中室牧子のレビュー一覧

「原因と結果」の経済学―――データから真実を見抜く思考法

メモ
相関関係なのかは因果関係なのか。如何に因果関係を見抜くか。

因果関係を読み解く5ステップ
1.原因は何か
2.結果は何か
3.3つのチェックポイント
①まったくの偶然ではないか②交絡因子(第三因子)が存在しないか③逆の因果関係は存在しないか
4.反事実を作り出そう
反事実を作り出せない場合が多いので、「最もらしいデータ」で置き換える必要がある。
(本書の見直しポイント...実験か、手元のデータを用いた実験のような状況を再現(自然実験)、実験をまねる擬似実験、前後比較を改良した差の差分析、操作変数法(第三の変数を利用)、回帰不連続デザイン(ジャンプに注目)、
5.比較可能になるよう調整しよう、マッチング法(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)、回帰分析&重回帰分析)

RANGE（レンジ） 知識の「幅」が最強の武器になる

様々なスポーツを経験することで運動能力や反射神経が養われる。
自分がかつてしていたこと（スポーツや楽器）を子供に指導してはいけない。イライラするだけ。ほっとく。

- タイガーウッズの場合
10000時間の法則。
意識的な練習、つまり最も良いやり方を明確に教えインストラクターが個別に指導してやってみた結果に対してすぐに有益なフィードバックと知識を共有し、同じことを何度も繰り返す。

- フェデラーの場合
体験期間を必ず経ている。その間にさまざまなスポーツを自由に緩い枠組みの中で経験し、幅広い身体能力を育み自分の力や性質を知って集中的に練習に取り組む。

成功者はウッズよりフェデラータイプが圧倒的に多い。様々な分野で経験を積んだ人の方が一つの分野を深めた人よりクリエイティブで影響力の大きい発明ができる

永続的な知識を得るためにはゆっくりと学習した方がいい。一見するととんでもなく非効率で遅れをとっているように思える。でもそれは短期的にみたら成績が良くても長期で見たらなんの役にも立たない。

チェスやゴルフやクラシックのようにルールと答えがわかっている時には、またそれが時間と共に変化しないならサバン症候群のような究極的に専門特化した練習が、有効。人間の最大の強みは専門特化とは正反対で幅広く知識や情報を統合すること。パターンや慣れ親しんだ構造ではない。それはAIに取って代わる。

最高レベルのアカデミックな科学者やノーベル賞受賞者は本職以外に本格的な趣味や副業をもっている。
片足を別の世界に置くことの重要性。クリエイティブな成果を上げる人は幅広い興味を持っている。この幅広さが専門領域の知識からは得られない洞察を生み出す。
→たしかに山中先生や椛島先生はそう。

幼い頃にあまりに多くのレッスンを受けても効果はない。さまざまな楽器や活動を経験し、あまり厳しくないレッスンをある程度受けその後になってようやく焦点を絞ってより厳しいレッスンを受けて練習量を激増させる。

望ましい困難にはいくつかあるがそのうちの一つは生成効果。自分1人で答えを出そうと奮闘することはたとえ答えが間違っていたとしてもその後の学びは強化される。
そして過剰修正効果もあり、答えに自信を持っていればいるほど正しい答えを学ぶと強く記憶に残る。大きな誤りに耐えることが最高の学習機会となる。
学ぶ時はまず問題を解くこと。出来なんてどうでもいい。
1st 問題（出来問わず）
2nd覚える
勉強でいうと予習が1番大事。

早期教育プログラムでは閉じられたスキル、つまり決まったやり方を繰り返すことで習得できるスキルを教える。これはいずれだれもが身につけることなので意味がない。早い時期に歩けるようになっても仕方ない。
継続的な学習効果を生み出したいのであれば早期教育プログラムは開かれたスキルにフォーカスすべき。その後の学びの足場となる。子供達に読み書きを少し早く教えてもそれが継続的な強みとはならない。そうではなく読んでいる内容を理解するための手がかりを探したりそれらを関連づけたりする方法を教えれば継続的な強みとなる。
早期教育プログラムはすぐに成果が出るが深い学びには時間がかかる。

遅れをとったと思わないことが大事。
多様な経験をもつ個人は専門家のグループよりも創造に貢献する。ある分野から別の分野に移ってもその経験が無駄になることはない。
とはいえ、専門特化は少しも悪いことではない。程度の差はあってもみんなどこかの時点で専門を決める。問題なのは早期の専門特化。

