仕事とセックスのあいだ−推定結果

玄田

有史

東京大学社会科学研究所
Ｊ-154
2007 年 1 月

筆者の許可なく無断の引用等を禁じます。

連絡先〒113-0033
文京区本郷 7-3-1
東京大学社会科学研究所
玄田有史

genda@iss.u-tokyo.ac.jp

1

仕事とセックスのあいだー推定結果
東京大学社会科学研究所
玄田有史

１．本稿の目的
本ディスカッションペーパーは、筆者と斎藤珠里氏との共著『仕事とセックスのあいだ』（朝日新書、朝日新聞社、2007 年 1 月刊行）で述べたセックスレスの規定要因に関する推定結果等を記載したものである。
上記『仕事とセックスのあいだ』では、新書という性格上、プロビット分析などの詳細は記述を省略した。詳しい推定結果の参照を希望される読者は、以下の推定プログラムの結果をご覧いただきたい。推定は、朝日新聞社刊行『ＡＥＲＡ（アエラ）』が 2005 年 12月に実施した「労働とセックスに関する調査」と、大阪商業大学比較地域研究所と東京大学社会科学研究所が共同で実施している「日本版 General Social Survey(JGSS)」を、それぞれ分析した２つのプログラムからなっている。両プログラムは Stata version 9.1 を用いて推定した。続く２節に「労働とセックスに関する調査」の推定結果、３節に JGSSの推定結果を示した。推定結果には新書での言及ページ番号も記載している。
「労働とセックスに関する調査」の個票データは、東京大学社会科学研究所附属日本社
会研究情報センターによるＳＳＪデータアーカイブを通じて今後利用可能となる予定である。利用の詳細は、社会科学研究所のホームページ（http://ssjda.iss.u-tokyo.ac.jp/）
をご覧いただきたい。プログラム中にある設問および選択項目、変数の一覧などについて
は、データアーカイブよりご確認いただきたい。調査設計を行った斎藤珠里氏に感謝すると同時に、調査の学術研究への活用をお認めいただいた『アエラ』編集長である市村友一
氏にお礼申し上げたい。
日本版 General Social Surveys（JGSS）は、大阪商業大学比較地域研究所が、文部科学
省から学術フロンティア推進拠点としての指定を受けて（1999-2003 年度）、東京大学社会科学研究所と共同で実施している研究プロジェクトである（研究代表：谷岡一郎・仁田道夫、代表幹事：佐藤博樹・岩井紀子、事務局長：大澤美苗）。東京大学社会科学研究所附属日本社会研究情報センターSSJ データアーカイブがデータの作成と配布を行っている。
JGSS の変数一覧などについても SSJ データアーカイブから確認いただきたい。
本研究はアエラが実施した調査ならびに JGSS（2000 年、2001 年）に性頻度の調査が実施されていなければ実現しなかった。調査の実施関係者ならびに回答いただいた方々に心より感謝申し上げたい。尚、本稿に含まれえる誤りは、すべて筆者に帰着するものであることをお断りしておきたい。

2

２．『アエラ』調査の推定結果（第１章・第３章）. /* 労働とセックスに関する調査2005 年 12 月 */>> /*> IID: 回答者 ID, Q1：あなたの性別をお答えください。,Q2：あなたの年齢をお答えく・> ｾさい。,Q3：あなたのパートナーの年齢は ,Q4：パートナーとは戸籍上の婚姻関係に> ありますか。,Q5：あなたの雇用形態は,Q6：あなたのパートナーの雇用形態は,Q7：あ> なたの職種はおもに,Q8：あなたの職種・肩書は、おもに,Q9：あなたの年収は,Q10：・> ・なたの最終学歴は,Q11：あなたとパートナーとの間の子どもの人数は,Q12：あなたの> １週間の労働時間は平均すると,Q13：あなたの休みは,Q14：あなたの平均帰宅時間は,> Q15：パートナーと同居をはじめてからの年数は,Q16：パートナーとは、どのように知> り合いましたか。,Q17：あなたとパートナーの収入の差は,Q18：生活費に関して、あ・> ﾈたとパートナーは,Q19：平日、パートナーと会話する時間は１日に,Q20：あなたの初> めての性体験は,Q21：パートナーとのセックスの頻度は、平均すると,Q22：パートナ・> [とのセックスで、避妊は,Q23：パートナーとセックスする機会が多いのは、おもに,Q> 24：パートナーとのセックスに、前戯を含めてかける時間は、大体,Q25：パートナー・> ﾆのセックスを、もっとも近い気持ちで表すと,Q26：パートナーとのセックスの内容に> ついて,Q27：あなたが所属すると思う社会階層は,Q28：現在、あなたは仕事に対して,> Q29：あなたは職場の雰囲気は,Q30：あなたは、自分の仕事について,Q31：あなたは、> いまのパートナー以外とのセックスを,Q32：その相手とのセックスの頻度は、平均す・> 驍ﾆ,Q33：その相手とのセックスに、前戯を含めてかける時間は、大体,Q34：その相手> とのセックスは、あなたにとって,Q35：その相手とのセックスの内容について,Q36：・> ｻの相手とは、どこで知り合いましたか。,Q37：同じ職場や仕事関係で顔を合わせる人> に、気になる異性は,Q38：同じ職場や仕事で気になる異性がいると、あなたは仕事に・> ﾎして,Q39：これまで、失業や左遷などの経験したことはありますか。,Q40：そのとき> 、あなたはセックスに対して> */>> infile> IID Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 Q8 Q9 Q10> Q11 Q12 Q13 Q14 Q15 Q16 Q17 Q18 Q19 Q20> Q21 Q22 Q23 Q24 Q25 Q26 Q27 Q28 Q29 Q30> Q31 Q32 Q33 Q34 Q35 Q36 Q37 Q38 Q39 Q40> using c:\data\aera\aera̲sex0512b.csv;

3

(800 observations read). /* パートナーと同居していない場合は除く */> drop if Q15==7;(4 observations deleted). /* 既婚者限定 */> drop if Q4==2;(17 observations deleted). /* セックスレス指標（月１回未満） */> generate nsx=1 if Q21>=5;(427 missing values generated).

replace nsx=0 if Q21<5;(427 real changes made). tabulate nsx;
nsx |

Freq.

Percent

Cum.

------------+----------------------------------0 |

427

54.81

54.81

1 |

352

45.19

100.00------------+----------------------------------Total |779

100.00. /* 年齢 */> /* Q2=1: 20〜29 歳 */> /* Q2=2: 30〜39 歳 */> /* Q2=3: 40〜49 歳 */> /* Q2=4: 50〜59 歳 */> tabulate Q2;
Q2 |

Freq.

Percent

Cum.

