出生年といった、同一対象についてる治療法を処置した群と処置していない群との間は時間（＝調査回）に関して不変の属性だけではに、患者の死亡までの時間、あるいは寛解までのなく、調査時点の状況に依存する要因も大きく関時間に違いがあるかどうかで、その治療法の効果わっていることが予想される。本稿では、時間依を判定することが多い。しかし、あらゆる分野に存の変数として、対象者の１日の生活基礎時間がおいて、実際に観測されるデータの多くは、観察脱落に与えている影響を推計する。生活基礎時間

期間中に対象が追跡不能となる、あるいは実験のは、睡眠や食事、身の回りのことに費やす時間で打ち切り等によりイベント発生までの正確な時間あるが、JPSCの調査票上は、実質的には24時間を計測できないケースを含んでいる。そのため、から労働時間や家事・育児時間等を除いたものでイベントまでの発生時間を単純に比較することはある。そのため、この生活基礎時間を回答者が持できない。このような観測データの不完全性を克つ時間的余裕の代理指標とみなすことも可能であ服するため、生存時間解析ではイベントの発生時る。対象者の時間的余裕と脱落の関係は、サンプ間について背後に何らかの関数を想定したアプル保持の観点から、調査票の設計や調査遂行の面ローチを行う。

において重要な情報となる。

本稿では、対象のパネル調査からの脱落をイベ

本稿の構成は以下の通りである。第2節では、ントの発生とみなし、調査に参加した回数（期間）分析に使用するJPSCデータのサブセットの説明を生存時間として解析する。目的は、対象のどのと生存時間解析を行う際の追跡期間の条件設定にような属性が、脱落までの期間を早めるか明らかついて述べる。第3節では、今回の分析に用いるにすることである。属性間で脱落するスピードに共変量についての記述を行う。第4節は使用する違いが認められる場合、残存サンプルにおける属モデルの説明を、第5節では推計結果について述性の構成比が、初回抽出時のサンプル構成比と異べる。第6節において、結果の要約と今後の課題なることが推し計れる。今回、主として着目するを示して本稿を閉じることにする。

34

パネル調査からの対象の脱落について

図表-1 JPSCを構成する追跡コーホートと基本情報

コーホート Aコーホート B
コーホート Cコーホート D
コーホート E

調査参加時年齢

出生年

24 〜 34
24 〜 27
24 〜 29
24 〜 28
24 〜 28

10/1/58 〜 9/30/69
10/1/69 〜 9/30/73
10/1/73 〜 9/30/79
10/1/79 〜 9/30/84
10/1/84 〜 9/30/89

サンプルサイズ（初回抽出時）
1,500
500
836
636
648

2. 使用データの説明と追跡期間の設定

調査開始年

調査回数

19931997
20032008
2013

21171161

第 21 回調査時
回答者数
732
231
478
451
648

調査21回分の観測データが得られる。一方で、第16回調査から参加した後生のコーホートDでは6分析には、JPSCの第1回調査（1993年）から回分の観測データしか得られない。いわゆる組み第21回調査（2013年）のデータを用いる。JPSC入れ遅延（late entry）の問題である。今回はコーでは、ほぼ5年おきに後生の人口学的コーホートをホートDに合わせて、各コーホートとも初回参加調査に追加しており、現在5つのコーホートを追跡時から6回分のデータを使用し、追跡期間を統一集団として有している。各コーホートは、出生年する。各コーホートとも全期間のデータを用いるの早い順にA～Eのアルファベットを付け識別し際の対処法の模索は、今後の課題としたい。ている。コーホートの情報については、図表−1にイベントの発生を調査からの脱落自体に設定しまとめている。コーホートAだけが初回調査時にているため、打ち切りおよびイベント発生前の追30歳代前半までの対象を含み、年齢幅も11歳と他跡不能は観測されない。そのため、脱落した対象のコーホートの2倍以上になっている。同様にサンについては、イベント生起までの生存期間を正確プルサイズも2倍以上の値で、全データを用いてに計測できる。なお、JPSCはすべてのコーホー分析する際、コーホートAの動向が推計値に与えトを毎年10月に一斉に調査している。そのため、る影響力は大きい。他のコーホートと条件を近づ

