「原因と結果」の経済学 の商品レビュー

中室牧子(著者),津川友介(著者)

2018/01/03

データ分析を行う上で重要な「相関関係と因果関係の違い」を上手く説明できない方に是非おすすめしたい。因果関係を説明する3つのチェックポイント『「まったくの偶然」でないか』、『「第3の変数」は存在していないか』、『｢逆の因果関係｣は存在していないか』を基に、解釈のポイントを事例を用いながらわかりやすく説明している。著者が研究者だとアカデミックな表現ばかりの書籍も多いが、本書はビジネス向けの丁寧かつ易しい言葉で記述されている。データ分析の解釈を業務で取りまとめ報告するときに大変参考となる内容ばかりである。

2018/01/02

　2018年、一発目はこの本です。今年は忙しくなりそうですが、しっかり読書をしていきたいと思います。

p.186「本書でもたびたび、永田町・霞ヶ関で行われている政策的な議論を取り上げたが、残念なことに、現在の政策的な議論が因果関係を示唆するエビデンスに基づいて行われたものとはとうてい言いがたい。それどころか、選挙が近づくと、短期的に得票に結びつくような政策ばかりが議論され、これまで公約とされてきたことが覆ったり、突如として何の根拠もない政策が強引に推し進められたりして、結果として納税者である国民の利益が著しく損なわれているのを目にすることも多い。」

　『「学力」の経済学』を読んで以来、根拠って大切だなと思う今日この頃です。限りある税金は効果的に使ってほしいものですが、アベノミクス、一部の人には効果があるようでも庶民には実感なし。さらに、実感がないくらいならましですが、大きな反動が来そうで怖いです。私たちがこういう本をしっかり読んで、選挙の時に、政策を見極めて投票できるようにならなければダメですね。そのためには、国会で中身のある議論をして欲しいです。

2018/01/01

難しい事を極力分かりやすく説明してくれてる一冊。巷でだされてるデータを鵜呑みにしちゃいかんって事のようですね。
仕事でもデータ分析をする事があるが、それが偶然なのか因果関係があるかよく考えて行っていきたい

2017/12/31

因果関係 2つの事柄のうち、どちらかが原因、どちらかが結果である
相関関係 関係はあるが、原因と結果に関係ないもの

2018/02/15

　因果関係をどう突き止めるか、ということを解説してくれる入門の入門書。因果関係と相関関係は違う、と言うのはたびたび言われることではあるけれど、現実にはそれらを混同した議論をしてしまうことが間々ある。

　たとえば「保育所を増やして母親の就業率を上げよう」というとき、それに賛同する人は「保育所が増えて、母親が養育に費やす時間が減り、就業率が上がる」と、感覚的に考えるだろう。けれども、それがほんとうに原因と結果の関係（因果関係）にあるのだろうかと一考する必要がある。因果関係を見誤れば、思い付きのプランで税金を無駄遣いすることになってしまう。このことからも因果推論の大切さがよく分かる。

　と、本書はそういう真面目な話を抜きにしても面白い。因果推論の根本的な考え方は「反事実」を観察するということらしい。つまり「Aという事実のある世界」と「Aという事実のない世界」を比較する。そこで結果に差が無ければ、Aという事実は原因に関与していないと考える。すこしロマンチックに言うなら、因果関係を特定するためには、ひたすらifの世界を観察するしかないのだ。もちろん実際にはそんなことが出来るわけもない。だから学者さんたちは「もっともらしい値」を導く方法を考え、なんとか「反事実」の世界に近づこうとした。そう考えると、本書で紹介される因果推論の方法にも、なんとなく愛着が湧いてしまうではないか。

　本来このようにロマンチックに読むような本ではないとは思うのだけど、このように楽しみながら読んだ。

2017/12/29

概要: 相関と因果関係は違う; エビデンスのレベル; 因果推論のための分析方法 (差の差, 操作変数法, 回帰不連続デザイン, プロペンシティスコアマッチング, 交絡要因を考慮した重回帰分析, ランダム化比較試験)
感想: とくに前半(webで公開されている)は幅広い人が読む価値がある。非常によい本。

2018/10/31

因果関係を確認するチェックポイント
・全くの偶然でないか
・第3の変数はないか
・逆の因果関係はないか

因果関係を証明するための手法（エビデンスが低い順）
回帰分析
自然実験と疑似実験：制度の変更、自然災害、紛争など予想できなかった変化を利用
- 差の差分析：前後比較と介入の有無など
- 操作変数法：結果には直接影響を与えないが原因には影響を与える操作を用いる
- 回帰不連続デザイン：連続変数の分割点の前後を比較する
- マッチング法：結果に影響を与える要因の値が同じものを対照群と介入群で比較する
ランダム化比較試験
メタアナリシス

本書で紹介されている証明されていること：
メタボ検診と長生きとの間には因果関係がない。乳がん、大腸がん、子宮頸がんなどの健診には生存率を上げるエビデンスがある。
医療費の自己負担率を減らすと受診回数が増えるが、健康状態や死亡率は変わらない。
出生時の体重が重い方が、成長後の成績・学歴・収入・健康状態が良好になる。
恐ろしいと感じさせることで正しい行動をとることを学ばせる手法は、逆に犯罪に関わる確率を高める。
幼児期にテレビを見ることによって、小学校に入学した後のテストはわずかながら高くなる。
入学する大学の選択は、卒業後の賃金に影響を与えない。

2017/12/24

あらゆる経済現象を紐解く資料における統計の罠が良くわかった。因果があるのか、単に相関があるだけなのかを注意してデータを読み解く必要がある。

2017/12/16

「因果関係」と「相関関係」をわかりやすく説明していて、新しい視点を得ることができる一冊。根拠なく思い込んでいたことが多々あって、考えさせられました。

2017/12/09

ビジネスの現場で「もっともらしいが本当は間違っている根拠のない通説」をベースに判断をしてしまっているケースに出会うことが多々ある。
本書で「因果推論」の考えかたを、数式などを一切使わずにやさしく解説しており、「原因と結果」の関係にあるのかどうかを正しく見抜くためのスキルを身につけることができた。