------------+----------------------------------1 |

192

24.65

24.65

2 |

195

25.03

49.68

4

3 |

197

25.29

74.97

4 |

195

25.03

100.00------------+----------------------------------Total |779

100.00. char Q2 [omit] 1;. /* 子どもは 3 人以上で一括りに */> replace Q11=4 if Q11==5;(16 real changes made). /* Q11=1: 子ども 0 人 */> /* Q11=2: 子ども 1 人 */> /* Q11=3: 子ども 2 人 */> /* Q11=4: 子ども 3 人以上 */> tabulate Q11;
Q11 |

Freq.

Percent

Cum.

------------+----------------------------------1 |

202

25.93

25.93

2 |

189

24.26

50.19

3 |

279

35.82

86.01

4 |

109

13.99

100.00------------+----------------------------------Total |779

100.00. char Q11 [omit] 1;. /* 同居年数 */> /* 5 年未満は一括り */> replace Q15=2 if Q15==1;(22 real changes made). /* Q15=2: 同居 5 年未満 */> /* Q15=3: 同居 5 年〜10 年未満 */> /* Q15=4: 同居 10 年〜15 年未満 */5

> /* Q15=5: 同居 15 年〜20 年未満 */> /* Q15=6: 同居 20 年以上 */> tabulate Q15;
Q15 |

Freq.

Percent

Cum.

------------+----------------------------------2 |

228

29.27

29.27

3 |

154

19.77

49.04

4 |

103

13.22

62.26

5 |

88

11.30

73.56

6 |

206

26.44

100.00------------+----------------------------------Total |779

100.00. char Q15 [omit] 2;. /* 第１章 */>> /* 年齢、同居年数、子どもの数の影響 (p.28) */> xi: probit nsx i.Q2 i.Q11 i.Q15;
i.Q2

̲IQ2̲1-4(naturally coded; ̲IQ2̲1 omitted)

i.Q11

̲IQ11̲1-4(naturally coded; ̲IQ11̲1 omitted)

i.Q15

̲IQ15̲2-6(naturally coded; ̲IQ15̲2 omitted)

Iteration 0:

log likelihood = -536.34566

Iteration 1:

log likelihood = -470.79351

Iteration 2:

log likelihood = -470.29145

Iteration 3:

log likelihood = -470.29129

Probit regression

Log likelihood = -470.29129

Number of obs=

779

LR chi2(10)=132.11

Prob > chi2=

0.0000Pseudo R2=

0.1232-----------------------------------------------------------------------------nsx |Coef.

Std. Err.

z

6

P>|z|

[95% Conf. Interval]

-------------+---------------------------------------------------------------̲IQ2̲2 |.3970395.15362

2.58

0.010

.0959499.6981291

̲IQ2̲3 |.4226563.1964988

2.15

0.031

.0375256.807787̲IQ2̲4 |.4745303.243584

1.95

0.051

-.0028856.9519463

̲IQ11̲2 |.1883796.1423373

1.32

0.186

-.0905963.4673556

̲IQ11̲3 |-.2179148.1562494

-1.39

0.163

-.5241579.0883284

̲IQ11̲4 |-.40456.1885558

-2.15

0.032

-.7741227-.0349974

̲IQ15̲3 |.3861066.1594996

2.42

0.015

.0734932.69872

̲IQ15̲4 |.6218017.2122852

2.93

0.003

.2057303

1.037873

̲IQ15̲5 |1.112783.2467717

4.51

0.000

.6291192

1.596446

̲IQ15̲6 |1.158618.261737

4.43

0.000

.6456227

1.671613

̲cons |-.9689243.1271725

-7.62

0.000

-1.218178-.7196708-----------------------------------------------------------------------------. xi: dprobit nsx i.Q2 i.Q11 i.Q15;
i.Q2

̲IQ2̲1-4(naturally coded; ̲IQ2̲1 omitted)

i.Q11

̲IQ11̲1-4(naturally coded; ̲IQ11̲1 omitted)

i.Q15

̲IQ15̲2-6(naturally coded; ̲IQ15̲2 omitted)

Iteration 0:

log likelihood = -536.34566

Iteration 1:

log likelihood = -470.79351

Iteration 2:

log likelihood = -470.29145

Iteration 3:

log likelihood = -470.29129

Probit regression, reporting marginal effects

Log likelihood = -470.29129

Number of obs =779

LR chi2(10)= 132.11

Prob > chi2

= 0.0000

Pseudo R2= 0.1232-----------------------------------------------------------------------------nsx |dF/dx

Std. Err.

z

P>|z|

x-bar [

95% C.I.

]---------+-------------------------------------------------------------------̲IQ2̲2*|.1572177.0602748

2.58

0.010

.250321.039081.275354̲IQ2̲3*|.1672514.0768956

2.15

0.031

.252888.016539.317964̲IQ2̲4*|.1874972.0947106

1.95

0.051

.250321.001868.373127

̲IQ11̲2*|.0747139.0565352

1.32

0.186

.242619 -.036093.1855217

̲IQ11̲3*| -.0854787.0607459

-1.39

0.163

.358151 -.204539.033581̲IQ11̲4*| -.1538831.067942

-2.15

0.032

.139923 -.287047 -.020719

̲IQ15̲3*|.1530338.0626173

2.42

0.015

.197689.030306.275762

̲IQ15̲4*|.2432412.0788521

2.93

0.003

.132221.088694.397788

̲IQ15̲5*|.4065222.0720115

4.51

0.000

.112965.265382.547662

̲IQ15̲6*|.4342916.0846945

4.43

0.000

.264442.268294.60029---------+-------------------------------------------------------------------obs. P |.4518614

pred. P |.443469 (at x-bar)-----------------------------------------------------------------------------(*) dF/dx is for discrete change of dummy variable from 0 to 1z and P>|z| correspond to the test of the underlying coefficient being 0. /* 不倫中*/> generate fur=1 if Q31==1;(724 missing values generated). replace fur=0 if Q31==2 | Q31==3;(724 real changes made). /* セックスレスと不倫の関係 (p.32) */> tabulate Q31 nsx if Q1==2, row column chi2;+-------------------+
| Key

|

|-------------------||

frequency| row percentage||| column percentage |+-------------------+

|
Q31 |

nsx
0

1 |

Total

-----------+----------------------+---------1 |

7

13 |

20

8

|

35.00

65.00 |

100.00|

3.43

6.91 |

5.10-----------+----------------------+---------2 |

85

70 |

155

|

54.84

45.16 |

100.00|41.67

37.23 |

39.54-----------+----------------------+---------3 |

112

105 |

217

|

51.61

48.39 |

100.00|54.90

55.85 |

55.36-----------+----------------------+---------Total |

204

188 |

392

|

52.04

47.96 |

100.00|100.00100.00 |100.00Pearson chi2(2) =2.8291Pr = 0.243. tabulate Q31 nsx if Q1==1, row column chi2;+-------------------+
| Key

