データ分析の力 因果関係に迫る思考法 (光文社新書)

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著者 : 伊藤公一朗
  • 光文社 (2017年4月18日発売)
  • Amazon.co.jp ・本 (284ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784334039868

データ分析の力 因果関係に迫る思考法 (光文社新書)の感想・レビュー・書評

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  • 経済学者による「因果関係」を正確にみるためのデータの見方の考え方などを平易な言葉で説明。

    ある結果Yに対して原因がXと考えられるとき、どうやったらX→Yの因果関係を示せるか。

    世の中には
     第3変数により相関関係と因果関係を誤解したもの
     因果関係が逆なもの
    といったようなみせかけの「因果関係」があふれている。

    正確に因果関係を見抜くためにはランダム比較実験、RDデザイン、集積分析、複数期間のパネルデータ分析などの手法が必要だがそれぞれにメリット、デメリットがある

    これらの概要とメリット・デメリットを非常に平易な言葉で解説。

    内容は専門的かつ高度だが、平易なことばでかかれているため素人でもなんとなく言いたいことがわかる

    全体としては「「原因と結果」の経済学―――データから真実を見抜く思考法」に非常に近く入門書として最適。

    学者でこの手のわかりやすい本を書ける人は少ないだけに貴重だと思う。

    本書の中ではある程度の専門的な内容に対しては「これ以上は本書の内容を超えるので参考文献で勉強しましょう」という記述が結構がでてくる。

    不満に思う人もいるかもしれないがわからないと読者は例外なく不満を持つため、ターゲットを絞り、あえて難しいことは説明しない、という姿勢はとても大切。

  • データアナリティクスは、政策決定や研究だけではなく、
    ビジネス上での意思決定に必要不可欠になりつつある。

    仕事する上で、データアナリストとコミュニケーションするぐらいの
    統計の知識は必須になりそうだ。

  • 【概要】
    統計学の初級の内容を数式を使用せずに説明している。データ分析をすることで何を知ることができるか、その制約の大枠を説明し、中盤では具体的な分析方法を複数説明している。筆者自身が企業や地方公共団体と組んでさまざまな分析をしているため、その実例が多数書かれている

    【感想】
    具体的な分析の手法、その境界条件、各手法の最後にはメリデメをまとめて書かれているので非常にわかりやすかった。またこの著書はデータ分析の入門書として書かれていることもあり、最後には参考文献として大学レベルのデータ分析の紹介が詳しく(どんな点がおススメなのかまで)書かれている。非常に面白く読めた

    【キーワード】
    ・ランダム化比較実験…一番シンプルにランダムにデータを集めて傾向を調査する方法
    ・RDデザイン…境界条件(ある年齢で保険料が上がるなど)で分析したい値の変動を分析する手法。
    ・集積分析…境界値での分析。RDデザインとの違いはRDデザインは年齢など収集される値を被分析者が任意に変更することができない値を基準に分析するが、集積分析は任意に変更できる値(年収の報告など)で分析する。
    ・パネルデータ分析…集団が二つあり、その二つの時間軸に対する変動が同じ場合、途中から片方の集団に影響した環境要因の影響度を分析する手法
    ・「エビデンスに基づく政策形成」…アメリカではこんな政策主張があるそうな。

  • ABテストは聞いたことがありましたが、能動的にデータ分析を実施することなく世の中にすでに存在する事例をうまく活用する方法があることをはじめて知りました。

  • データ分析は専門家に任せるだけではなく、利用者としても基本的な知識を持っておくことが必要。
    EBPMの導入など政策形成の過程で、データの有効性を判断するためには特に重要となる。
    本書は数式を使わず、データ分析の基礎と応用面での注意点を平易に解説しており、計量経済学或いは計量政治学の入門の入門書として、最適なものである。

  • 読み易い簡潔さの一方で、内容は読み足らなかった。

  • 【内的妥当性と外的妥当性】
     内的妥当性:検証プロセスにおいて因果関係の妥当性が確保されているかどうか
     外的妥当性:結果をほかの母集団にも応用できるかどうか
    分析は内的妥当性を保証してから外的妥当性を広くするように設計すべき

    【分析手法】
    ・ランダム化比較実験(Randomized Controlled Trial)
    ・RDデザイン(Regression Discontinuity Design)
    ・集積分析(RDデザインとの違いがよくわからない・・・)
    ・パネルデータ分析

    内的妥当性が最も高いのはRCTだが、実験環境を整えられない場合もある。その場合はほかの手法を取る。
    ・境界線付近でジャンプが見られる場合→RDデザイン
    ・2つ以上の比較データがあり、変化点(境界線)前のデータの動きがパラレルな場合→パネルデータ分析

  • 関与の低い人に向け。新たな発見がなかった。

  • ・臨床場面では最もエビデンスが高いとされるRCT論文を重視するべき
    ・論文を読者が評価しながら、取捨選択して行く必要性かがある

  • わかりやすかった!XをしたからYになったのか因果関係を分析する事について実例交えての解説。伊藤先生は文章わかりやすくてスッと理解できた。

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