観測の時間単位は年であり、時間間隔はコーホーけるために、コーホートAについては調査参加時ト間で共通している。

30歳未満の対象に限定して分析する。第21回調査設定に関して1つの留意点を述べておく。一度で追加したコーホートEは、本稿執筆時に初回調調査から脱落しても、回をあけて調査に復活する査しか経験していないため、使用データ上で脱落対象の存在である。結婚や出産などのライフイベは発生していない。本稿ではA～Dのコーホートントが調査時期に重なり、当該回のみ調査に参加に属する対象者を分析に用いる。

しない事例が、調査復活の多くを占める。結婚、脱落までの追跡期間の設定は以下である。始点出産は対象のライフステージに依存する事象であとなる追跡開始時点は、各対象の初回調査参加回る。調査への復活は、対象が若い、すなわち調査に設定する。初回の調査参加回（年）は、図表−1

への参加回数が少ない時期に多く観測され、調査に示すように対象が属するコーホート単位で異な回数を経るにつれ減少していく傾向にある。今回る。終点とするイベント発生の時点は、当該対象は、この調査復活の事象について、休止した回をの観測ができなかった調査回に設定する。この設脱落とみなす一方、復活後のデータについては当定の下で、生存時間は各対象が何回の調査を経て該年度まで脱落がなかったものとして扱っている。

脱落したかということになる。観測の打ち切りは、

なお復活のケース数は、各コーホートとも調査回

初回の調査参加回から6回分の調査、年の単位で単位でみて、多い場合でもおおむね10ケース程度は5年間とする。最も早生のコーホートAに属すである。

る参加者では第1回調査から参加しているため、35

季刊家計経済研究

2014

AUTUMN

No.104

図表-2 コーホート別、回収率の推移
調査回
12345678910111213
14
15161718192021

年
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007200820092010
2011
2012
2013

コーホート A
観測数回収率
1）
1,500
41.4%
1,422
94.8%
1,342
94.4%
1,298
96.7%
1,255
96.7%
1,196
95.3%
1,137
95.1%
1,102
96.9%
1,059
96.1%
1,032
97.5%
980
95.0%
944
96.3%
904
95.8%
875
96.8%
847
96.8%
828
97.8%
799
96.5%
778
97.4%
765
98.3%
748
97.8%
732
97.9%

コーホート B
観測数
回収率－－－－－－－－
1）
500
34.3%
442
88.4%
412
93.2%
386
93.7%
366
94.8%
344
94.0%
323
93.9%
312
96.6%
292
93.6%
278
95.2%
271
97.5%
261
96.3%
255
97.7%
246
96.5%
243
98.8%
233
95.9%
231
99.1%

コーホート C
観測数
回収率－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－1）
836
28.4%
724
86.6%
674
93.1%
621
92.1%
588
94.7%
560
95.2%
541
96.6%
522
96.5%
507
97.1%
491
96.8%
478
97.4%

コーホート D
観測数
回収率－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－1）
636
30.5%
573
90.1%
543
94.8%
509
93.7%
483
94.9%
451
93.4%

注 : 1）調査応諾者数を事前に送付した調査依頼状で割った値

3. 使用する共変量

場合は、20歳代での調査継続が相対的に難しいことを示唆する。逆に年齢が高いほど脱落の傾向

主として着目する属性は、対象者が調査に初めて参加した時の年齢と対象者が属するコーホートが強い場合は、むしろ30歳代以降で調査継続を阻む要素が多いことになる。

についてである。これら2点の属性に着目する理

コーホート間の脱落の相違は、図表−2に示した

由は、調査経過後の残存サンプルとサンプル抽ように、各回の回収率レベルでも違いが見てとれる。

出時とのずれを把握する指標となるためである。

概して、早生コーホートの方が脱落率は低い傾向

JPSCのサンプル抽出は、都市規模で層化した後、にある。分析では、各コーホートの年齢幅の違い母集団の年齢と配偶状態に応じた比例抽出を行っをコントロールした上での効果を測ることになる。ている。対象者の配偶状態は調査経過に伴い変化

対象者が属するコーホート間で脱落に与える影響するが、調査参加時の年齢は不変である。調査参に違いが認められる場合は、異なるコーホートの加時の年齢が調査からの脱落に影響を与えているデータを結合して集計する際には注意する必要が場合、調査が継続するにつれ同一抽出集団（コーある。仮に後生コーホートが脱落の傾向が高い場ホート）内での年齢構成にひずみが生じているこ合、全コーホートのデータを用いて20歳代と30歳とになる。初回抽出の年齢はおおむね20歳代半代の集計値を算出すると、30歳代に占める後生コーばから後半の年齢である。5年の調査を経た場合ホートの割合は相対的に低くなる。初回参加時年を考えると、最も若い対象についてはその20歳齢を調整したうえで、属するコーホートが脱落に与代後半を、同一コーホート内で年齢の高い対象者える影響は、主として出生年代と抽出時点が異なについてはその30歳代前半を主に調査したことることの相違を反映したものである。出生年代によになる。そのため、中長期的スパンでみて、参加る社会調査に対する意識の違い、あるいは各コー時点での年齢が低いほど脱落している傾向が強い