|

|-------------------||

frequency|| row percentage|| column percentage |+-------------------+

|
Q31 |

nsx
0

1 |

Total

-----------+----------------------+---------1 |

17

18 |

35

|

48.57

51.43 |

100.00|7.62

10.98 |

9.04-----------+----------------------+---------2 |

115

94 |

209

|

55.02

44.98 |

100.00

9

|

51.57

57.32 |

54.01-----------+----------------------+---------3 |

91

52 |

143

|

63.64

36.36 |

100.00|40.81

31.71 |

36.95-----------+----------------------+---------Total |

223

164 |

387

|

57.62

42.38 |

100.00|100.00100.00 |100.00Pearson chi2(2) =3.8701Pr = 0.144. /* 第３章 */>> /* 職業３分類 */> /* 正社員・公務員 */> generate ocp=1 if Q5==1 | Q5==5;(357 missing values generated). /* 非典型雇用 */>replace ocp=2 if Q5==2;(239 real changes made). /* 自営業、家族従業、その他 */>replace ocp=3 if Q5==3 | Q5==4 | Q5==6;(118 real changes made). char ocp [omit] 1;. /* パートナー職業４分類 */> /* 正社員・公務員 */> generate pocp=1 if Q6==1 | Q6==5;(429 missing values generated). /* 非典型雇用 */10>replace pocp=2 if Q6==2;(130 real changes made). /* 自営業、家族従業、その他 */>replace pocp=3 if Q6==3 | Q6==4 | Q6==7;(119 real changes made). /* 無職 */>replace pocp=4 if Q6==6;(180 real changes made). char pocp [omit] 1;. /* 正社員夫＋妻職業類型*/> /* 夫（正）・妻（正） */> generate coup=1 if (Q1==1 & ocp==1 & pocp==1) | (Q1==2 & ocp==1 & pocp==1);(634 missing values generated). /* 夫（正）・妻（非） */>replace coup=2 if (Q1==1 & ocp==1 & pocp==2) | (Q1==2 & ocp==2 & pocp==1);(267 real changes made). /* 夫（正）・妻（自） */>replace coup=3 if (Q1==1 & ocp==1 & pocp==3) | (Q1==2 & ocp==3 & pocp==1);(29 real changes made). /* 夫（正）・妻（無） */>replace coup=4 if Q1==1 & ocp==1 & pocp==4 ;(153 real changes made). /* その他（夫が正社員以外） */>replace coup=5 if coup~=1 & coup~=2 & coup~=3 & coup~=4;(185 real changes made). tabulate coup;

11coup |

Freq.

Percent

Cum.

------------+----------------------------------1 |

145

18.61

18.61

2 |

267

34.27

52.89

3 |

29

3.72

56.61

4 |

153

19.64

76.25

5 |

185

23.75

100.00------------+----------------------------------Total |779

100.00. char coup [omit] 4;. /* 妻の就業形態の影響（夫が正社員の場合）(p.72) */> xi: probit nsx i.Q2 i.Q11 i.Q15 i.coup;i.Q2

̲IQ2̲1-4(naturally coded; ̲IQ2̲1 omitted)

i.Q11

̲IQ11̲1-4(naturally coded; ̲IQ11̲1 omitted)

i.Q15

̲IQ15̲2-6(naturally coded; ̲IQ15̲2 omitted)

i.coup̲Icoup̲1-5(naturally coded; ̲Icoup̲4 omitted)

Iteration 0:

log likelihood = -536.34566

Iteration 1:

log likelihood = -470.46408

Iteration 2:

log likelihood = -469.93523

Iteration 3:

log likelihood = -469.93504

Probit regression

Log likelihood = -469.93504

Number of obs=

779

LR chi2(14)=132.82

Prob > chi2=

0.0000Pseudo R2=

0.1238-----------------------------------------------------------------------------nsx |Coef.

Std. Err.

z

P>|z|

[95% Conf. Interval]-------------+---------------------------------------------------------------̲IQ2̲2 |.4006252.153945

2.60

0.009

.0988985.7023519

̲IQ2̲3 |.4138519.1974918

2.10

0.036

.0267751.8009286̲IQ2̲4 |.4665151.2473052

1.89

0.059

-.0181943.9512244

̲IQ11̲2 |.1819609.1446485

1.26

0.208

-.1015449.4654667

12

̲IQ11̲3 |-.2173789.1582588

-1.37

0.170

-.5275605.0928026

̲IQ11̲4 |-.410084.1897626

-2.16

0.031

-.782012-.0381561

̲IQ15̲3 |.3946424.1606587

2.46

0.014

.0797571.7095277

̲IQ15̲4 |.6356885.214465

2.96

0.003

.2153449

1.056032

̲IQ15̲5 |1.123597.2494851

4.50

0.000

.6346153

1.612579

̲IQ15̲6 |1.170404.2650808

4.42

0.000

.6508551

1.689953

̲Icoup̲1 |-.0237527.1580734

-0.15

0.881

-.3335709.2860655

̲Icoup̲2 |.017823.1386087

0.13

0.898

-.2538451.2894912

̲Icoup̲3 |.2067692.2757376

0.75

0.453

-.3336666.747205

̲Icoup̲5 |.0108301.1486229

0.07

0.942

-.2804654.3021255

̲cons |-.9835466.1660925

-5.92

0.000

-1.309082-.6580113-----------------------------------------------------------------------------. xi: dprobit nsx i.Q2 i.Q11 i.Q15 i.coup;i.Q2

̲IQ2̲1-4(naturally coded; ̲IQ2̲1 omitted)

i.Q11

̲IQ11̲1-4(naturally coded; ̲IQ11̲1 omitted)

i.Q15

̲IQ15̲2-6(naturally coded; ̲IQ15̲2 omitted)

i.coup̲Icoup̲1-5(naturally coded; ̲Icoup̲4 omitted)

Iteration 0:

log likelihood = -536.34566

Iteration 1:

log likelihood = -470.46408

Iteration 2:

log likelihood = -469.93523

Iteration 3:

log likelihood = -469.93504

Probit regression, reporting marginal effects

Log likelihood = -469.93504

Number of obs =779

LR chi2(14)= 132.82

Prob > chi2

= 0.0000

Pseudo R2= 0.1238-----------------------------------------------------------------------------nsx |dF/dx

Std. Err.

z

P>|z|

x-bar [

95% C.I.

