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高校在学時を起点とするパネル調査における初期標本脱落とバイアスの補正「東大社研・高卒パネル調査」を事例として
Attrition in Panel Surveys of High School Graduates and Bias Correction: Case Analysis of the Japanese Life Course Panel Survey

山口泰史

YAMAGUCHI, Yasufumi

東京大学社会科学研究所 特任研究員

高校在学時を起点とするパネル調査における，初期標本脱落に伴うバイアス補正の可能性を「東大社研・高卒パネル調査」を事例として検討した。標本脱落は，男性や成績下位 ，進路多様校出身など特定のInverse Probability Weighting 法によって，そのバイアスが改善された。
層に偏っているが，キーワード標本脱落，IPW法 ，高校在学時を起点とするパネル調査

パネル調査における標本脱落については，調1

はじめに査への回答継続を前年度調査の各項目への回答で予測し，その逆数で分析にウェイトづけを行学校から職業への移行や学校教育が個人に与IPWう Inverse Probability Weighting 法（以下，える効果を検討する上で，高校在学時を起点と法）によってバイアスをある程度補正しうるこしてそれ以後を追跡するようなパネル調査は極2002など）とが指摘されている（Wooldridge，。

めて有用である。しかし，高校卒業時は離家や日本では，たとえば坂本（2006）が「消費生活に生活習慣の変化の時期であるため，サンプルの初関するパネル調査」（財団法人家計経済研究所）

期脱落により追跡調査の結果に大きなバイアス

IPW 法の使用により，標本脱について検討し，が生じうるという問題が知られている。

落に伴うバイアスが補正される可能性を示唆し高校在学時を起点とするパネル調査の実施方た。また，三輪（2014）は「全国家族調査パネル法として，①高校をまずサンプリングし，高校をスタディ」（日本家族社会学会）について IPW 法通じて生徒にアプローチする，②対象者を直接によるバイアス補正の可能性を検討した。彼は，サンプリングしてアプローチする，という2つが「2つの度数分布の違いをみるための統計指標で，1）考えられる 。在籍する学校についての情報を何パーセント分だけ相対度数をシフトさせればはじめ，より充実した情報を得られるという点

2014：
両者が完全に一致するかを示す」（三輪，で①には大きな利点がある一方，一般に調査開171）ものである非類似指数を用いて，①第1波

始時点で直接対象者に調査応諾を得る訳ではなとなる NFRJ08の全回答者（パネル調査への非いため，①においてとくに初期脱落が大規模に応諾者も含む）とパネル調査（NFRJ08-Panel）

なりかねない。

応諾者，②パネル調査応諾者と第1波〜第5波完

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Research Report

全回答者，それぞれの間の第1波回答のズレ（偏第1波の生徒調査票に，継続調査への協力意り）が IPW 法による補正である程度減少するこ

向を対象者本人に確認する欄を設け，承諾するとを示した。

場合に調査票発送先の住所を記載してもらった。

高校在学時を起点とするパネル調査からの初応諾者は2036ケース，第2波（2004年10月〜期脱落については，井上（2009）が「現代高校生2005年1月実施）の実際の回答数は482ケースでの生活と意識に関する調査」とその追跡調査（東ある。それ以降は概ね400〜500前後で推移し，京大学教育学研究科高校教育研究会）を分析し，2018年8月時点で第14波まで実施済みである。

脱落を促す属性は成人調査とかならずしも同じ

この調査は現在も継続中だが，今回はこのうではなく，具体的には大学に進学した場合の偏ち第1波，第2波を用いて初期脱落の検討を行う。

差値や出身高校が公立かどうか，社会観などが2.2 標本脱落に基づくバイアスの補正脱落の有無と関連していることを明らかにした。
しかし，このような特定の層に偏った初期脱落標本脱落に伴うバイアスについては，前述のによって生じうるバイアスをどのように補正しように IPW 法を用いて補正するのが一般的でて分析することが可能なのかについては，いま2002；坂本，2006；三輪，2014
ある（Wooldridge，だ明らかになっていない。など）。本稿では IPW 法を JLPS-H に対して用い，そこで本稿では，東京大学社会科学研究所パ標本脱落に伴うバイアスの補正可能性を検討す

