「原因と結果」の経済学―――データから真実を見抜く思考法

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  • ダイヤモンド社 (2017年2月17日発売)
  • Amazon.co.jp ・本 (208ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784478039472

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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の感想・レビュー・書評

  • 因果関係‥2つのことがらのうち、どちらかが原因で、どちらかが結果である状態

    相関関係‥2つのことがらに関係があるものの、その2つは原因と結果の関係にないもの

    相関関係の場合、一見すると原因のように見えるものが再び起きても、期待しているような結果は得られない。

    世の中には相関関係を因果関係と思わせてることが多いんだな。

  •  医療費の自己負担割合が引き下げられると、高齢者は病院に行く回数が増えるものの、それによって死亡率や健康状態に影響が出ることはないということになる。(p.141)

  • わかりやすい。相関関係と因果関係とについて改めて

  • 「原因と結果」の経済学 中室牧子、津川友介著
    社会に生かせる統計の手法

    2017/4/1付日本経済新聞 朝刊
     本書は、社会科学の実証分析において最も重要な役割を果たす「因果関係」の検証方法をわかりやすく解説した啓蒙書である。著者はそれぞれ教育経済学、医療経済学の専門家で、この分野における様々な研究を使用して、因果関係を検証する統計的な手法を、数式やテクニカルな用語をあまり用いず、身近な問題を取り上げて説明している。
     具体的には「メタボ健診を受けていれば長生きできる」「男性医師は女性医師より優れている」「認可保育所を増やせば母親は就業する」「テレビを見せると子どもの学力は下がる」といった普段は特に疑問を抱かず受け入れている通説に対して、関係はあっても、原因と結果の関係にはない。つまり相関関係はあっても、因果関係は成立していないことを明らかにしている。
     因果関係の検証方法として「ランダム化比較試験」「自然実験」「疑似実験」(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)といった分析手法が紹介される。これらの方法は因果関係のチェックで必要な(1)「まったくの偶然」ではないか、(2)「第3の変数」は存在していないか、(3)「逆の因果関係」は存在していないか、という3つの条件を完全あるいは部分的に満たしている。
     実験的な手法を使用しない政策評価分析は信頼性に欠けるという認識で経済学者の見解は一致している。そのなかでも「ランダム化比較試験」が因果関係を明らかにするという点では最も理想的である。しかしながら、費用、倫理、厳密な実験の実施や現実の問題への適用で問題は残り、観察データを用いた「自然実験」「疑似実験」の手法を、与えられた状況に応じて適宜分析に使用するよう本書は提唱している。
     最近は、実証的な証拠に基づく政策を推進する必要性が強調されるが、そのためには統計の整備に加えて、本書で紹介された研究手法による分析を蓄積する必要がある。特に医療や教育は私たちの生活の質を大きく左右する重要な政策であり、政党やイデオロギーに左右されないデータや証拠に基づく議論が必要不可欠である。本書は政策論議の深化に必要な有益な指針を提供する。
    (ダイヤモンド社・1600円)

    ▼中室氏は慶応大准教授。著書に『「学力」の経済学』。津川氏は米ハーバード公衆衛生大学院リサーチアソシエイト。

    《評》学習院大学教授 
    乾 友彦

  • 因果推論の入門書。
    学術書っぽい記述もあるが、読みやすくてわかりやすい。
    色んな推論の仕方を紹介しているが、冗長な感じもある。
    「まったくの偶然ではないか」「第3の変数が存在しないか」「逆の因果関係は存在しないか」。
    この3つのポイントがこの本のエッセンス。

  •  統計的なデータの見方の基礎がきちんと書かれた良書。

  • データを解析することにより、両者に因果関係があるのか、それとも相関関係があるのか、これを導き出すのに様々な手法があり、その手法を解説した本。広告を出したおかげで売上が上がったと証明するのは意外と大変だ。

  • 「因果推論」に関する絶好の入門書。アタマが固まりかけているボブには目から鱗。是非とも活用したいと心底思っている。
    政策の分野でエビデンスが叫ばれて久しい(とボブが思ってるだけ?)。因果関係か相関関係か…無頓着に考えていた自分がいる。以後、気を付けますm(_ _)m

    「おわりに」より。
    ---以下、引用---
    経済学がこだわる「因果関係」を示唆するエビデンス。それを生み出すために体系化された「因果推論」。それらが、データ氾濫時代を生きる読者の皆さんの助けとなったならば、著者として望外の喜びである。
    ---以上、引用---

    頑張ります…

  • メタボ健診を受けていれば長生きできるか
    テレビを見せるとこどもの国学力は下がるか
    偏差値の高い大学へ行けば収入があがるか

    因果関係か相関関係か。
    原因と結果に影響を与える交絡因子の存在

    最低賃金と雇用の間に因果関係があるかの話も興味深かったです。

  • 人工知能が手軽に利用できるようになった今、相関関係と因果関係をしっかり理解しようねという内容。
    人工知能を使ってデータに相関関係が見られると、法則発見的に雑に使いがちであるが、実際には時系列的には反対の話や、たまたまデータが相関しているように見えるデータセットだったりするだけだということが紹介されている。
    先日NHKのAIを使った番組で、因果関係の扱いが非常に雑な番組が炎上していたが、スタッフがこの本を読んでいたら番組の構成は変わっていたのではないかと思った。