ホートの初回調査からの6回目までの調査期間の調36パネル調査からの対象の脱落について査環境を反映しているとも解釈できる。JPSCでは、態の変化等により、夫あるいは同居する親の収入サンプルのリフレッシュメントなどにより同一出生をどのように評価するかなど、個人のライフヒス年代の対象を異時点間で抽出することはしていなトリーを通じ、安定した収入の系列を構成するこ

いため、属するコーホートの効果を出生年代と抽出とが困難である 。また、次節で説明する時間に時点の要素に識別することは容易ではない 。
1）2）

依存する変数を組み込んだ生存解析モデルでは、本稿では、これら2点の属性に加えて、対象の1共変量の観測から微小期間でのイベント発生の有日の生活基礎時間と脱落の関係についても、その無を想定している。調査脱落時の収入は観測でき影響を把握することにする。生活基礎時間は、主ないため、最後に観測された収入の時間ターム（月として睡眠や食事、入浴など身の回りのことに費あるいは年）から脱落までのスパンは1年以上にやす時間である。JPSCでは1日の活動時間を24なる。なぜ収入が変動した直後の調査ではなく、時間になるように尋ねており、「通勤・通学」、「勉

1年以上経過した調査での脱落につながるのかの学」、「仕事」、「家事・育児」、「趣味・娯楽・交際」

説明が難しい 。
3）に割り振れない／割り振られていない時間は、そ

生活基礎時間は労働時間だけでなく家事・育児の他の時間として基礎時間に計上するように指示時間を除いたものであるため、対象の労働力状態している。そのため、実質的に24時間から労働時のみに大きく依存しない。ただ、生活基礎時間に間や家事・育児時間等を除いたものとなっており、ついても、対象が脱落した調査回の値は観測する対象が持つ時間的余裕の代理指標とみなすこともことができないため、1期前の値と脱落の有無をリ可能である。生活基礎時間の長さが脱落に影響をンクさせることになる。その際の対象の行動は以与えている場合、単に対象の忙しさが脱落に影響下のような仮定になる。回答終了後に今後の調査を及ぼしているという事実だけでなく、調査票の継続の意思決定を行っている。あるいは、前回の分量や煩雑さなど調査設計、遂行面での改良が脱繁忙の状況と回答の手間を想起し、当期調査の参落の水準に影響を及ぼす可能性を含意する点にお加の諾否を考えている。参加の諾否が当該期の繁いて有用な情報となる。

忙に依存しない点において強い仮定ではあるもの

生活基礎時間は、その値が各回の調査を通じての、全く不合理な解釈を要するわけでもない。な変化する点において、対象の調査参加時年齢や属お、生活基礎時間は第1回調査から第21回まで継するコーホートとは性質が異なる。追跡調査が中長続して、同一の質問形式で調査している項目であ期にわたる場合、対象の属性および対象をとりまくる。本稿で生活基礎時間に着目する動機は、この環境の変化が、調査からの脱落を誘発する可能性ようなJPSC特有のデータの制限による面も大きい。

がある。むしろ、調査開始から長い期間を経た時点で脱落するケースでは、これまで参加してきた調査時と異なる状況が対象の脱落に寄与したと考える方4. モデルが自然ともいえる。ただし、個人の中長期の脱落過分析では時間依存変量の個人の縦断面の動き