ネル調査プロジェクトが実施している「東大社る。成人の調査対象を追跡するパネル調査で検JLPS-H）研・高卒パネル調査（以下，」を取り上げ，IPW 法がバイアスの補討した三輪（2014）では，調査からの初期脱落を生む特性を確認した上正効果を持つと示されているが，高校在学時をで，それに伴って生じるバイアスに対し IPW 法起点とするパネル調査では脱落を促す特性が異による補正を試みる。JLPS-H は対象へのアプIPW 法の効果は定かではない。
なりうるため，ローチに際し，前述の①の方法を取っているため，バイアスが補正されたかどうか，またどの程より大規模な初期脱落が生じやすいが，このよ度補正されたかについては，前述の非類似指数

うな調査においても IPW 法によるバイアスの補を用いて，三輪（2014）の方法を部分的に踏襲し正が可能なのかを議論できる。大規模な初期脱て検討する。非類似指数を用いることで，第1落が生じている場合でも，それに伴うバイアス波回答者（n=7563）と比べた第2波継続者（n=482）の補正に IPW 法が有用ならば，高校在学時を起IPW 法によるウェイの「第1波回答」の偏りを，点とするパネル調査について IPW 法を用いた分トなしの場合とウェイトありの場合で比較でき析がもっと盛んに試みられるべきである。

る。
「ウェイトあり」の方が非類似指数が小さけ

IPW 法がバイアスの補正効果を持つと解れば，

2

データと方法釈できる。

2.1 JLPS-H の概要

3JLPS-H では，高卒後の進学率・無業率に基分析

3.1 標本脱落を生む属性とウェイトの作成

づき47都道府県から選定された4つの県に所在する全日制高校101校の生徒に対して，第1波調どのような属性を持つ回答者が第2波に回答

2）査が行われた 。高校3年生を対象に2004年1月するのかをまず確認する。第2波への回答の有7563ケースの回答から3月までの期間で実施し，無を従属変数とした二項ロジスティック回帰分が得られている。

析の結果が表1である。

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67C 県），学校表1を見ると，高校所在県（B 県，実際に改善するのだろうか。第1波の全変数

ランク・種別（進学校），高卒後希望／予定進路

359個について，第1波回答者（n=7563）と第2波（大学・短大，専門学校，未定・その他・無回答），継続者（n=482）の間の回答分布のズレを表す非

高3時校内成績（上位）が正に有意，高3時校内類似指数を，ウェイトを使用する場合と使用し成績（下位）が負に有意である。第2波回答の有ない場合の2パターンで算出し，図1を作成した。

無は，これらの要因によって異なることが分か

斜線はウェイト使用あり／なしの場合の非類似3）る 。つまり，標本脱落の確率はこれらの属性指数が一致した際の位置を示している。図1かによって違い，第2波以降の分析においてバイア

らは，ウェイトを使用すると多くの変数で非類似スを生じさせていると考えられる。

288
指数が減少していることが伺える。実際，そこで IPW 法に従い，バイアスの補正を目的個（80.2％）の変数で非類似指数が減少しており，359個の変数の平均減少幅は2.3である4）。とするウェイトを作成する。第1波時点でほぼ確定しており高卒後には変化しないと考えられウェイトの有無別に非類似指数の分布を示しる，表1に示した変数だけでどの程度バイアスをたのが表2である。ウェイトを使用しない場合，補正することが可能かを示すためにも，今回は非類似指数が10を超える変数が50個あるのに表1に示した推定結果から，以降で用いるウェ

対し，ウェイトを使用すると0個になり，約81％イトを作成した。の変数の非類似指数が5以下に収まっている。

3.2 ウェイトの効果：非類似指数を用いた検討

うバイアスがある程度改善されたことが分かる。

このウェイトは標本脱落で生じたバイアスをところで，ウェイトの使用はどのような変数ウェイトの使用により，第2波での標本脱落に伴

S.E.

15

非類似指数（ウェイトあり）（0.099）10（0.142）（0.132）（0.161）（0.136）（0.353）5B
性別（基準：男性・無回答）
女性
0.193†
高校所在県（基準：A 県）B県
0.336*
C県
0.284*
D県
0.219
第 1 波時年齢（基準：17 歳）
18 歳
0.006
19 歳以上・無回答
0.272
学校ランク／種別（基準：進路多様校）
進学校
0.433***
0.188
専門高校・専門学科
高卒後希望／予定進路（基準：就職）大学・短大
0.717***
専門学校
0.730***
未定・その他・無回答
0.612*
高 3 時校内成績（基準：中位）
上位
0.264*
下位-0.319*
無回答-0.915切片-3.857***

