「原因と結果」の経済学―――データから真実を見抜く思考法
- 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
作品紹介・あらすじ
「健診を受けていれば健康になれる」「テレビを見せると子どもの学力が下がる」「偏差値の高い大学に行けば収入は上がる」はなぜ間違いなのか? 世界中の経済学者がこぞって用いる最新手法「因果推論」を数式なしで徹底的にわかりやすく解説。世のなかにあふれる「根拠のない通説」にだまされなくなる!
感想・レビュー・書評
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夜型さんの紹介
2021.2.16 入手しました。少し読みました。当たり前のことを、文章にされている、という印象を受けました。我慢して読んでいきます。
「軽薄な人間は運勢を信じ、
強者は因果関係を信じる」
19世紀を代表するアメリカの思想家・作家であるラルフ・エマーソンの言葉。…そうですか。我慢して読む。50ページまでは、印象変わらず。51ページ、チョコレートの消費量が増えると、ノーベル賞受賞者が増える?のコラムから、面白くなってくる。
第2章読み終わる。知らなかった言葉がでてきた。
自分の都合のいい論文の結論だけを正しいとする。このような行動のことを、英語ではチェリー・ピッキング(サクランボ狩り)と呼び、特に研究では厳に慎むべきだと考えられている。残念なことに、昨今の日本のインターネットのまとめサイトでは、このチェリー・ピッキングが散見され、間違った情報が広められていることも少なくない。
こんなときに用いるのが「メタアナリシス」である。「メタ」とは「高次の」、「アナリシス」とは「解析」という意味で、複数の研究結果を1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のことである。
、、、なるほど。覚えておくことにする。
半分ほど読む。1600円+税の分の、情報を得ようと、懸命によむ。ほとんど頭の体操である。
、、、とにかく読み終えた。ああ、ロマンスのかけらも無い文章を読んでしまった。これ、何かりまのの役に立つのだろうか。悔しいので、何度も読むことにする。
、、、夜型さんは、この本、面白いと思われたのでしようか。この先、面白さが分かるまで、読み込んでいこうと思います。のちに。普段絶対読まない本を、紹介していただきありがとうございました。
りまの
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以前読んだ著者の一人・中室牧子氏の『学力の経済学』が面白かったので、本書を手に取ってみた。ちょっと予想とは違って本書は「因果推論」の入門書であり、純粋な学術書。
因果推論の根底にある考え方を図やイラスト、そして身近な事例などを踏まえて徹底的にわかりやすく説明するために執筆された本である。
・健診を受けていれば健康になれる
・テレビを見せると子どもの学力が下がる
・偏差値の高い大学に行けば収入は上がる
など、一見して「これはそうなんじゃないの?」と思うようなことがらについて、それが「因果関係」なのか「相関関係」なのかが分かりやすく説明されている。
「因果関係」と「相関関係」を誤って認識してしまうと、全く違った方向に企業戦略や国家戦略が向かってしまうことが往々にしてある。
例えば、Aという政策をやったらBという結果がでた。だから「Aをやれば必ずBになる」のかといえば、そうはならない。
その結果はもしかしたら
1「まったくの偶然」かもしれない
2「第3の要素C」が関係しているかもしれない
3「逆の因果関係」で、BだったからAなのかもしれない
ということがあるのだ。
こういったことを踏まえ、本書では日本の各種政策等がきっちりとした検証が行われずに行き当たりばったりで行われているのではないかと思われるような事例も多く紹介されている。
本書は数式など出てこず、非常に分かりやすく説明されており、ビジネスパーソンとしてはマーケティングなどを担当している人が読んだら非常に参考になると思う(もしかしたら、そのような人にとっては「ここに書いてあることは常識だよ!」と言われてしまうかもしれないが・・・)。
本書を読んで、さらに「因果推論」を勉強したいという人には専門書もきっちりと紹介されているので、興味を持った人はそちらも読んでみると良い(僕はいいかな・・・)。 -
相関関係があるということは、因果関係があるということを意味しない。
相関関係と因果関係の違いについて、学術的な難しい説明は一切なく、素人にも非常に分かりやすく書いてある概要書だった。
