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「原因と結果」の経済学―――データから真実を見抜く思考法 単行本(ソフトカバー) – 2017/2/17

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商品の説明

内容紹介

------------------------------------------------------
ビッグデータ時代の必須教養
「因果推論」の考えかたがわかる!
-------------------------------------------------------

「メタボ健康を毎年受ければ、病気を早
期発見・治療ができ、長生きできる」。
そう言われて、違和感を覚える人はほと
んどいないでしょう。

しかし、「健診を受けること」と「長生
きできること」は、同時に起こっている
だけ(相関関係にすぎない)。
健診を受けた「から」、長生きできた(因
果関係)のではないかもしれません。
この場合、いままでまったく健康診断を
受けなかった人が、毎年受けるように
なったとしても、長生きできるとは限り
ません。
実は、このことについてはすでに多くの
研究が行われており、人々に健診を受け
させるようにしても、死亡率は下がらな
いことが示唆されています。

この本を読めば、2つのことがらが本当に
「原因と結果」の関係にあるのかどうか
を正しく見抜けるようになり、身の回り
にあふれる「もっともらしいが本当は間
違っている根拠のない通説」にだまされ
なくなります。この「因果推論」の考え
かたを、数式などを一切使わずに徹底的
にやさしく解説します。

出版社からのコメント

〜目次抜粋〜

はじめに

第1章
根拠のない通説にだまされないために
「因果推論」の根底にある考えかた

「因果関係」「相関関係」とは何か
因果関係を証明するのに必要な「反事実」
反事実を「もっともらしい値」で穴埋めする
反事実を正しく想像できないと根拠のない通説にだまされる?
……など

第2章
メタボ健診を受けていれば長生きできるのか
因果推論の理想形「ランダム化比較試験」

「実験」を使えば因果関係を証明できる
なぜランダムに割り付けないとダメなのか
「メタボ健診」と「長生き」のあいだに因果関係はあるか
健診を受けていても長生きにはつながらない
……など

第3章
男性医師は女性医師より優れているのか
たまたま起きた実験のような状況を利用する「自然実験」

手元にあるデータを用いて、実験のような状況を再現する
「医師の性別」と「患者の死亡率」のあいだに因果関係はあるか
女性医師が担当すると患者の死亡率が低くなる
……など

第4章
認可保育所を増やせば母親は就業するのか
「トレンド」を取り除く「差の差分析」

実験をまねる「擬似実験」
前後比較が使えない2つの理由
前後比較デザインを改良した「差の差分析」
「認可保育所の数」と「母親の就業」のあいだに因果関係はあるか
認可保育所を増やしても母親の就業率は上がらない
……など

第5章
テレビを見せると子どもの学力は下がるのか
第3の変数を利用する「操作変数法」

新聞の広告料割引キャンペーンを利用する
「テレビの視聴」と「学力」のあいだに因果関係はあるか
テレビを見ると偏差値が上がる
……など

第6章
勉強ができる友人と付き合うと学力は上がるのか
「ジャンプ」に注目する「回帰不連続デザイン」

「49人の店舗」と「50人の店舗」の違いを利用する
「友人の学力」と「自分の学力」のあいだに因果関係はあるか
学力の高い友人に囲まれても自分の学力は上がらない
……など

第7章
偏差値の高い大学に行けば収入は上がるのか
似た者同士の組み合わせを作る「マッチング法」

似かよった店舗を探しだす
複数の共変量をひとまとめにする「プロペンシティ・スコア・マッチング」
偏差値の高い大学に行くと収入が上がるのか
偏差値の高い大学に行っても収入は上がらない
……など

第8章
ありもののデータを分析しやすい「回帰分析」

因果推論に適さないデータしかないときは……
データを表現する「最適な線」を引く
交絡因子の影響を取り除いてくれる「重回帰分析」
……など

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登録情報

  • 単行本(ソフトカバー): 208ページ
  • 出版社: ダイヤモンド社 (2017/2/17)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 447803947X
  • ISBN-13: 978-4478039472
  • 発売日: 2017/2/17
  • 商品パッケージの寸法: 18.8 x 13.2 x 1.8 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 4.3 35件のカスタマーレビュー
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形式: 単行本(ソフトカバー)
個人でも国でも、誤った分析で対応を誤る事がよくある。