  • 《教員オススメ本》
    通常の配架場所:教員おすすめ図書コーナー(1階)
    請求記号:331.19//N37
    【選書理由・おすすめコメント】
    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、単なる「相関関係」にすぎないの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」に騙されなくなる。この「因果推論」の考え方を、数式などを一切使わずに徹底的にやさしく解説した本で、一読を薦めます。(経済・場勝義雄先生)

  • 因果推論のガイド本。
    この種の本にしては文献情報が充実している。
    研究法のお勉強にも適している。

  • 因果関係なのか相関関係なのか。それを見分ける力が自分には不足しています。
    一つ疑問としては、重回帰分析がどれだけ信憑性があるかということてわす。

  • 「健康保険の自己負担を上げると、医者に行かなくなって重症患者が増えるのか(結果的にお金が余計にかかるのか)」といった様々な疑問に、実験結果を通じて答えられるよ、という内容。

    わかりやすさを重視していると思うので、あまり知見がなくても読める。グラフが多く、実験結果を直感的に把握しやすい。その分、深い説明は省略され「ここおかしいんじゃないの、こういう要因もあるんじゃないの」という疑問は残ってしまう。

    「まわりの生徒の偏差値が高いと、自分も刺激を受けて頭がよくなるか」については、教師の水準や授業の進めやすさなど、もっといろいろな要因があると思う。それらを含めての結果であれば、納得しがたい。
    経験上だが、授業はクラスの生徒の真ん中や、やや理解度の低い方に合わせる。できる生徒は待ちが発生する。逆に生徒の理解度がある程度そろっていれば、生徒全体の待ちはあまり発生しない。その分、習熟度、理解度は上がると思う。

  • PDCAを回すことにも活かせる。
    得られる結果に対して、その原因が何なのか、どうすればそれが原因と言えるのかを書いたような本。

    a/bテストをしている人間からすれば、そりゃそうだろと思うけど、原因と結果が数値化されないことの方が
    世の中多いんだろうな。
    そして数値化されることの価値はとても高いんだと実感できた

  • データ同士の因果関係を導き出すための手法を紹介している本。一つ一つの手法に関してやや短く、説明が足りないと感じたせいもあり、それほど多くのことを学べなかった。

    [アウトプット]
    分析の際の見直しに活用する
    ポイントは以下
    1 原因を明確にすること
    2 結果を明確にすること
    3 交絡因子が存在していないこと
    4 全くの偶然ではないこと
    5 逆の因果関係ではないこと
    6 反事実(それをしなかった場合)を作り出す
    7 比較可能な値に調整する

  • あまりよくわからなかった。読んでて楽しくなかった。

  • 相関と因果の錯誤はビジネスや研究の場でも度々起こる。更に厄介なのは決定係数R2でさも客観的に立証できてしまう点だ。本書では実例を基に指摘と排除手法を概説している。統計的な数式は用いず「ランダム化比較試験」「操作変数法」「回帰不連続デザイン」など専門用語も登場するが平かつ丁寧に解説されており、万人向けの内容になっている。

    全体的には内容が冗長的で回りくどいのと、トピックの寄せ集め感が強く纏まり感に欠けるのはいただけなかったが、研究結果の紹介は思い込みや常識と異なる結果で興味深いものであった。

  • 因果関係を証明するには反事実が必要
    交絡因子がない、ただの偶然ではない、因果が逆ではないことを証明する
    方法は
    ランダム化比較試験
    偶然を利用する自然実験
    トレンドを取り除く差の差分析
    原因のみに作用する操作変数法
    ジャンプに注目する回帰不連続デザイン
    マッチング法
    全てのパラメータが揃って重回帰分析できればそれでも良い

  • 因果関係か相関関係か。
    全くの偶然ではないか、第3の変数(交絡因子)が存在していないか、逆の因果関係(原因と結果が逆方向ではないか)。

    反事実を証明できればいいが、実験できなければ不可能。

    回帰分析で交絡因子の影響を取り除く=重回帰分析
    事前実験と類似実験=偶然の出来事で生じた数値を活かす
    ランダム化比較試験=対象をランダムに割り当てて実験する。
    メタアナリシス=複数のランダム化実験を結果を統合する。メタとは、高次の、という意味。

    統計的に有意=95%以上の確率で。表が4~5回連続で出る程度の確率。

    健診に長生きとの因果関係はない。特定の検診は別。国立がん研究センターの「科学的根拠に基づくがん検診推進」

    ホスピタリスト=外来患者を診療せず入院患者に専念する。ランダムに割り当てられる。内科医は女性のほうが基本治療に忠実なため長生きできる。

    出生時体重は重いほうが健康状態はいい。小さく産んで大きく育てるは母体のため。
    胎児起源説「オリジンズ」

    認可保育所を増やしても母親の就業率は上がらない。祖父母、民間保育所の代替えになるだけ。

    なだらかに最低賃金を上げても雇用は減らない。企業は価格を上げる。

    母親が大卒だと子供の健康状態はいい。(健康に気を使う)

