Gelman (2007) "Struggles with Survey Weighting and Regression Modeling"

Gelman, Andrew. 2007. "Struggles with Survey Weighting and Regression Modeling." Statistical Science 22:153-64. 

 　ウェイトの話は前から勉強したいと思っているのですが、なかなかに大きな分野なのでどこから手をつけてよいのかもわからず、集中して取り組めずにいます。この論文では、ウェイトを用いる利点として、母平均のシンプルな推定値をもたらしてくれるということが挙げられています。一方で、ウェイトを用いた場合にはモデリングの柔軟性が欠けることと、標準誤差の評価が難しくなることが欠点として挙げられています。また、ウェイトに含める要因はどうするのか、交互作用も入れるのかなどの、恣意的な選択が問題になるということも述べられています。
　これにたいして、回帰モデリングを用いる方法が取り上げられます。利点としては、統計パッケージの発展によって手続きが簡単になっていることです。欠点としては、すべての事後層化セルを条件付けるということが、非常に複雑なモデルになる場合があり、解釈が難しくなるということが挙げられています。著者の提案としては、母集団の情報を使用した上での事後層化と、階層線形モデルを組み合わせるということがよいということのようです。