20

第 2 波への回答ありを予測する二項ロジスティック回帰分析（0.116）（0.150）0

表10（0.170）（0.178）（0.250）5101520

非類似指数（ウェイトなし）

図 1 ウェイトによる補正と非類似指数（0.111）（0.128）（0.592）（0.226）

表 2 ウェイトの使用と非類似指数の分布

注）n=7563, ***p<0.001 **p<0.01 *p<0.05 †p<0.1

ウェイトなしウェイトあり社会と調査

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68～14168～5161221～10～15～20107
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42
080

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におけるバイアスを改善させるのか。第一波ののバイアスはある程度補正できる。

IPW 法を用いたバイアスの補正にもちろん，359個の変数を大きく，（個人・学校・進路などの）「属性」についての変数，「行動・経験」についても限界があり，第1波回答者と比べた第2波継続の変数，「考え方・意識」についての変数の3種

回答者の回答の歪みが完全になくなるわけでは類に分類し，ウェイト使用の有無による非類似指ない。また，観察されない特性に依存した脱落数の変化の様子を表3に示した。これをみると，が生じている可能性は無視できるものではない。

属性変数でとくにウェイト使用の効果を確認でしかしながら，このような手法によってバイきる。行動・経験変数や考え方・意識変数は属アスをある程度補正しうることも事実である。

性変数ほど非類似指数の減少幅が大きくないが，調査開始当初に想定した母集団に基づいて，何それでもウェイト使用の効果があることが分かる。

らかの示唆を提示する分析を目指すのであれば，IPW 法などを用いて，標限界は踏まえつつも，結論4本脱落によるバイアスをできるかぎり補正して，分析を進めることが望ましいと考えられる。

本稿では JLPS-H のデータを用いて，高校在付記

学時を起点とするパネル調査においてどのような属性が標本脱落につながるか，それに伴うバ本研究は，日本学術振興会科学研究費補助

イアスは IPW 法によって補正可能かどうかを検22223005），日本金基盤研究（S）（18103003 ，討した。

学術振興会科学研究費補助金基盤研究（C）

結果は以下の通りである。

（25381122），日本学術振興会科学研究費補助金（1）主な属性変数で第2波回答の有無を予測す

基盤研究（B）（16H03778），奨学寄付金・株式る限り，男性，特定の県，進路多様校，就職者，会社アウトソーシング，厚生労働科学研究費補

成績下位層で脱落が生じやすい。
（2）非類似指助金，東京大学社会科学研究所研究資金による数でみる限り，そのような標本脱落によって第研究成果の一部である。パネル調査データの利2波データには一定のバイアスが生じている。
（3）

用にあたっては社会科学研究所パネル調査企画

ウェイトの使用により非類似指数が多くの変数委員会の許可を得た。

IPW 法を用いることで，上記で減少しており，
表 3 変数の種類別に見た非類似指数とウェイトの効果

変数の種類個数属性
行動・経験
考え方・意識14185
160" ウェイトなし
平均値（A ）"8.5504.477
6.263" ウェイトあり
平均値
（B ）"

A-B

2.492
2.566
3.875

6.058
1.911
2.388

注1）前者の例として JLPS-Hの他に井上（2009）が営・政策研究センター）や「高卒者の初期キャリア調査」（日本労働研究機構）が挙げられる。

検討した「現代高校生の生活と意識に関する調査」とその追跡調査，後者の例としては「高校生の進路についての追跡調査」（ 東京大学大学経社会と調査2）4 県で全 162 校に調査実施を打診し，受諾を得ら，実際に生徒調査票を回れたのが 107 校（66％）

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収できたのが 101 校（62％）であった。また，調査票の返送があった高校でもすべての生徒の回答があった訳ではない。そのため，第一波の時点で想定サンプルからの脱落は生じていることになるが，ここで脱落した生徒については情報がほとんど得られず対処が困難である。

査で，サンプリング時に特定の層（進路多様校，就職希望者層など）を相対的に多く抽出することで，標本脱落によるバイアスが小さくなる可能性もあることを示唆する。

4）JLPS-Hは標本脱落が大きいこともあってか，ウェイトの使用により非類似指数が大きくなる変数も一部存在することには注意が必要である。

3）この結果は，高校在学時を起点とするパネル調

文献

2009「
井上公人，，パネル調査における初期脱落サ
ンプルの傾向──高校生を対象としたパネル調
査データをもとに」『立教大学大学院社会学研究科年報』16: 21-33.

2006「
坂本和靖，，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: 55-70.

2014「
三輪哲，，NFRJ-08Panelにおけるウェイト:による脱落への対処」『家族社会学研究』26（2）Wooldridge, Jeffrey M., 2002, Inverse probability
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attrition, and stratiﬁcation Portuguese
Economic Journal, 1 (2): 117-139.

169-178.

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