]---------+-------------------------------------------------------------------̲IQ2̲2*|.158623.0603807

2.60

0.009

.250321.040279.276967̲IQ2̲3*|.1638018.0773606

2.10

0.036

.252888.012178.315426

̲IQ2̲4*|.1843775.0962635

1.89

0.059

.250321 -.004296.37305

̲IQ11̲2*|.0721621.0574558

1.26

0.208

.242619 -.040449.18477313

̲IQ11̲3*| -.0852664.0615281

-1.37

0.170

.358151 -.205859.035327

̲IQ11̲4*| -.1558569.0682363

-2.16

0.031

.139923 -.289598 -.022116

̲IQ15̲3*|.1563824.0630107

2.46

0.014

.197689.032884.279881

̲IQ15̲4*|.2483932.0793318

2.96

0.003

.132221.092906.403881

̲IQ15̲5*|.4096895.0723093

4.50

0.000

.112965.267966.551413

̲IQ15̲6*|.4381093.0853732

4.42

0.000

.264442.270781.605438

̲Icoup̲1*| -.0093699.0622835

-0.15

0.881

.186136 -.131443.112704

̲Icoup̲2*|.0070413.0547791

0.13

0.898

.342747 -.100324.114406

̲Icoup̲3*|.0822526.1097868

0.75

0.453

.037227 -.132926.297431̲Icoup̲5*|.0042786.0587389

0.07

0.942

.237484 -.110848.119405---------+-------------------------------------------------------------------obs. P |.4518614

pred. P |.4433596 (at x-bar)-----------------------------------------------------------------------------(*) dF/dx is for discrete change of dummy variable from 0 to 1z and P>|z| correspond to the test of the underlying coefficient being 0. /* 挫折経験とセックスレス */> /* まったくセックスしていない */> generate nsx2=1 if Q21>=8;(600 missing values generated).

replace nsx2=0 if Q21<8;(600 real changes made). /* 失業や左遷などの挫折経験（p.77） */> /* Q39=1: 経験あり */> /* Q39=2: 経験なし */> tabulate Q39;
Q39 |

Freq.

Percent

Cum.

------------+----------------------------------1 |

219

28.11

28.11

2 |

560

71.89

100.00------------+----------------------------------Total |779

100.0014

. char Q39 [omit] 2;. /* 女性全般 */> xi: probit nsx2 i.Q2 i.Q11 i.Q15 i.Q39 if Q1==2;
i.Q2

̲IQ2̲1-4(naturally coded; ̲IQ2̲1 omitted)

i.Q11

̲IQ11̲1-4(naturally coded; ̲IQ11̲1 omitted)

i.Q15

̲IQ15̲2-6(naturally coded; ̲IQ15̲2 omitted)

i.Q39

̲IQ39̲1-2(naturally coded; ̲IQ39̲2 omitted)

Iteration 0:

log likelihood = -231.71625

Iteration 1:

log likelihood = -162.87389

Iteration 2:

log likelihood = -158.93327

Iteration 3:

log likelihood = -158.76561

Iteration 4:

log likelihood = -158.76483

Probit regression

Log likelihood = -158.76483

Number of obs=

392

LR chi2(11)=145.90Prob > chi2=

0.0000Pseudo R2=

0.3148-----------------------------------------------------------------------------nsx2 |Coef.

Std. Err.

z

P>|z|

[95% Conf. Interval]-------------+---------------------------------------------------------------̲IQ2̲2 |.5887443.3333563

1.77

0.077

-.0646221

1.242111

̲IQ2̲3 |.609797.389206

1.57

0.117

-.1530328

1.372627

̲IQ2̲4 |.7887136.446604

1.77

0.077

-.0866142

1.664041

̲IQ11̲2 |-.1566384.2671216

-0.59

0.558

-.6801871.3669103

̲IQ11̲3 |-.8099369.2768426

-2.93

0.003

-1.352538-.2673355

̲IQ11̲4 |-.9611382.3273366

-2.94

0.003

-1.602706-.3195703

̲IQ15̲3 |.7098829.3145793

2.26

0.024

.0933189

1.326447

̲IQ15̲4 |.9584603.4055276

2.36

0.018

.1636408

1.75328

̲IQ15̲5 |1.525813.4264929

3.58

0.000

.6899024

2.361724

̲IQ15̲6 |2.370458.464437

5.10

0.000

1.460178

3.280737

̲IQ39̲1 |.696916.1865562

3.74

0.000

.3312725

1.06256̲cons |

-2.189103.3047816

-7.18

0.000

-2.786464-1.59174215-----------------------------------------------------------------------------. xi: dprobit nsx2 i.Q2 i.Q11 i.Q15 i.Q39 if Q1==2;
i.Q2

̲IQ2̲1-4(naturally coded; ̲IQ2̲1 omitted)

i.Q11

̲IQ11̲1-4(naturally coded; ̲IQ11̲1 omitted)

i.Q15

̲IQ15̲2-6(naturally coded; ̲IQ15̲2 omitted)

i.Q39

̲IQ39̲1-2(naturally coded; ̲IQ39̲2 omitted)

Iteration 0:

log likelihood = -231.71625

Iteration 1:

log likelihood = -162.87389

Iteration 2:

log likelihood = -158.93327

Iteration 3:

log likelihood = -158.76561

Iteration 4:

log likelihood = -158.76483

Probit regression, reporting marginal effects

Log likelihood = -158.76483

Number of obs =392

LR chi2(11)= 145.90

Prob > chi2

= 0.0000

Pseudo R2= 0.3148-----------------------------------------------------------------------------nsx2 |dF/dx

Std. Err.

z

P>|z|

x-bar [

95% C.I.

]---------+-------------------------------------------------------------------̲IQ2̲2*|.1811916.1093277

1.77

0.077

̲IQ2̲3*|.1880511.1282632

1.57

0.117

̲IQ2̲4*|.2493336.1520395

1.77

̲IQ11̲2*| -.0415386.0679247

̲IQ11̲3*| -.1970177.25 -.033087.252551.39547-.06334.4394420.077.25 -.048658.547325

-0.59

0.558

.206633 -.174669.091591.0595454

-2.93

0.003

.331633 -.313725 -.080311

̲IQ11̲4*| -.1919233.0459607

-2.94

0.003

.155612 -.282005 -.101842

̲IQ15̲3*|.228637.1108107

2.26

0.024

.186224.011452.445822

̲IQ15̲4*|.3278892.1526587

2.36

0.018

.127551.028684.627095

̲IQ15̲5*|.5399622.1430481

3.58

0.000

.104592.259593.820331

̲IQ15̲6*|.7329549.1083433

5.10

0.000

.293367.520606.945304

̲IQ39̲1*|.2177713.0629248

3.74

0.000

.25

.094441.341102---------+-------------------------------------------------------------------obs. P |.2780612

pred. P |.1955607 (at x-bar)16-----------------------------------------------------------------------------(*) dF/dx is for discrete change of dummy variable from 0 to 1z and P>|z| correspond to the test of the underlying coefficient being 0. /* 男性 20 代・30 代 */> xi: probit nsx2 i.Q2 i.Q11 i.Q15 i.Q39 if Q1==1 & (Q2==1|Q2==2);i.Q2

̲IQ2̲1-4(naturally coded; ̲IQ2̲1 omitted)

i.Q11

̲IQ11̲1-4(naturally coded; ̲IQ11̲1 omitted)

i.Q15

̲IQ15̲2-6(naturally coded; ̲IQ15̲2 omitted)

i.Q39

̲IQ39̲1-2(naturally coded; ̲IQ39̲2 omitted)

note: ̲IQ15̲5 != 0 predicts success perfectly
̲IQ15̲5 dropped and 1 obs not used
note: ̲IQ2̲3 dropped due to collinearity
note: ̲IQ2̲4 dropped due to collinearity
note: ̲IQ15̲6 dropped due to collinearity
Iteration 0:

log likelihood = -59.638087

Iteration 1:

log likelihood = -52.459626

Iteration 2:

log likelihood = -52.296802

Iteration 3:

log likelihood = -52.296366

Iteration 4:

log likelihood = -52.296366

Probit regression

Log likelihood = -52.296366

Number of obs=

191

LR chi2(7)

=

14.68

Prob > chi2=

0.0403Pseudo R2=

0.1231-----------------------------------------------------------------------------nsx2 |Coef.