程を描写するモデルにおいては、JPSCの調査項目を記述する式と、脱落発生までのプロセスを記述から用いることが可能な変数は自ずと制限される。

する式をリンクさせる。一般に、Joint Models

例えば坂本（2006）では、JPSCのコーホートと呼ばれる生存時間解析の拡張モデルである

AとBに関して、年収の低い層、あるいは年収低（Rizopoulos 2012）。

下を経験した層での脱落確率が高いことが示されJPSCが対象を女性に限定していることにある。
労働市場の参入退出が発生しやすいこと、配偶状y（=m（+（,i t）i t）
i t）

m（=x（'β+zi'bi,i t）
i t）

2bi〜N
（0,D）
, i〜N
（0,σ ）

э入を分析に導入することは難しい。主な理由は、・縦断面プロセスэている。ただ、今回の分析枠組みの下で対象の収37季刊家計経済研究2014

AUTUMN

No.104

図表-3 推計結果

縦断面プロセス

切片
経過年
配偶状態
（無配偶 = １）

脱落発生プロセス

生活基礎時間（平日：時間）コーホート B

モデル 1
推計値
10.01（.055）
0.02（.013）
0.38（.059）
0.08（.003）

p値<0.0001
0.1751<0.0001<0.0001

コーホート C
コーホート D
調査参加時年齢AIC
尤度比
対象数（unique）
注（:

69284.7
2,794

モデル 2
推計値
10.01
（.055）
0.02（.013）
0.38（.059）
0.06（.007）
0.34
（.11）
0.44
（.095）
0.27（.104）

69267.34
23.36
2,794

p値
<0.0001
0.1966<0.0001<0.0001
0.0017<0.0001
0.0086<0.0001モデル 3
推計値
10.01（.055）
0.02（.013）
0.38（.059）
0.07（.03）
0.30（.11）
0.45（.095）
0.26（.104）-0.05（.012）
69265.7
27.06
2,794

p値
<0.00010.2006<0.0001

0.02930.0062<0.0001
0.0114<0.0001<0.0001）内は標準誤差・脱落発生プロセスh（=h（exp（γ'wi+αm（）
i t）
i t）
0 t）

人のデータを集めたパネルデータでは、変量に関し個人内での系列相関が発生しうることを考慮するためである。生存時間解析において時間時間依存の共変量について、モデル上は実際の依存の共変量は、外生的な（exogenous）もの観測値に測定誤差が含まれると考える。観測されと内生的な（endogenous）ものに分けられる。

ではなく、観測されない真の値 m（を想た値 y（i t）
i t）

Kalbfleisch and Prentice（2002）では、外生的を用いて横断面と脱落発生の両定し、この m（i t）な変量を、ある時点の変量の実現値が、その後のプロセスをリンクさせる。横断面プロセスでは線観測値のとりうる確率に影響を与えないものとしに対形混合モデルを採用し、共変量ベクトル x（i t）ている。例えば、気温の周期的な季節変動などがし固定効果を、時点と対象固有の要因に対しランあげられる。一方で、内生的変量はバイオマーカー

ダム効果 bi を想定した。脱落発生プロセスにおいなど、ある時点の実現値が、その後の観測値の確について特ては、ベースラインのリスク関数 h（0 t）定の分布を仮定しないCox比例ハザードモデルを率に影響を与えるものとしている。生活基礎時間については、どのように判断できるだろうか。景考える。wi はベースラインを規定する共変量ベク

気の変動などで、その年の労働時間が伸縮し、生トルである。実際の推計に際して、用いた変量は活基礎時間が変動するケースが大半を占める場合は生活基礎時間（平日、下記のとおりである。y（i t）には経過時間と配偶単位：時間）を用いる。x（i t）

状態を用いた。脱落発生プロセスの共変量の wi には、コーホートを示すダミー変量、各対象の初回調査時の年齢を採用した。
このような2段階の推定を行う理由は、同一個
38は、外生的ともいえる。しかし、子どもが生まれると一般に家事・育児時間は増大し、結果として生活基礎時間は減る。その後、子どもの手が離れるまでは、生活基礎時間は減少したままと思われる。このように生活基礎時間の減少の多くが、子どもの誕生などに付随して発生しているならば、

パネル調査からの対象の脱落について内生的な変量といえる。どちらの要素が強いかはあった時期の値のみがカウントされ、脱落した時極めて実証的な話であるが、今回は変量に内生性の繁忙状態がカウントされていない可能性はある。

が存在する可能性を考慮して、モデルに縦断的側

また、体調の悪化が、仕事、家事・育児時間の面を付与したJoint Models を用いた推計を行う

減少につながり、生活基礎時間を増加させるケーことにする。

スも考えられる。健康状態とどの程度リンクしているかは別途、精査する必要がある。いずれにせ

5. 結果
推計結果を図表−3に示した。図表−3に示した3

よ、前期の生活基礎時間を繁忙の指標として用い、脱落への影響を解釈することは難しい結果となった。

つのモデルの違いは、脱落発生プロセスの記述に

コーホートの推計値は、最も早生のコーホート採用した共変量の違いである。モデル1は、生活Aを基準にしたものである。後生のコーホートB、基礎時間だけを採用したものである。モデル2は、C、Dともに係数が正になっており、コーホートA