    無理して高偏差値の学校に行っても学力に差はない。

    高齢者の医療費の自己負担を増やしても死亡率は変わらないが、病院に行く回数は減る。

    女性取締役を法令で無理やり増やすと企業価値が減る。

    A/Bテスト=広告の文字を変更する、写真を変える、など。女性の写真と、簡素な広告、が効果がある。

    ルービンの因果推論モデル。「因果推論」
    政策評価、疫学に応用された。

    分析の内的妥当性と外的妥当性。

  • ○エビデンスには階層がある。
    ・「メタアナリシス」「ランダム化比較試験」「自然実験と擬似実験」「回帰分析」の順にエビデンスレベルが高い。
    ○メタアナリシス
    ・複数の研究結果を一つにまとめて全体としてどのような関係があるのかを明らかにする研究手法(例:国立がん研究センターによる受動喫煙と肺がんリスクの関係調査)
    ○ランダム化比較試験
    ・大笑を介入群と対照群にランダムに振り分け比較可能にすること(例:デンマークの保健指導と死亡率の関係、ランド医療保険実験(医療費の自己負担割合と外来受診回数、健康状態の関係))。
    ・ビジネスではA/Bテストとして用いられる例もある。
    ○自然実験
    ・対象が自然災害などの外生的なショックによって介入群と対照群に自然に分かれてしまった状況を利用して因果関係を検証する方法。(例:ホスピタリストの男女差と30日以内死亡率の関係、双子を用いた出生児体重と健康状態・学歴等の関係)
    ○擬似実験
    ・「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」など。
    ・「差の差分析」が成立するためには、「介入群と対照群において介入前のトレンドが同一であること」「介入が行われている間に別の変化が発生していないこと」の2つの前提条件が必要。(例:保育所定員率と母親の就業率の関係(各都道府県の介入前の母親の就業率の差と、県別の保育所定員率が増加した都道府県とそうでない都道府県の母親の就業率の差)、最低賃金の上昇と雇用率の関係(2つの州の介入前の雇用率の差と、介入後の雇用率の差))
    ・操作変数とは、結果には直接影響を与えないが、原因に影響を与えることで間接的に結果に影響を与えるような第3の変数。操作変数と結果両方に影響を与える第4の変数が存在しないことが条件。(例:1948年から52年にテレビを所有していたかどうかを操作変数として、テレビの視聴時間と子供の学力の関係を調査した例、17歳時点で住んでいた自宅から大学までの距離を操作変数として母親の学歴と子供の健康状態の関係を調査した例)
    ・回帰不連続デザインとは、恣意的に決定されたカットオフ値の両サイドで、介入群と対照群が分かれる状況を利用して因果関係を推定する方法。回帰不連続デザインが成立するための前提条件は、連続変数のカットオフ値の周辺で、結果に影響を与えるような他のイベントが起きていないこと。(例:友人の学力と自分の学力の間の関係について、大学受験を目指す生徒のための特別な公立高校に僅差で合格した高校生と僅差で落ちた高校生(合格ラインの点数をカットオフ値としている)の生徒の学力の差の検証、高齢者の自己負担割合が低下する70歳0歳と69歳11ヶ月の死亡率のジャンプの検証)
    ・マッチング法は、介入群によく似たペアを対照群の中から選び出すことによって2つのグループを比較可能にする方法。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」(介入群に割りつけられる確率=結果をもたらす確率を点数化し、2つのグループ間で全ての共変量において似たような値をとるようにする)という手法も用いられる。ただし、前提条件として、結果に影響を与えるような全ての共変量が数値化されたデータとして存在すること、全ての共変量がプロペンシティ・スコアの計算に用いられていること、の2つが存在する。(例:同じ大学合否結果だが異なる偏差値の大学に進学した2人をマッチングすることによる、大学の偏差値と収入の検証)
    ・重回帰分析を行えば、交絡因子の影響を除いて関係を評価することができる。他方で、中間変数と呼ばれる因果関係の中間に位置する第3の変数を取り除くと、本来の影響を過小評価する可能性がある。
    ○「統計的に有意である」とは、単なる偶然として説明できる確率が、コインを5回投げて全て表になる程度の確率の稀さであるこ... 続きを読む

  • 研究している者でさえとても間違えやすい、因果関係と相関関係について。
    因果関係を吟味するための因果推論の方法について、具体的に、とてもわかりやすく書かれています。
    自分もときどき確認するようにしよう。

  • 2017/4/29土曜、エクセルシオール後、偶然、新着図書、西那須野図書館
    2017/5/3津田沼丸善で購入

  • 基本といえば基本

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