Std. Err.

z

P>|z|

[95% Conf. Interval]-------------+---------------------------------------------------------------̲IQ2̲2 |-.1143902.310181

-0.37

0.712

-.7223338.4935534

̲IQ11̲2 |.4843985.34666

1.40

0.162

-.1950426

1.16384

̲IQ11̲3 |-.1298361.4649191

-0.28

0.780

-1.041061.7813886

̲IQ11̲4 |-.2805088.6555592

-0.43

0.669

-1.565381

1.004364

̲IQ15̲3 |.4001481.3504626

1.14

0.254

-.2867459

1.08704217̲IQ15̲4 |1.187322.497463

2.39

0.017

.2123125

2.162332

̲IQ39̲1 |.6589654.2900607

2.27

0.023

.0904568

1.227474

̲cons |

-1.936273.338597

-5.72

0.000

-2.599911-1.272635-----------------------------------------------------------------------------. xi: dprobit nsx2 i.Q2 i.Q11 i.Q15 i.Q39 if Q1==1 & (Q2==1|Q2==2);i.Q2

̲IQ2̲1-4(naturally coded; ̲IQ2̲1 omitted)

i.Q11

̲IQ11̲1-4(naturally coded; ̲IQ11̲1 omitted)

i.Q15

̲IQ15̲2-6(naturally coded; ̲IQ15̲2 omitted)

i.Q39

̲IQ39̲1-2(naturally coded; ̲IQ39̲2 omitted)

note: ̲IQ15̲5 != 0 predicts success perfectly
̲IQ15̲5 dropped and 1 obs not used
note: ̲IQ2̲3 dropped due to collinearity
note: ̲IQ2̲4 dropped due to collinearity
note: ̲IQ15̲6 dropped due to collinearity
Iteration 0:

log likelihood = -59.638087

Iteration 1:

log likelihood = -52.459626

Iteration 2:

log likelihood = -52.296802

Iteration 3:

log likelihood = -52.296366

Iteration 4:

log likelihood = -52.296366

Probit regression, reporting marginal effects

Log likelihood = -52.296366

Number of obs =191

LR chi2(7)

=

14.68

Prob > chi2

= 0.0403

Pseudo R2= 0.1231-----------------------------------------------------------------------------nsx2 |dF/dx

Std. Err.

z

P>|z|

x-bar [

95% C.I.

]---------+-------------------------------------------------------------------̲IQ2̲2*| -.0159142.0432679

-0.37

0.712

.502618 -.100718.068889

̲IQ11̲2*|.0729184.0555604

1.40

0.162

.397906 -.035978.181815

̲IQ11̲3*| -.0171193.0582153

-0.28

0.780

.219895 -.131219.096981̲IQ11̲4*| -.0326118.062774

-0.43

0.669

.068063 -.155647.090423

̲IQ15̲3*|.0586468

1.14

0.254

.340314 -.053678.176213.0612676

18

̲IQ15̲4*|.2942632.1692951

2.39

0.017

.094241 -.037549.626075

̲IQ39̲1*|.1184578.0628012

2.27

0.023

.225131.241546-.00463---------+-------------------------------------------------------------------obs. P |.0942408

pred. P |.0732172 (at x-bar)-----------------------------------------------------------------------------(*) dF/dx is for discrete change of dummy variable from 0 to 1z and P>|z| correspond to the test of the underlying coefficient being 0. /* 職場の雰囲気の影響(P.79) */> /* 「かなり悪い」「あまりよくない」を一括りに */> replace Q29=3 if Q29==4;(21 real changes made). /* Q29=1: とてもいい */> /* Q29=2: まあいい */> /* Q29=3: あまりよくない・かなり悪い */> tabulate Q29;
Q29 |

Freq.

Percent

Cum.

------------+----------------------------------1 |

101

12.97

12.97

2 |

531

68.16

81.13

3 |

147

18.87

100.00------------+----------------------------------Total |779

100.00. char Q29 [omit] 1;. /* 夫の場合 */> xi: oprobit Q21 i.Q2 i.Q11 i.Q15 i.Q29 if Q1==1;
i.Q2

̲IQ2̲1-4(naturally coded; ̲IQ2̲1 omitted)

i.Q11

̲IQ11̲1-4(naturally coded; ̲IQ11̲1 omitted)

i.Q15

̲IQ15̲2-6(naturally coded; ̲IQ15̲2 omitted)

i.Q29

̲IQ29̲1-3(naturally coded; ̲IQ29̲1 omitted)

19

Iteration 0:

log likelihood = -791.24532

Iteration 1:

log likelihood = -751.41231

Iteration 2:

log likelihood = -751.37895

Iteration 3:

log likelihood = -751.37895

Ordered probit estimates

Log likelihood = -751.37895

Number of obs=

387

LR chi2(12)

=

79.73

Prob > chi2=

0.0000Pseudo R2=

0.0504-----------------------------------------------------------------------------Q21 |Coef.

Std. Err.

z

P>|z|

[95% Conf. Interval]-------------+---------------------------------------------------------------̲IQ2̲2 |.3736981.1690248

2.21

0.027

.0424157.7049806

̲IQ2̲3 |.3421893.2241342

1.53

0.127

-.0971057.7814843

̲IQ2̲4 |.2429263.2787712

0.87

0.384

-.3034553.7893079

̲IQ11̲2 |.3677467.1593646

2.31

0.021

.0553977.6800956

̲IQ11̲3 |-.0406892.1768803

-0.23

0.818

-.3873681.3059898

̲IQ11̲4 |-.3039337.2185135

-1.39

0.164

-.7322123.1243449

̲IQ15̲3 |.1021893.1807462

0.57

0.572

-.2520669.4564454

̲IQ15̲4 |.5255859.2425363

2.17

0.030

.0502235

1.000948

̲IQ15̲5 |1.035039.2949773

3.51

0.000

.4568937

1.613184

̲IQ15̲6 |.8495562.3014574

2.82

0.005

.25871061.440402

̲IQ29̲2 |.3272889.1632707

2.00

0.045

.0072841.6472936

̲IQ29̲3 |.5867442.1911355

3.07

0.002

.2121254.961363-------------+---------------------------------------------------------------̲cut1 |-1.086255.2114916̲cut2 |-.0204715.1906003