「原因と結果」の経済学―――データから真実を見抜く思考法

因果関係と相関関係の違いを、どうしたら因果関係があると言えるのか
いろいろなパターンで観測する方法が優しく例をもとに書かれている。
なにか研究分析をするならまず初めに読むべき本

まんがでわかる「学力」の経済学

まんがになっていることで堅苦しさが軽減されて読みやすい。科学的根拠のある教育方法が知れて勉強になった。

RANGE（レンジ） 知識の「幅」が最強の武器になる

【サマリと感想】
「1万時間練習すると習熟できる」というのは自分が部活・習い事で何度も聞いて来た言葉だった。これにより得られるのは深さだが、広さもまた重要であり、イノベーションはむしろ広さから起きる可能性がある、というのが本書の主張。

何事も深く突き詰め専門家になる事が必要という常識があるが、それだけでなくmuch quality（ある仕事とその人がどれだけ合っているか）が重要であり、これを見つける為には一見回り道に見える道程が無駄ではないという事である。　例として、アメリカで大学の専門と関係する仕事に就き続ける人は2割程度だという。中でも学部の初めに教養課程を経て専門に移行する方が関係する職業に着く確率は上がる、この場合は先に回り道をしておく事でmuch qualityをしやすくなると解釈できる。

ダーウィンやゴッホは若い頃から専門的な学習を繰り返した訳ではなく、名を残すほどの成果を挙げたのはそこまでに経験して来た様々な事柄が結び付いた結果であり、まさしくconnecting the dotsであった。

短期的成果の為には幅と非効率を除外しようと考えるのが一般的であり、そのバランスはあるが何事も繋がるという見解を持ち、アナロジーや紐付けを行う事が重要だと理解した。

「原因と結果」の経済学―――データから真実を見抜く思考法

経済学を学ぶ人だけではなく、日常でも大切な「因果関係と相関関係の違いとは何か」という基本中の基本から、ある原因と結果が因果関係なのかそれとも相関関係なのかを正しく見極めるための方法論としての「因果推論」の幾つかの方法を実際の研究結果を例に著した一冊です。難しい話は、専門書を読むことで補うように出来ている入門中の入門書なので、どなたでも読むことが出来ます。「因果推論」をさらに学びたい方と統計ソフトの使い方を知りたい方のために巻末には専門書のブックガイドが付いています。

RANGE（レンジ） 知識の「幅」が最強の武器になる

人生の回り道は選んででもした方が良いのかも、そんな事を思えた。救われた気がした。

日々の細々とした作業はいかに効率化するかを考えている私だけど、大きく見ると受験で当初想定と違う学校に行ったのもはたからみればなんでわざわざそんな、、、と思われそうな出来事。
仕事も色んな部署を転々としているから、なかなか評価してもらえない。でも、自分の中ではあっちの仕事でやった事がこんな所で役に立つんだ！なんて事もちょくちょくあって、なんだか腑に落ちた。
子供教育も、早くから何かを習わせた方が良い、継続させた方が良いというのはそれを売っている企業に乗せられている部分も少なからずあるのでは？と思えた。
スポーツ選手なども最近は二刀流の人が増えている気がする。本で紹介されている、スキーとスノボでオリンピックに出た選手を見た時は私も驚いたのを今でも覚えている。身近な所だと、投打に活躍する大谷さんもそうかな。スポーツ選手で夏冬の競技をして両方オリンピックやパラリンピックに出る人もいるなぁ。芸能活動でも、昔は女優が歌なんて！みたいなイメージあった気がするけど、俳優、歌手、小説家、くらいの間で複数活動されてる方は何人もいる。
大学で、専攻を絞ったり文系理系に分けるというのもこの本では否定的。共感します。なんで理系の学部に入ったから心理学は学べないのか、不満だった。統計学的な分野ではたいして変わらないはずなのに。
会社でも専門家がもてはやされてるイメージはあるけど、部署を色々異動している身からすると、他から来たから見える事とかもあるのよ？スペシャリストをまとめる横断的な思考を持った人も必要、うーんスペシャリストも憧れるけど、自分が向いているのは、、、と考えさせられた。

つれづれに書いたけど、とりあえず、ボリュームがすごいけど内容も濃くて概ね共感できる本でした。一つの事を極める、それも素晴らしい事だと思う。でも、回り道や余白にこそ人生の旨みが詰まっている、そんな風に思えるはず。

