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津川友介

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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

中室牧子 (著), 津川友介 (著)

652

すべての形式と版を表示

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購入オプションとあわせ買い

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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。

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本の長さ

208ページ
言語

日本語
出版社

ダイヤモンド社
発売日

2017/2/17
寸法

13 x 1.5 x 18.8 cm
ISBN-10

447803947X
ISBN-13

978-4478039472
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商品の説明

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

著者について

中室牧子(なかむろ・まきこ)
慶應義塾大学総合政策学部准教授
慶應義塾大学環境情報学部卒業後、日本銀行、世界銀行、東北大学を経て現職。コロンビア大学公共政策大学院にてMPA(公共政策学修士号)、コロンビア大学で教育経済学のPh.D.取得。専門は教育経済学。著書にビジネス書大賞2016準大賞を受賞し、発行部数30万部を突破した『「学力」の経済学』(ディスカヴァー・トゥエンティワン)。

津川友介(つがわ・ゆうすけ)
ハーバード公衆衛生大学院リサーチアソシエイト
東北大学医学部卒業後、聖路加国際病院、ベス・イスラエル・ディーコネス・メディカル・センター(ハーバード大学医学部付属病院)、世界銀行を経て現職。ハーバード公衆衛生大学院にてMPH(公衆衛生学修士号)、ハーバード大学で医療政策学のPh.D.取得。専門は医療政策学、医療経済学。ブログ「医療政策学×医療経済学」で医療に関するエビデンスを発信している。

登録情報

出版社 ‏ : ‎ ダイヤモンド社 (2017/2/17)
発売日 ‏ : ‎ 2017/2/17
言語 ‏ : ‎ 日本語
単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 208ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 447803947X
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4478039472
寸法 ‏ : ‎ 13 x 1.5 x 18.8 cm

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- - 6位現代経済学
- - 10位統計法・人口統計・資源統計
- - 11位経済学入門

カスタマーレビュー:
652

著者について

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津川友介

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津川　友介（つがわ　ゆうすけ）

カリフォルニア大学ロサンゼルス校（UCLA）医学部准教授、医師。聖路加国際病院、ベス・イスラエル・ディーコネス・メディカル・センター（ハーバード大学医学部病院）、世界銀行、ハーバード公衆衛生大学院を経て現職。ハーバード大学で博士号（PhD）取得。専門は医療政策学、医療経済学。twitter: @yusuke_tsugawa

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内容が興味深かった

2023年9月23日に日本でレビュー済み

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おもしろかった

2023年4月30日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

ただ読むだけではなく、いくつかの例示を理解しながら「？」なところを見直すように読むと、なるほど感が高まります。

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

30代男性

素晴らしい本、グラフに騙されないために

2023年8月14日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

この本がいいたいことはシンプル

何かグラフをみる時は「相関関係」なのか「因果関係」なのかをしっかり考えましょうということ

これは私も昔から思っていたことだった。世の中には、その関係が相関関係なのにもかかわらず、あたかも因果関係かのように説明されている場面が多い。意図的にそうしている場合もあるだろうし、悪気がなくやっている場合もあると思う。

しかし相関関係なのか、因果関係なのかを見誤ると、データを有効に活かせないばかりか、あやまった決断をしてしまう。

ただ私は昔から、相関関係を証明することは簡単だけど、因果関係であるかはどうやって証明すればいいのか？と疑問に思っていた。この本はその疑問にも答えてくれる。

詳しくは本書に譲るが、因果関係を証明するには、反事実と比べるしかない。（その原因とされるものを取り除いた事実）しかし半事実をつくることは不可能な場合が多いので、その代替手段として様々な手法がある。