̲cut3 |

.8024715.1938148

̲cut4 |

1.266503.1969353

̲cut5 |

1.603867.1997586̲cut6 |

1.891421.2023503

̲cut7 |

2.065876.2043211

̲cut8 |

2.456281.2115333(Ancillary parameters)------------------------------------------------------------------------------

20

. /* 年収の影響(P.87) */> /* 年収 */> /* 700 万円以上は一括り */> replace Q9=5 if Q9>=6 & Q9<=9;(54 real changes made). /* Q9=1: 100 万円未満 */> /* Q9=2: 100 万円以上 300 万円未満 */> /* Q9=3: 300 万円以上 500 万円未満 */> /* Q9=4: 500 万円以上 700 万円未満 */> /* Q9=5: 700 万円以上 */> tabulate Q9;
Q9 |

Freq.

Percent

Cum.

------------+----------------------------------1 |

150

19.26

19.26

2 |

166

21.31

40.56

3 |

201

25.80

66.37

4 |

132

16.94

83.31

5 |

130

16.69

100.00------------+----------------------------------Total |779

100.00. char Q9 [omit] 3;. xi: probit nsx i.Q2 i.Q11 i.Q15 i.Q9;
i.Q2

̲IQ2̲1-4(naturally coded; ̲IQ2̲1 omitted)

i.Q11

̲IQ11̲1-4(naturally coded; ̲IQ11̲1 omitted)

i.Q15

̲IQ15̲2-6(naturally coded; ̲IQ15̲2 omitted)

i.Q9

̲IQ9̲1-5(naturally coded; ̲IQ9̲3 omitted)

Iteration 0:

log likelihood = -536.34566

Iteration 1:

log likelihood = -466.90152

Iteration 2:

log likelihood = -466.29622

Iteration 3:

log likelihood =-466.296

21

Probit regression

Log likelihood =-466.296

Number of obs=

779

LR chi2(14)=140.10Prob > chi2=

0.0000Pseudo R2=

0.1306-----------------------------------------------------------------------------nsx |Coef.

Std. Err.

z

P>|z|

[95% Conf. Interval]-------------+---------------------------------------------------------------̲IQ2̲2 |.4257255.1556105

2.74

0.006

.1207344.7307166̲IQ2̲3 |.4801185.2006473

2.39

0.017

.0868569.87338̲IQ2̲4 |.5678706.2490865

2.28

0.023

.079671.056071

̲IQ11̲2 |.2062032.1436238

1.44

0.151

-.0752942.4877007

̲IQ11̲3 |-.2023408.1573368

-1.29

0.198

-.5107154.1060337

̲IQ11̲4 |-.4043078.1895743

-2.13

0.033

-.7758665-.0327491

̲IQ15̲3 |.3863201.1601476

2.41

0.016

.0724366.7002037

̲IQ15̲4 |.6156066.2145182

2.87

0.004

.1951587

1.036054

̲IQ15̲5 |1.125972.2497274

4.51

0.000

.6365153

1.615429

̲IQ15̲6 |1.152223.2662128

4.33

0.000

.6304558

1.673991

̲IQ9̲1 |.0868136.1485487

0.58

0.559

-.2043364.3779637

̲IQ9̲2 |-.1380055.1427851

-0.97

0.334

-.4178592.1418482̲IQ9̲4 |-.1039252.1513068

-0.69

0.492

-.400481.1926306

̲IQ9̲5 |-.3385692.1595938

-2.12

0.034

-.6513673-.0257711

̲cons |-.9360483.1456834

-6.43

0.000

-1.221583-.6505141-----------------------------------------------------------------------------. xi: dprobit nsx i.Q2 i.Q11 i.Q15 i.Q9;
i.Q2

̲IQ2̲1-4(naturally coded; ̲IQ2̲1 omitted)

i.Q11

̲IQ11̲1-4(naturally coded; ̲IQ11̲1 omitted)

i.Q15

̲IQ15̲2-6(naturally coded; ̲IQ15̲2 omitted)

i.Q9

̲IQ9̲1-5(naturally coded; ̲IQ9̲3 omitted)

Iteration 0:

log likelihood = -536.34566

Iteration 1:

log likelihood = -466.90152

Iteration 2:

log likelihood = -466.29622

Iteration 3:

log likelihood =-466.296

22

Probit regression, reporting marginal effects

Log likelihood =-466.296

Number of obs =779

LR chi2(14)= 140.10

Prob > chi2

= 0.0000

Pseudo R2= 0.1306-----------------------------------------------------------------------------nsx |dF/dx

Std. Err.

z

P>|z|

x-bar [

95% C.I.

]---------+-------------------------------------------------------------------̲IQ2̲2*|.1684598.0608673

2.74

0.006

.250321.049162.287757

̲IQ2̲3*|.1896646.0779589

2.39

0.017

.252888.036868.342461̲IQ2̲4*|.22354.0954489

2.28

0.023

.250321.036464.410616

̲IQ11̲2*|.0817943.05703

1.44

0.151

.242619 -.029983.193571

̲IQ11̲3*| -.0794222.0612664

-1.29

0.198

.358151 -.199502.040658

̲IQ11̲4*| -.1537971.0683143

-2.13

0.033

.139923 -.287691 -.019903

̲IQ15̲3*|.1531181.0628695

2.41

0.016

.197689.029896.27634

̲IQ15̲4*|.2409364.079827

2.87

0.004

.132221.084478.397394

̲IQ15̲5*|.4103337.0722655

4.51

0.000

.112965.268696.551972

̲IQ15̲6*|.4322151.0863618

4.33

0.000

.264442.262949.601481̲IQ9̲1*|.0343932.0589969

0.58

0.559

.192555 -.081239.150025

̲IQ9̲2*| -.0541137.0554995

-0.97

0.334

.213094 -.162891.054663̲IQ9̲4*| -.0408021.0589935

-0.69

0.492

.169448 -.156427.074823

̲IQ9̲5*|.0590874

-2.12

0.034

.166881 -.245981 -.014363-.130172---------+-------------------------------------------------------------------obs. P |.4518614

pred. P |.4435127 (at x-bar)-----------------------------------------------------------------------------(*) dF/dx is for discrete change of dummy variable from 0 to 1z and P>|z| correspond to the test of the underlying coefficient being 0. /* 避妊の状況(p.95) */> /* 避妊の実施有無 */> generate hin=1 if Q22==1;(464 missing values generated). replace hin=0 if Q22==2;(285 real changes made)23.