「原因と結果」の経済学―――データから真実を見抜く思考法

因果推論と分析の基本概念を理解できる1冊。
データサイエンスを学びたいけど何から始めればいいのか分からない社会人向け。根底にある概念を学べる。
章が分かれているが、一貫して同じ型で書かれてありすごく読みやすい。
因果関係と相関関係の区別がつくようになる。
【学んだこと】
因果関係のチェックポイント3つ
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
反事実→もっともらしい値を用いる
メタアナリシス
ランダム化比較実験(介入群と対照群)
自然実験
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
回帰分析
内的妥当性と外的妥当性
因果推論の5ステップ
①「原因」は何か
②「結果」は何か
③3つのチェックポイントを確認
④反事実を作り出す
⑤比較可能になるよう調整

まんがでわかる「学力」の経済学

#まんがでわかる学力の経済学
#中室牧子

上司が貸してくれた本。感謝です。目から鱗。早く知っておきたかった事実が何個も何個も！明日からの子育てに応用します。

他の雑誌でも読んだことのある情報で、信憑性も高く、最後まで一気に読んでしまいました。

また、

・エビデンスの大事さ
・相関関係なのか因果関係なのか？を考えることの大事さ

も知りました。

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響いたことば
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・「インプットにごほうび」

≪誤≫テストで１００点取ったらケーキ
≪正≫宿題を終わらせたらケーキ

→習い事の練習につまづいている姉妹たち。毎日おやつはおやつで食べてるから、おやつでは釣れない。笑

では、毎日練習のたびにスタンプを押して、欲しいものをスタンプいっぱいになったら買ってあげる方式にしよう！

・「努力をほめる」

≪誤≫頭がいいね
≪正≫努力してるね

→子どもたちをほめるときのポイントにしよう！

・「ゲームは１日１時間以内なら良し」

・「非認知能力=生きる力は、２つのポイントで育てられる」・「２つのポイント=自制心、やりぬく力」

≪自制心≫継続的になにかを行うこと。例、姿勢を正すことを意識し続けた学生。結果、成績が伸びた。

これは、意識しないとしづらいことを継続的に行うことで自制心が鍛えられて成績が伸びた。

≪やりぬく力≫自分の能力は才能ではなく、後天的に努力することで伸ばすことができる、と信じること。

逆に伸びないのは、自分はできない、もう遅いと思い込んでしまう人(ステレオタイプの脅威らしい)。例、「人の記憶力は年齢と共に低下する」という記事を読んだ人は、読んでない人と比べて記憶できた単語が少なくなった。

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復習
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≪相関関係≫AとBが同時に起こっている
A=B

≪因果関係≫ Aが原因でBが起こる
A→B

まんがでわかる「学力」の経済学

この本は、科学的根拠に基づいて子供が自分で幸せをつかみ取れるようになるための、学力の伸ばし方がまとめられています。
印象に残ったのは、次の４つです。結果よりも努力したことを褒めた方が学力は伸びやすい、才能ではなく努力で何事もやり遂げられると繰り返し伝える方が継続する力が育みやすい、テストで測れる認知能力よりも生きる力の源となる非認知能力を育てた方が将来の収入が増え犯罪率も低くなる、いじめは犯罪でいけないことだと中心人物に講習することでクラス全体への悪影響を防げる。
わたしはこれから親になりますが、自分の子供や周りのお子さんと関わるときに、努力すればできる、ということを繰り返し伝えていきたいと思いました。また、いじめに関する講習を学校で開催するようPTAの力など使いながら働きかけたいと思いました。
マンガで読みやすかったので、書籍も目を通したいです。

まんがでわかる「学力」の経済学

漫画。すごくわかりやすい。
教育、子育てに対する固定観念を良い意味で切り崩してくれる。エビデンスをもとに。
非認知能力の育成、教育は先行投資、目の前のインプットに人参をぶら下げるが印象的だった。
非認知能力の代表的なもの2つ。やり抜く力と自制心。

まんがでわかる「学力」の経済学

書籍を昔に読んだことがあり、マンガで久々に読んでみました。
努力を誉めることは大事ですね、と改めて思いました。

「原因と結果」の経済学―――データから真実を見抜く思考法

統計学・計量経済学分野の入門本は非常に難解である場合が多いため、
初学者や学部生向けの本としては決定版といえる

まんがでわかる「学力」の経済学

マンガ版で学力の経済学の内容が分かりやすく復習できた。感覚に頼るのではなく、きちんとしたデータに基づいた分析から導き出される手法をつかうことが大事だと改めて感じた。以下の3点は覚えておこう。