モデル1にコーホート属性の違いを共変量としてよりも脱落リスクが高いことを示している。コー追加したもの。モデル3はモデル2に対象者の調=1.3倍程度、コーホート
ホートBでは exp（0.30）

査参加時点での年齢を追加したものである。定式=1.6倍程度、コーホートDではCでは exp（0.45）化したモデルのあてはまりの相互評価、ならびに=1.3倍程度、それぞれコーホートAよexp（0.26）

コーホートと調査参加時年齢の係数に説明力がありも脱落リスクが高い。この結果は、蓄積したデーるかを検定する。モデル評価をAICの基準で測れタから異世代間で同一年齢の対象を抽出した場合

ば、モデル1よりもモデル2、モデル3のAICが順に、コーホート間での構成比が当初のものとは異次小さくなっており、予測やあてはまりの面からなることを意味している。

はモデル3を選択することが好ましい結果となっ最後に調査開始時年齢の係数をみると、負の値ている。図表−3の尤度比は、モデル1を基準にモをとっている。年齢が1歳上がるごとに5%ほど脱デル2と3の値を計算したものである。コーホート

落リスクが減少する結果である。逆に考えると、属性、調査参加時年齢の係数を0とする帰無仮説同一コーホート内では年齢の若い対象者ほど、わを、尤度比をもとに検定すると、モデル2、モデずかながら脱落しやすい傾向にある。摩耗したサ

ル3とも1%水準で帰無仮説を棄却する結果となっンプルを扱う場合には、前述のコーホート間の相ている。これらの結果を勘案すると、コーホート違だけではなく、コーホート内の年齢構成にも留属性、調査参加時年齢を加えた定式化は妥当とい意する必要がある。このような結果となった一つえる。以下では、両者を含めたモデル3の推計結の理由として、年齢が低い層ほど、結婚、出産等果をもとに述べていく。

を調査参加後に経験する確率が高いことが考えまず生活基礎時間が脱落に与える影響についてられる。調査の拒否理由が判明しているもののうみる。生活基礎時間の係数は0.07であり、5%水ち、結婚、出産が占める割合は一定数に上る（村準で有意な結果となっている。基礎時間1時間の上 2003）。

増加は、exp（0.07）=1.07倍程度の脱落リスクをただ一方で、坂口（2013）では、対象者の脱落高めることになる。生活基礎時間の長さを回答者によってJPSCの配偶構成が想定母集団と乖離しの時間的余裕とみなせば、得られた係数は時間ていかないことから、結婚という理由のみならず、的余裕がある／余裕ができるほど脱落リスクが高無配偶という状態そのものが有配偶に比して脱落まることを示しており、当初の予想に反する結果に結びつきやすいことを示唆している。前述の生である。結果の精査は今後の課題となるが、生活基礎時間についても、その縦断面での動きには活基礎時間の観測時点と脱落の1年のずれが影配偶状態が影響を及ぼし、無配偶ほど生活基礎時響している可能性はある。比較的時間に余裕の間が長い傾向にある。有配偶では結婚やその後の39

季刊家計経済研究

2014

AUTUMN

No.104出産、子育てに付随する家事・育児時間の増加が、限られている。また、女性のライフステージを通生活基礎時間を減少させているとも考えられる。

じて安定している系列の事象、および調査20余年

今回の結果だけからは憶測の域を出ないが、無配の環境、時代変化を通じて含意する内容が異なら偶女性を若い時期にいかに調査に引き止められるない事象 を、調査項目そのものから探しだすこかが、サンプル保持の観点からは鍵となるかもしとは困難である。既存の複数の変数群から潜在変れない。

数を構築することが妥当な選択肢となるであろう。

4）

付随して、参加拒否者に対しても脱落時点の状況

6. まとめと今後の課題
本稿では、対象の調査参加時年齢と属するコーホート、および生活基礎時間の変動が脱落に与えを可能な範囲で聞き出すこと。また回答者に対しても調査票の記入時間や負担感など、調査のための調査といったメタ的な情報も積極的に収集するなど、調査実施面での工夫も必要である。

