本書で扱っている例題はとても興味深いものだった。
相関関係なのか因果関係なのか根拠が記載されていないものあるが、どれも身近な疑問であり理解しやすかった。
また、比較手法として統計学の専門用語が出てくるが、ジュエリーショップに例えて分かりやすく説明されているのも良かった。
比較する際に注意すべきは、比較可能なもので比較すること。そして原因と結果に影響を与える第3の因子が存在しないか確認すること。
個人的に印象的だったのは
70歳で保険料負担が1割になるが通院回数が上がるだけで貧困層以外の死亡率は変わらない。
マクロの視点でみると社会保障費の逼迫を招いているだけに見えた。社会保障制度の崩壊が危ぶまれている中で一刻も早く議論すべき課題だと感じた。
認可保育園を増やしても母親の就業率は変わらない。そもそも就業意欲の高い母親は認可外サービスを利用して就業していた。専業主婦過程が私立から公立に切り替えただけに終わってしまった。
最低賃金を上げても雇用率は低下しない。
最低賃金を上げると企業の人件費が上がるため雇用率は悪くなるという予想を覆す結果となったのは興味深かった。人件費が逼迫するよりも消費活性化を促す方が影響力が大きかったのだと感じる。
偏差値の高い大学に行っても収入が上がるわけではなかった。大学に行く基準は偏差値ではなく、何をやりたいか、何ができるのかが重要。
結果それが収入に跳ね返ってくるから。
「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
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週刊ダイヤモンド2017
「ベスト経済書」第1位!
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2017/7/5 NHK Eテレ『オイコノミア』
著者出演で大反響!
各方面から絶賛の声多数!
・「私たちがいかに思い込みに左右されて
いるかを教えてくれます」(池上彰氏)
・「騙されないで正しくデータを利用する
ための必読書」(大竹文雄氏 大阪大学
社会経済研究所 付属行動経済学研究セ
ンター 教授)
・「現代の新教養の画期的な入門書」(安
田洋祐氏 大阪大学大学院経済学研究科
准教授)
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
登録情報
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