感覚的に考えている為、誤りとわかっていないからだ。

「因果関係」と「相関関係」を混同している事に気づいていないのだ。

本書は、そういった事を防止する為の考え方を提示した本である。

・「ジブリの呪い」は、スタジオジブリの映画が日本のテレビで放送されると
 アメリカの株価が下がるというものだが、全くの偶然であり
 見せかけの相関だ。

・体力をつければ学力がつくのではなく、熱心な親だから体力も学力もつく。
(相関関係を因果関係のようにみせてしまう交絡因子)

・警官が多いから犯罪が減るのではなく、犯罪が多い地域に警官を多く配置しただけ。
 (逆の因果関係)
 
・チョコレートの消費量とノーベル賞の受賞者数は、因果関係でなく、相関関係。

・メタボ健診に、国は1200億円を投じたがランダム化比較実験を実施すれば、
 税金を効率的に使えた。健診と長生きに因果関係はない。

・女性管理職に数値目標を掲げ、ただ比率を上げるだけでは、逆効果となる
 場合もある。

・自己負担割
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形式: 単行本(ソフトカバー) Amazonで購入
いわゆる統計学の本なのだけど、本書はどちらかと言うと、どうしてその結論に至ったのかという、統計学的手法に関して細かく取り上げている。

特にランダム化比較試験(RCT)に関し、いくつかの手法を統計学を学んだ人間以外にも分かる様な説明をしてくれているので、参考になった。RCTを専門的な議論抜きに説明している本は少ないので、本書は貴重。

一方で、統計学とはといった入門書、表面的な数字の分析に騙されない方法といったテーマの本と比べると少々マニアックで、読者を選ぶかもとも感じた。
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形式: 単行本(ソフトカバー)
因果推論を指南する書だが、その具体事例には疑問を覚えるケースがある。

まず第2章の「健診を受けていても長生きにはつながらない」という話。
注意すべきは、このメタ解析はかなり古いデータを対象にしていること。
使用した14のデータ群のうち1960年代のものが6件、70年代が3件、80年代が2件、90年代が3件。
(本書でこのことに言及はない。意図的に隠したのか、それとも原典を読んでいないのか)

これを持ち出すのは、医療技術の発展で検査は精密になり、治療法も進歩していることを考慮していると言えるだろうか。
現代におけるメタボ健診の導入に異議を唱える根拠として引用するのは適切だと思えない。

つぎに第4章の「認可保育所を増やしても母親の就業率は上がらない」
本書では話が一元化されているが、元の論文は世帯形態や年代といった要素も慎重に分析している。
具体的には「核家族世帯では保育所拡充により母親就業率が上がる」「2000年以降は全体でもプラスの効果がある」など。
本書が事実を曲げてるとまでは言えないが、情報を大雑把にして意見誘導をしているのでは?と勘繰りたくなる。

そもそも本書全体を通じ、繊細かつ大きな話をするのに文献を1つしか挙げないこ
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形式: 単行本(ソフトカバー)
良い内容でした。因果推論を予備知識なく日本語で学ぶにはとても良いと思います。公衆衛生大学院では必修の疫学などで、行政大学院(公共政策大学院)では計量経済学で扱うcausal inferenceのエッセンスが短時間で学べると思います。中村好一先生の「楽しい疫学」の様にスラスラかつワクワク読め、difference in differenceやcounterfactual、Regression Discontinuity Designなど中身もありますので、留学のお供にも良いと思います。注に魂がこもっているところも良かったです。後書きもエビデンスに基づく政策に対する思いが伝わりグッとくるものがありました。

さて。
米国の公衆衛生大学院にいた時、学生「全員」がカウンターファクチュアル(反事実と訳すそうです)や相関関係、因果関係などについて正確に使っていました。印象的だったのは、因果推論の話など、統計の授業の時に、アメリカ人の同級生が「この話3回目だよ」と言っていたことです。学部で1回、医学部で1回、公衆衛生大学院で1回で計3回ということです。まさに常識になっていました。日本でも常識になってくると良いと思います。

一方、日本の行政官が統計手法やエビデンスの解釈を全然知らないかというと、そうでもありません。統計のプロと一緒に仕事をさせてい
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