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Posted by ブクログ
本書は、計量経済学を数式を用いずに分かりやすく記述がされた入門書である。
自分は経済学に疎いため、社会に対するデータ分析手法を用いた効用等を調べる試みが計量経済学や公共経済学に帰着することを全く知らなかった。疑問点や興味が湧いた際に専門的なことを調べようと思う際は該当する学問分野を調べることが必要になるが、その筋道を示してくれることは大変ありがたい。
数学の知識が本来必要になるであろう分野に、オバマ大統領の選挙HPの例を取り上げるなど、具体的で興味を抱きやすいトピックが選ばれているところに初学者への配慮を感じる。
また、本書はグラフが多用されているが、ひとつのグラフに対して数ページを割いて読み方や読み取れる情報の解説があるため、アレルギーがある方にも比較的抵抗なく読み進めることができるだろう。
データを扱う方だけでなく、データ分析を本格的に学ぶ向きのある方が概要を知るのに好適であると思われる。
因果関係は大事
第60回日経・経済図書文化賞、第39回サントリー学芸賞受賞。2017のベスト経済書かもしれない。データで因果関係を知るために必要なことが分かる
Posted by ブクログ
データ分析に携わる仕事に興味を持ったものの、基本的な考え方に触れてみて
アレルギーを起こさないかどうかや、より興味が湧くかどうかを試してみようと思い本書を手に取りました。
過去従事していた業務にて、自己流で販促効果の分析などを行ったことがあったが、
もし当時計量経済学の知識があったら、分析に入るまでの過程の置き方や、結論の導き出し方について、違うアプローチができたのではと感じた。
本書を通して、たとえ経済学者でなくとも、一般企業に勤める一社会人が物事を分析する機会は日常的にあるだろうと改めて考えた。
これを機に、自身の進路と、社会人として持つべき視点を改めて見つめなおそうと思うし、計量経済学についてももう少し調べてみようと思う。
Posted by ブクログ
会社の推薦図書にあり、データ分析がマイブームであるため読んだ。
物事の因果関係を特定する際の実験に関して書かれた本。
事象Ａが起こった時にその事象の原因Ｂについて予想することはできても断定することは難しい。なぜなら、Ｂ以外の原因も考えられるためである。
例えば地球の平均気温が上がっているという事象に対して、二酸化炭素を大量に排出しているからだと予想することはできても、二酸化炭素以外の要素（その他の物質、地球の気温周期、太陽活動の周期）の可能性を排除できないため二酸化炭素が原因と断定することは難しい。
だが、本書だと特定の前提や環境、条件などを置くことにより限定的であるが「ＢによってＡが起こる」ことを検証する手法を紹介している。
面白かったが仕事に活きることはないと思われる
好奇心のみ満たしてくれた。
Posted by ブクログ
データ分析の中でも因果関係に焦点を当てた本書。はじめにデータから因果関係を導き出すことの難しさに触れた後、その因果関係を分析するための方法を紹介していく。紹介される方法は、ランダム化比較試験（RCT）、RDデザイン、集積分析、パネル・データ分析の4つである。
本書が最も特徴である点が、「数式を用いない」点である。著者はあとがきで「中高生からでも十分読み進められる入門書という側面を重視し」（伊藤、2017、p.271）たとしているが、まさにその通りであるように思う。数式を用いないため、完全に理解をするには至らないかもしれない。しかし、データの因果関係について、新たな視座を持つことができる良書である。
Posted by ブクログ
データ分析、すなわち、統計学の本であるが、数学的な説明を最小限にとどめた上で、統計学の基本的な考え方を説明しているもの。説明はとても分かりやすい。特に「因果関係」と「相関関係」を論じた「第1章 なぜデータから因果関係を導くのは難しいのか」が面白かった。
■「因果関係」は、XとYが相互に関連しているだけの「相関関係」とは全く異なる
■しかし、ビジネスや政策評価、新聞やテレビなどの報道において「因果関係」と「相関関係」が混同されている場面は非常に多い
■ビジネスの場でも政策形成の場でも因果関係を見誤ると誤った判断につながり、大きな利益損失や税金の無駄遣いを招いてしまう
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