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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 4.4 25件のカスタマーレビュー
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 回帰不連続デザイン、操作変数法、差の差の推定法の説明におかしいところがあると思いましたが、どういう発想にもとづいた分析であるかをざっくり知るためには便利だと思ったので良い本だと思いました。日本語でこういうのが読めるのはありがたいと思います。さすがにこの本だけ読んで自分で実証を走らせようというのは無理があるでしょうけど、そういう人は他の教科書に進むでしょうからそのときに誤った理解が修正されるとよいと思います。ただし、少々おかしい説明を鵜呑みにして思い込んでしまうと危険なので☆を一つ減らしました。新しい本を読むときは細かいことを読者も忘れているでしょうから大丈夫でしょうけど。売れてるでしょうから改訂されるときにきちんとした記述に直るとよいように思いました。
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学生の時から、RCTとかメタアナリシスとか勉強したし、分かった気でいましたが、この本を読んで根本の根本が分かっていなかったのだということを気づかされました。
初めから順番に読んでいけば一番分かりやすいという構成も良いです。本によっては中弛みして、眠くなるものもあるのですが、この本はギリギリ最小限にコンパクトにまとめたという印象です。
データの読み方に関して批判的なコメントがありますが、分かりやすさを優先させたからではないでしょうか?星2つにするほどの内容ではないと思います。
因果関係と相関関係の違いがパッとわからない方
医学研究で対照群を設ける意義をパッと説明できない方
そういう方が読むと良いレベルの本だと思います。
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こんにちは、古舘 健です。

常識や思い込みに縛られない方法を教えてくれる本です。
本書を読んで、原因だと思っていたことの中に原因ではないものがたくさんあると気づきました。

例えば、偏差値の高い大学が高収入の原因ではないことです。大学の偏差値と年収の関係は因果関係ではなく相関関係だとわかりました。

「大学の偏差値と年収の関係が因果関係と相関関係のどちらかなのかということだ。『偏差値の高い大学にいったから収入が高い』(因果関係)わけではなく、『将来の収入が高くなるような潜在能力の高い人ほど偏差値の高い大学に行っている(P9)』」

真の原因ではないものを見抜くことができれば、人生において本当に大切なことを選択できるようになり、著名な方や業界の専門家、権威者がつくる意見に囚われない考え方や生き方ができそうです。

では、どうすれば原因を見抜くことができるのでしょうか。
因果関係を確認するには、チェックポイントが3つあります。

「2つの変数の関係が相関関係に過ぎない場合、『まったくの偶然』『交絡因子』『逆の因果関係』のいずれかが存在している。相関関係の場合、再び原因が起こったとしても、同じ結果が得られるとは考えにくい。(P35)」
<
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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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