/* まったくセックスしていない場合は除く */> xi: probit hin i.Q2 i.Q11 i.Q15 i.Q9 i.Q29 i.Q39 if nsx2==0;
i.Q2

̲IQ2̲1-4(naturally coded; ̲IQ2̲1 omitted)

i.Q11

̲IQ11̲1-4(naturally coded; ̲IQ11̲1 omitted)

i.Q15

̲IQ15̲2-6(naturally coded; ̲IQ15̲2 omitted)

i.Q9

̲IQ9̲1-5(naturally coded; ̲IQ9̲3 omitted)

i.Q29

̲IQ29̲1-3(naturally coded; ̲IQ29̲1 omitted)

i.Q39

̲IQ39̲1-2(naturally coded; ̲IQ39̲2 omitted)

Iteration 0:

log likelihood =-415.138

Iteration 1:

log likelihood = -366.92561

Iteration 2:

log likelihood = -366.42686

Iteration 3:

log likelihood = -366.42657

Probit regression

Log likelihood = -366.42657

Number of obs=

600

LR chi2(17)

=

97.42

Prob > chi2=

0.0000Pseudo R2=

0.1173-----------------------------------------------------------------------------hin |Coef.

Std. Err.

z

P>|z|

[95% Conf. Interval]-------------+---------------------------------------------------------------̲IQ2̲2 |.1940085.1564791

1.24

0.215

-.112685.5007019

̲IQ2̲3 |.0638438.2174449

0.29

0.769

-.3623404.490028

̲IQ2̲4 |-.7115938.2964731

-2.40

0.016

-1.29267-.1305172

̲IQ11̲2 |.2832632.1528545

1.85

0.064

-.0163261.5828526

̲IQ11̲3 |.8527972.1799108

4.74

0.000

.5001786

1.205416

̲IQ11̲4 |.7907121.2227928

3.55

0.000

.3540463

1.227378

̲IQ15̲3 |.1021233.1667902

0.61

0.540

-.2247796.4290261

̲IQ15̲4 |.6161397.2492736

2.47

0.013

.1275725

1.104707

̲IQ15̲5 |.7063208.3047132

2.32

0.020

.1090941.303548

̲IQ15̲6 |.2773912.321899

0.86

0.389

-.3535193.9083017

̲IQ9̲1 |-.3124729.1769575

-1.77

0.077

-.6593033.0343574

̲IQ9̲2 |-.124835.1584052

-0.79

0.431

-.4353036.1856336

̲IQ9̲4 |-.0287927.163537

-0.18

0.860

-.3493194.291734

24

̲IQ9̲5 |-.1871431.1850697

-1.01

0.312

-.5498731.1755869

̲IQ29̲2 |-.0675004.1635669

-0.41

0.680

-.3880857.2530849

̲IQ29̲3 |-.1349039.1959306

-0.69

0.491

-.5189208.2491129

̲IQ39̲1 |-.0200403.1265465

-0.16

0.874

-.2680668.2279863

̲cons |-.360546.1963353

-1.84

0.066

-.7453561.0242641-----------------------------------------------------------------------------. xi: dprobit hin i.Q2 i.Q11 i.Q15 i.Q9 i.Q29 i.Q39 if nsx2==0;
i.Q2

̲IQ2̲1-4(naturally coded; ̲IQ2̲1 omitted)

i.Q11

̲IQ11̲1-4(naturally coded; ̲IQ11̲1 omitted)

i.Q15

̲IQ15̲2-6(naturally coded; ̲IQ15̲2 omitted)

i.Q9

̲IQ9̲1-5(naturally coded; ̲IQ9̲3 omitted)

i.Q29

̲IQ29̲1-3(naturally coded; ̲IQ29̲1 omitted)

i.Q39

̲IQ39̲1-2(naturally coded; ̲IQ39̲2 omitted)

Iteration 0:

log likelihood =-415.138

Iteration 1:

log likelihood = -366.92561

Iteration 2:

log likelihood = -366.42686

Iteration 3:

log likelihood = -366.42657

Probit regression, reporting marginal effects

Log likelihood = -366.42657

Number of obs =600

LR chi2(17)

=

97.42

Prob > chi2

= 0.0000

Pseudo R2= 0.1173-----------------------------------------------------------------------------hin |dF/dx

Std. Err.

z

P>|z|

x-bar [

95% C.I.

]---------+-------------------------------------------------------------------̲IQ2̲2*|.0766775.0613237

1.24

0.215

.28 -.043515.19687

̲IQ2̲3*|.0253412.0861387

0.29

0.769

.238333 -.143487.19417

̲IQ2̲4*| -.2751592.1063789

-2.40

0.016

.178333 -.483658-.06666

̲IQ11̲2*|.1113009.0590367

1.85

0.064

.245 -.004409.227011

̲IQ11̲3*|.3229264.0624707

4.74

0.000

.341667.200486.445367

̲IQ11̲4*|.2875886.0692406

3.55

0.000

.13

.15188.423298

̲IQ15̲3*|.0404764.065847

0.61

0.540

.225 -.088581.169534

̲IQ15̲4*|.2313695.0847387

2.47

0.013

.14

.39745425.065285

̲IQ15̲5*|.2586406.0962682

2.32

0.020

̲IQ15̲6*|.1087255.1234853

0.86

̲IQ9̲1*| -.1241226.0695588

̲IQ9̲2*| -.0497149.095.069959.447323

0.389.181667 -.133301.350752

-1.77

0.077

.165 -.260455.01221.0631077

-0.79

0.431

.216667 -.173404.073974̲IQ9̲4*| -.0114555.0651039

-0.18

0.860

.183333 -.139057.116146

̲IQ9̲5*| -.0745371.0735844

-1.01

0.312

.161667-.21876.069686

̲IQ29̲2*| -.0268021.064845

-0.41

0.680

.69 -.153896.100292

̲IQ29̲3*|-.053737.0780595

-0.69

0.491

.18 -.206731.099257

̲IQ39̲1*| -.0079709.0503503

-0.16

0.874

.253333 -.106656.090714---------+-------------------------------------------------------------------obs. P |pred. P |.525
.5328009 (at x-bar)-----------------------------------------------------------------------------(*) dF/dx is for discrete change of dummy variable from 0 to 1z and P>|z| correspond to the test of the underlying coefficient being 0. #delimit crdelimiter now cr. log close26

３．『ＪＧＳＳ』の推定結果（第５章の推定結果）.
. #delimit ;delimiter now ;. use c:\data\JGSS060409.dta;. /* 2000 年と 2001 年に限定（セックス頻度が調査） */. /* 60 歳未満既婚同居就業者に限定(アエラ調査に揃える） */> drop if ageb>=60;(1945 observations deleted). drop if domarry~=1;(998 observations deleted). drop if xjob1wk==3;(610 observations deleted). drop if szffhere==1;(5 observations deleted). /* 回答者に限定 */> drop if fq7sex==8;(849 observations deleted). /* 月 1 回未満 */> generate sexl=1 if fq7sex==1 | fq7sex==2;(962 missing values generated).