る影響を生存時間解析の枠組みで推計した。調査

最後に、脱落と時間の流れに関して、調査への期間の短いコーホートDに合わせ、すべてのコー参加回数と脱落の間に関係がみられることに言及

ホートとも初回参加から6回分の動向を分析の対しておく。図表−2で示されているように、個々の象にしている。

対象にとって2回目の調査、すなわち最初の追跡

調査参加時年齢については、若い方の脱落リス調査で拒否される確率が高く、その後、指数関数クが高い結果が得られた。属するコーホート間の的に減退していく。この動きをどのようにモデル

相違は、最も早生のコーホートAを基準にすると、に組み込み、初回の脱落にどのような要因が強く続くコーホートB、C、Dでは脱落のリスクが高く影響を与えているかを把握すればよいか。モデルなっている。これら2つの結果は、脱落により摩の予測能力を向上させる点からも有用であるが、耗した残存サンプルにおいて、コーホート内、コー初回脱落をいかに抑えるかというサンプル保持のホート間の構成が初回抽出時よりずれていること点からも必要とされる情報である。JPSCの調査を意味している。全てのコーホートを用いて、平設計の性質上、調査回数は対象者の年齢の増加と均値等の集計値を算出する際には、構成のずれを同期してしまう。1年の変化が意味するところを補正する必要がある。ただ、これら構成のずれが明らかにすべく、個々の要素を識別する仮説とその数理モデルを蓄積することが求められる。

存在することが、必ずしもJPSCを用いた回帰分
析の信頼性を損ねるわけではない。構成のずれが推計に与える影響は、個々の分析が焦点をおく事象や、モデルの定式化に依存している。確実に言えることは、年齢や出生年に強く依存する事象を扱う場合は、定式化に細心の注意が必要である。
例えば、加齢にともなう意識変化に焦点をあてる
場合、構成のずれを意識しないモデルの定式化を行うと、出生年による意識の違いが推計値にバイアスを与えることになる。
生活基礎時間の推計値は予想に反し、時間の長さが脱落リスクを高める方向に働いていた。今後、原因について精査する一方で、脱落の状況をうまく説明できる生活基礎時間以外の共変量を見つける必要もある。しかしながら、JPSCの調査期間の20余年を通して、継続的に捕捉している項目は40

注1）図表−2で示されているように、コーホート間で初回回収率も大きく異なる。この値も出生年やサンプル抽出時の調査環境の影響を強く受けているものと思われる。見方を変えれば、調査からの脱落にコーホート間で大きな違いがあるのは、出生年や調査参加時点の社会環境の影響だけでなく、抽出サンプルのセレクションが影響している可能性も考えられる。
2）収入関連の質問については無回答（Item Non Response）も多く、欠損しているデータへの対処法をさらに考える必要もある。
3）パネル調査からの脱落に関して、生存時間解析の枠組みを適用した研究は、管見の限り見いだせなかった。対象の調査からの脱落は、個々の分析において関心のあるイベントの発生を観測不能にする調査打ち切りの要因であり、コントロールすべきものとして捉えられている。ただ、共変量の観測から脱落の観測まで一定の間があくことが、脱落の分析では最大の障壁とも思える。

パネル調査からの対象の脱落について

4）女性の学歴は、JPSCの調査期間を通じて、その含意が大きく変化したものの一つである。女性の大学進学率の上昇にともない、50代女性と20代女性とでは大卒者の比率は大きく異なっている。
文献
坂口尚文，2013，「『消費生活に関するパネル調査』における残存サンプルの配偶率について」『季刊家計経済研究』100: 52-58．
坂本和靖，2006，「サンプル脱落に関する分析――『消費生活に関するパネル調査』を用いた脱落の規定要因と推計バイアスの検証」『日本労働研究雑誌』551: 5570．
村上あかね，2003，「なぜ脱落したのか――『消費生活に関するパネル調査』における脱落分析」財団法人家計経済研究所編『家計・仕事・暮らしと女性の現在――
消費生活に関するパネル調査 第10年度』国立印刷局，
115-122．

Kalbfleisch, John D. and Ross L. Prentice, 2002, The

Statistical Analysis of Failure Time Data , 2nd ed.,Hoboken: Wiley, John & Sons.
R i z o p o u l o s , D i m i t r i s , 2 0 1 2 , Joint Models forLongitudinal and Time-to-Event Data , Boca
Raton: CRC Press.

さかぐち・なおふみ 公益財団法人 家計経済研究所 次席研究員。主な論文に「パネルデータからみた女性の仕事・結婚・出産」（『季刊家計経済研究』92，2011）。労働経済学専攻。
（sakaguchi@kakeiken.or.jp）

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