アメリカやメキシコではエビデンスに基づく政策を重視する動きがある。
わが国はどうか。短期的に得票に結びつくような政策ばかりが議論されてはいないだろうか。 -
「因果推論」の入門の入門
普段混同しがちな「因果関係」と「相関関係」をわかりやすく解説してくれています。
「学力の経済学」からテーマを医療まで広げて、具体的な因果関係の証明方法について様々な手法を紹介しています。
因果関係を確認する3つのポイントとして
(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
としていて、その3つが存在しない証明として、反事実と比較する事としています。
本書では
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
といった手法を使って、さまざまな因果関係を解説しています。
んで、
ランダム化比較試験を用いた分析の結果、
メタボ検診を受けても長生きにはつながらない
自己負担割合を高くしても貧困層以外の健康状態は変わらない
自然実験を用いた分析の結果
女性医師が担当すると患者の死亡率が低くなる
出生時体重が重い赤ちゃんは健康状態が良い
差の差分析を用いた分析の結果
認可保育園を増やしても母親の就業率は上がらない
最低賃金を上げても雇用は減らない
操作変数法を用いた分析の結果
テレビを見ると偏差値が上がる
母親が大卒だと生まれてくる子供の健康状態がよい
回帰不連続デザインを用いた分析の結果
学力の高い友人に囲まれても自分の学力は上がらない
高齢者の医療費の自己負担割合が増えても死亡率は変わらない
マッチング法を用いた分析の結果
偏差値の高い大学に行っても収入は上がらない
といった驚きの結果を導き出しています。
「メタボ検診を受けても長生きにはつながらない」って、意味ないじゃーん!
「認可保育園を増やしても母親の就業率は上がらない」って本当かよって思います。
一方で、
「テレビを見ると偏差値が上がる」
については、実験結果が1940年から1950年の子供についてなので、現在の子供にそのまま適応は出来ないと思います。
また、教育ネタでは
「学力の高い友人に囲まれても自分の学力は上がらない」
「偏差値の高い大学に行っても収入は上がらない」
についてはその通りだよなって思います。
さて、このような分析結果だからどうだという事ではなく、本書の目的は、「根拠のない通説」に騙されないという事。
因果関係と相関関係の違いを理解して、本当に因果関係があるのかをちゃんと考える様にする事が大事と思います。
お勧め! -
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。 -
筆者のそもそもテーマ選択から大好きで、世間やニュース報道がもう少しこの考え方に寄れたなら世界はいくらか生きやすいだろうなと思います。
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因果関係:原因が起きたから結果が起きた。
相関関係:原因と結果の関係ではない
確認チェック3つの点
1全くの偶然ではないか
2第3の変数は、存在しないか
3逆の因果関係は、存在していないか
交絡因子:相関関係に過ぎないものを因果関係があるかのようにみせる情報
エビデンスの階層
メタアナリシス、ランダム化比較試験、自然実験と疑似実験、回帰分析
統計的に有意
観察された差が偶然の産物である確率、5%以下のとき統計的に有意という。偶然でない意味のある差ということ。
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◯安易に前後比較デザインを用いて政策を評価することは「スケアード・ストレート」のように期待した結果が得られないどころか、むしろ社会的な害悪となる可能性がある政策を高く評価してしまうということになりかねない。(112p)
◯「政治的流行に左右されやすい政策を、エビデンスに基づくものにする」ことが重要なのではないか(187p)
★因果推論の本。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、マッチング法を説明している。最後に回帰分析についても紹介している。『データ分析の力 因果関係に迫る思考法』と同じテーマ。どちらも読みやすい。
夜型さんの クールなところも、嫌いじゃないです。
夜型さんの クールなところも、嫌いじゃないです。
おやすみなさい……。
おやすみなさい……。