replace sexl=0 if fq7sex>=3 & fq7sex<=7;(908 real changes made). /* 同居年数 */> /* ただし既婚継続者に限定した場合 */> * q31;.

generate keizo=ageb-age1mg if age1mg~=999;27

(5 missing values generated). /* 子どもの数 */> * q21;.

replace ccnumttl=3 if ccnumttl>=3;(31 real changes made). char ccnumttl [omit] 0;. /* 年齢、子どもの数、同居年数 (P.139) */> xi: probit sexl ageb keizo i.ccnumttl if xdiv==2;
i.ccnumttl

̲Iccnumttl̲0-3(naturally coded; ̲Iccnumttl̲0 omitted)

Iteration 0:

log likelihood = -673.11872

Iteration 1:

log likelihood = -616.11785

Iteration 2:

log likelihood = -615.58013

Iteration 3:

log likelihood = -615.5799

Probit regression

Log likelihood =-615.5799

Number of obs

=

1176

LR chi2(5)=115.08Prob > chi2=

0.0000Pseudo R2=

0.0855-----------------------------------------------------------------------------sexl |Coef.

Std. Err.

z

P>|z|

[95% Conf. Interval]-------------+---------------------------------------------------------------ageb |.0237649.0113453

2.09

0.036

.0015284.0460014

keizo |

.0228759.0105731

2.16

0.030

.0021531.0435987

̲Iccnumttl̲1 |.1439001.1788381

0.80

0.421

-.2066162.4944163

̲Iccnumttl̲2 |-.2558524.166114

-1.54

0.124

-.5814299.069725

̲Iccnumttl̲3 |-.6202388.1792905

-3.46

0.001

-.9716417-.2688359

̲cons |

-1.970341.3812747

-5.17

0.000

-2.717626-1.223056-----------------------------------------------------------------------------. xi: dprobit sexl ageb keizo i.ccnumttl if xdiv==2;
i.ccnumttl

̲Iccnumttl̲0-3(naturally coded; ̲Iccnumttl̲0 omitted)

28

Iteration 0:

log likelihood = -673.11872

Iteration 1:

log likelihood = -616.11785

Iteration 2:

log likelihood = -615.58013

Iteration 3:

log likelihood = -615.5799

Probit regression, reporting marginal effects

Log likelihood =Number of obs =-615.5799

1176

LR chi2(5)= 115.08

Prob > chi2

= 0.0000

Pseudo R2= 0.0855-----------------------------------------------------------------------------sexl |dF/dx

Std. Err.

z

P>|z|

x-bar [

95% C.I.

]---------+-------------------------------------------------------------------ageb |.0073942.0035236

2.09

0.036

45.6105.000488.0143

keizo |

.0071176.0032912

2.16

0.030

19.5187.000667.013568

̲Iccnu~1*|.0462894.0593258

0.80

0.421

.154762 -.069987.162566

̲Iccnu~2*| -.0793635.0513444

-1.54

0.124

.490646 -.179997.02127

̲Iccnu~3*| -.1711751.04309

-3.46

0.001

.261054-.08672-.25563---------+-------------------------------------------------------------------obs. P |.2593537

pred. P |.2403796 (at x-bar)-----------------------------------------------------------------------------(*) dF/dx is for discrete change of dummy variable from 0 to 1z and P>|z| correspond to the test of the underlying coefficient being 0. /* 現在の仕事の満足度 */> * q1(21);.

generate manzo=1 if st5job==1 | st5job==2;(445 missing values generated).

replace manzo=0 if st5job==3|st5job==4 | st5job==5;(440 real changes made). char manzo [omit] 0;

29

. /*

仕事満足度の影響 (P.144)*/> xi: probit sexl ageb i.ccnumttl i.manzo;i.ccnumttl

̲Iccnumttl̲0-3(naturally coded; ̲Iccnumttl̲0 omitted)

i.manzo̲Imanzo̲0-1(naturally coded; ̲Imanzo̲0 omitted)

Iteration 0:

log likelihood = -694.8665

Iteration 1:

log likelihood = -635.44478

Iteration 2:

log likelihood = -634.75171

Iteration 3:

log likelihood = -634.75129

Probit regression

Log likelihood = -634.75129

Number of obs

=

1217

LR chi2(5)=120.23

Prob > chi2=

0.0000Pseudo R2=

0.0865-----------------------------------------------------------------------------sexl |Coef.

Std. Err.

z

P>|z|

[95% Conf. Interval]-------------+---------------------------------------------------------------ageb |.0465398.0049909

9.32

0.000

.0367577.0563218

̲Iccnumttl̲1 |.1347586.1704863

0.79

0.429

-.1993884.4689057

̲Iccnumttl̲2 |-.2133908.1546905

-1.38

0.168

-.5165785.089797

̲Iccnumttl̲3 |-.5977149.167836

-3.56

0.000

-.9266674-.2687625

̲Imanzo̲1 |-.2016953.0841739

-2.40

0.017

-.3666731-.0367175

̲cons |

-2.464621.2473227

-9.97

0.000

-2.949365-1.979878-----------------------------------------------------------------------------. xi: dprobit sexl ageb i.ccnumttl i.manzo;i.ccnumttl

̲Iccnumttl̲0-3(naturally coded; ̲Iccnumttl̲0 omitted)

i.manzo̲Imanzo̲0-1(naturally coded; ̲Imanzo̲0 omitted)

Iteration 0:

log likelihood = -694.8665

Iteration 1:

log likelihood = -635.44478

Iteration 2:

log likelihood = -634.75171

Iteration 3:

log likelihood = -634.75129

Probit regression, reporting marginal effects

30

Number of obs =1217

Log likelihood = -634.75129

LR chi2(5)= 120.23

Prob > chi2

= 0.0000

Pseudo R2= 0.0865-----------------------------------------------------------------------------sexl |dF/dx

Std. Err.

z

P>|z|

x-bar [

95% C.I.

]---------+-------------------------------------------------------------------ageb |.0143957.001518

9.32

0.000

45.5859.01142.017371̲Iccnu~1*|.0430141.0560336

0.79

0.429

.157765-.06681.152838

̲Iccnu~2*| -.0657844.0475105

-1.38

0.168

.483977 -.158903.027334

̲Iccnu~3*| -.1646368.040421

-3.56

0.000

.261298

̲Imanz~1*| -.0637058.0270645

-2.40

0.017

.654889 -.116751-.24386 -.085413-.01066---------+-------------------------------------------------------------------obs. P |.2580115

pred. P |.237814 (at x-bar)-----------------------------------------------------------------------------(*) dF/dx is for discrete change of dummy variable from 0 to 1z and P>|z| correspond to the test of the underlying coefficient being 0. #delimit crdelimiter now cr

31