世の中には、それぽい相関関係が多くあり、因果関係のようにみせてくる人たちが多くいる。そういった人たちに騙されないように本書を読んでおくことをおすすめする。

怪しいなと思うデータがあったら「それって因果関係ではなく、相関関係があるだけじゃないですか？」と質問してみれば、詐欺師は答えることができないだろう。

3人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

クーキンタ

分かりやすいが物足りない。

2022年4月13日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

計量経済学の入門書がほしくて購入しました。因果関係と相関関係の違いなど、分かりやすく説明してあり、すらすらと読めます。
　でも、あまりにも数式がなさすぎて、きちんと計量経済学を勉強したいと思う人には不向きなのではないかと思います。
　データの見方を経済学的に学ぶ、という点ではすぐれた入門書です。「こんな考え方もあったのか！」と目から鱗の指摘もあります。

4人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

T.N

相関関係と因果関係について

2024年2月4日に日本でレビュー済み

よくわかりました。おすすめです。

2022年9月23日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

基礎的な知識を分かりやすく記述していて、好感のもてる作りです。

2人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

yasuji

因果推論は先ず本書から；それでも因果関係は複雑

2022年1月19日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

因果推論における統計手法の考え方を、実例をもって分かりやすく説明、恐らくこれ以上分かりやすい本はないだろう。その意味で因果推論法を学ぶには、先ず本書から始めるのがよさそうである。例えば、前後比較だけで、効果があったなどの因果関係を結論することが間違いであることを納得させてくれる。

１．因果推論の計算方法が知りたい
　しかし、読後に因果推論の考え方は分かったとしても、それをどのような統計手法で計算すればよいかの説明はない。最後の第8章に「回帰分析」の紹介があるのだが、これだけの説明ではどうすればよいのか、まったく見当がつかない。美味しそうな熱々の鍋を前にして、箸もスプーンもなく、食べられないでいるようなものだ。
　巻末にブックガイドがあるので、こちらを読むべきなのだろう（読んでみようと思う）。

２．実験をしなければ因果は特定できない
　因果関係を判断するには、やっぱり実験をしなければならないようだ。それができないとき、実験をしたようにデータ処理する工夫が疑似実験である。疑似実験には、「差の差分析」「操作変数法」「回帰不連続デザイン」「マッチング法」がある。現実に人間に対して介入実験するということは難しく、統計処理で疑似実験を工夫するこれらの方法に魅力を感じる。
　実験法には、「ランダム化比較試験」「自然実験」がある。「自然実験」は、実験をしなくても、現状であたかも実験をしたかのようなデータに対して処理する方法である。初歩的統計で、例として登場するものである。

３．ランダム化比較試験
　ランダム化比較試験が、本書で最も高く評価される方法になる。その説明には、最初にネズミの実験の絵が使われている（p.57）。現実社会でこのネズミの実験のように、実験が行われることになる。
　ランダム化比較試験のみを多用してノーベル経済学賞（2019年）を受賞した、マサチューセッツ工科大学貧困アクションラボが紹介されている（p.172）。「世界の貧困消滅への実験的アプローチ」が受賞理由だが、介入された者と、されなかった者に別けて実験するという行為は、何やら人がモルモットになった気分で、心地よくない。例えば、学習用具を支給された子供たちと、何も支給されなかった子供たちを比較するという行為に抵抗を感じるのは私だけではないだろう。

４．因果関係は複雑
　いったい本書の何がこんなに受けているのだろう。因果推論の統計的手法にではないだろう。こうした科学的方法で、常識が次々にくつがえされるところが面白いのではないか。本書は、「へー、そうなの。」の連続である。これが受けているように思える。
　しかし、この「へー、そうなの。」も決定的な結論になっているわけではない。因果関係は、そもそも大変に複雑なのだ。社会のネットワークは因果推論で選ばれた変数だけから成るものではないからだ。

6人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

亀城一千の健男児

因果推論の入門の入門

2021年4月14日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

因果推論についての入門の入門の本について優れていると考えられます。
因果推論の背景にある考え方について初めに触れた後に、
ランダム化比較試験→自然実験→差の差分析→操作変数法→回帰不連続デザイン→マッチング法→回帰分析
と信頼度の高い方法から説明がなされています。
どの事例についても具体例が述べられているため、非常にわかりやすいです。

2人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

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