①目の前の人参作戦は有効。ただし、結果ではなく行動に対して与える。
②男女は別にした方が学習効果があがる。男と女によって効果的な教え方が違う。
③人から学べる非認知能力も大事。特に自制心とやり抜く力。

「学力」の経済学

[たくや]

良い本でした。

大変参考になりました。学者の本ですが、専門用語も少なくとても読みやすかったです。子供の教育の必要性が書かれていますが、大人でも十分参考になると思います。

科学的根拠（エビデンス）で子育て 教育経済学の最前線

YouTubeでよく拝見してたので読みました。

納得するところも多いけど
エビデンスってどうしても統計的に見ていると思うから、わが子がそこにハマるのかは別物って感じがしまくりました。
いいとこ取りで行こうと思います。

税金などで教育に関し子どもたちにたくさん投資したり再分配したりするけど

やっぱり一番影響力は親の職業や収入や考え方だといろんなところに書いてあった気がして
そうなんだなと思ったし、実際にそう感じる。

どんだけお金や税金を突っ込んでも
ある程度親がしっかりしてないと無駄になるんだろうなと。

となると親を教育する必要があるのかな。

公的機関は
子どもを洗脳教育したいのか、本当に考えられる人を育てて国を強くしたいのか
どっちなんだろうかと疑問は残りました。

字を読み書きすらまだできない1年生（低学年）にタブレットを配るのは本当にやめてほしい。
失敗したとハッキリしているなら方向転換してほしいです。

科学的根拠（エビデンス）で子育て 教育経済学の最前線

2026.09.11 とても勉強になったし刺激を受けた。とても面白かったとも言えると思います。教育をエビデンスベースで語る大切さと難しさの両方を感じました。また、文中の終わりにもありましたが、世界のデータは日本でどのくらい有効なのか？この点はシンプルに気になりました。個人的な印象としては、やはり教育に投資ができる富裕層に有利なデータが多く、教育格差の本題は根深いなぁとも思いました。冒頭にも述べましたが、とても刺激になりました。著者にはとても感謝したい。

科学的根拠（エビデンス）で子育て 教育経済学の最前線

面白かった！
•第一子のほうが第二子より学歴、収入が良くなる傾向がある（2人とも男児の場合は特に）
•男子校出身者は共学出身者に比べて将来的に収入が高くなるが女子校出身者はそうではない。
•第一志望のビリと第二志望の一位では後者の方が良い
などなど自分や周りの人に照らし合わせてみて確かに！と思うところがあった。全てエビデンスに基づいて書かれているので信頼できるし、今小さい子供を育てている親世代には読んで欲しい本。2才の子どもを育てている私が読んで感じたことは、子どもにはスポーツをやらせたい。リーダーを経験させたい。未就学のうちは教育よりも遊びに重点を置きたい。ということ。

科学的根拠（エビデンス）で子育て 教育経済学の最前線

別学か共学か。
女子別学の調査結果に驚愕。
え、女子校の方がいいの？
え、どっち？
本書の中で、一番印象に残ったデータでした。

科学的根拠（エビデンス）で子育て 教育経済学の最前線

下記のようなことが、一般論ではなく世界で研究された科学的根拠、データとして示されていて納得感があった。


●スポーツをする、リーダーをする、非認知能力を高めるという3つが重要
→非認知能力は美術や音楽でも伸ばされることがわかっている

●リーダーの資質は天賦の才能ではなく、経験することで伸びる

●非認知能力は学力を伸ばすが、その逆は起こらない

●好奇心の高まりが知識の定着を促す

●親の時間投資の効果は、勉強か体験かによらず、子どもの年齢が小さいときのほうが大きい
→さらに認知能力より非認知能力の方が投資効果が持続しやすい
※年齢が上がると、こども自身の時間投資の影響が大きくなる

●祖父母と過ごす時間はコミュニケーション力や学力に良い影響を与える

●高齢化が進む社会でも、子どもへの教育投資の優先度は高い
→様々な公共政策の中で最も費用対効果が高かったのは、子どもの教育と健康への投資。子どもが大人になったあとの税収の増加や社会保障費の削減につながる