【感想・ネタバレ】「原因と結果」の経済学―――データから真実を見抜く思考法のレビュー

中室牧子 / 津川友介

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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)

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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

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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。

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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

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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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「相関関係」と「因果関係」。
自分がこのことに今までどれほど注意を払わずに生活していたかに気づかせてくれる良著です。

例えば子どものテレビ視聴と勉強の関係について、「テレビを見ている子どもは学力が低い」と言われると、なるほど確かにテレビばかり見て勉強していないし、間違いなさそうな印象を受けます。

しかし、テレビ視聴と勉強の関係が因果関係か相関関係かをはっきりさせなければいけないと筆者は述べます。

「テレビを見ているから、学力が低いのか」(因果関係)、それとも「学力の低い子どもが、テレビを見ているのか」を明らかにしなければいけない、ということです。

これは当たり前のことのような気がしますが、自分の生活ではこの2つを混同していることがたくさんあると本書を通して教えてくれます。

本書では、物事の因果関係を明らかにするための方法を中心にして、これまで世界で行われてきた興味深いさまざまな研究の結果も教えてくれます。

因果関係を明らかにする具体的な方法を知りたいと思っていない人も、普段の生活で簡単に応用できる方法を教えてくれるので是非読んで欲しい1冊です。

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分かっていたようで、これまで時間を取って考えていなかったことが凝縮されていたように感じました。曖昧な因果関係えについて、自分の頭で考えて結論づけるための一冊です。

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原因と結果の経済学
とても簡潔にわかりやすくまとまっていた。普段原因と結果をなんとなく捉えていたものを、理論化した上で精査できるようになる分野である。公共政策の選定における、因果関係のエビデンスの重要性を説いていて、社会的価値を感じやすい。そうでなくても、今の仕事でクライアントに対してインサイトを抽出するときに持つべき視点がたくさん散りばめられていた。以下要点メモ。


因果関係とは？
- 以下の問を否定できる証拠があること
- 相関関係ではないか？
- 偶然ではないか？
- 第三の変数が存在していないか（交絡因子）
- 逆の因果関係は存在していないか

因果関係を証明するためのエビデンスの種類（信用性の高い順に）
1. メタアナリシス
2. ランダム化比較試験
3. 自然実験と疑似実験
4. 回帰分析

ランダム化比較試験
確認したい要因以外のすべての条件が揃っている２つのグループを比較し、その要因の影響力を測る。


回帰分析
目の前にあるデータを分析する。２通りの方法
1. 単回帰分析: 交絡因子がない前提ですべてのデータの中間地点の最適な線を結ぶ。原因変数が変化するごとに結果変数が均等に変化していれば、それが因果関係の示しになる。
2. 重回帰分析: 交絡因子があっても、交絡因子の条件を一定にしたデータを集めた上で因果関係の最適な線を引くこと。

自然実験: 外生的ショックによって意図せず事前とランダムに介入ありと介入なしグループに別れしまったケースを利用する。

疑似実験
- 差の差分析
- 時間をまたいだ比較は基本的に意味がない
- 前後でやると1) 時間とともに起こる自然な変化（景気の変動など）や2) 平均への回帰の影響を免れないから。
- 時間をまたいで介入群と対照群を比較してその変化の差を分析するのであれば因果効果は測れる。
- 操作変数法
- 原因に変化を及ぼす第三の因子を変化させることで比較する。
- 回帰不連続デザイン
- 連続している部分は比較可能であることを利用して、介入前と介入後を連続の切れ目で比較する。
- マッチング法
- 介入後のサンプル同質な未介入のサンプルを集めてきて比較する。
- 「同質」かどうかは共変数を見て比較。共変数が複数あったりする場合は、すべての共変数の合計点数の類似したものを選ぶ。これをプロペンシティスコアマッチングという。　

ランダム化比較試験にも限界がある。
1. 莫大な費用がかかる
2. 外的妥当性（他の集団でも同じ結果が得られるのかどうか）に課題あり
3. 倫理的な問題から実行が難しい（たばこを被験者に吸わせるのは難しいなど）
4. ランダムに割り付ける、が難しい
5. 実験で得られた効果（efficacy）よりも、社会で導入されたときのeffectivenessが下がりやすい。被験者は厳選されているので、実用化すると外的妥当性の観点から効果に変化が出る。

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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

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数式とかは一切出てこない。非常にわかりやすく基礎的な分析方法について学べる。扱っているテーマも面白い。

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『イノベーターのためのサイエンスとテクノロジーの経営学』でのオススメもあり（あと、たしか『「イノベーターのジレンマ」の経済学的解明』でも）、読みました。確かにわかりやすい。読んでよかったです。
ピアエフェクトについて書かれた、第6章の "学力の高い友人に囲まれても自分の学力は上がらない" のところが面白かったです。

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相関関係に惑わされずにそこに因果関係があるかを正しく見極める姿勢をもっておくことの重要性を改めて感じさせられる本。

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マクロ経済学の授業内容とシンクロしていました。
学歴と収入の関係や認定保育園と母親の就業率など気になるトピックをサクサクさばいてくれます。
読みやすいうえ、自分がレポートなどをまとめる際の参考にもなりました。

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原因と結果を正しく判断する方法について書かれており
普段自分たちが、原因と結果と思っているものが、
本当に正しいのかを再度考え直す手助けをくれる本。

①原因を正確に把握
②結果を正しく設定
③原因と結果に影響を与える第三の因子がないか
④相関関係なのかを因果関係なのかを見極める
⑤反事実の検証

検証の方法は、本書に載っているが
大切な考え方としては
・第三の因子を見つける思考法
・状況に応じて正しい検証を行う
この２つが大切

この思考がなければそもそも、
正しい検証は行えない

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アメリカでは政策についてもエビデンスを検証して評価するそうである。日本の政策にも是非そんな検証を行ってもらいたい。あまりに稚拙だと感じざるを得ない。

[ブクログ · ★★★★☆]

相関と因果関係を混同せず正しい因果関係を確かめる方法について、おかしがちな誤り例とともに説明がされている。原因と結果以外の変数が存在する場合の傾向スコアについて、わかりやすく定義と方法が述べられていた。

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２時間弱で読めるライトな内容。
数式や難しい用語は出てこず、全くの素人でも理解しやすい。

章毎に「キーワード」として要旨が簡潔にかいてあるのもよい。

[ブクログ · ★★★★☆]

因果関係と相関関係の違い、そして因果関係を検証するための様々な手法について書かれる。内容的には統計経済学の初級的なもので、もう少し掘り下げた内容を期待していたため、少しものたりない。
入門書的な扱いであれば、読みやすく良書だと言える。

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二つの事柄の関係について、普段は深く考えず、直観や印象に従っているように思う。
正しい行動を選択するために、因果関係と相関関係の違いを理解して、直面する事柄の間の関係がどちらなのか正しく判定するように気を付けたいと思った。

[ブクログ · ★★★☆☆]

経済学の研究に参考になればと思って読んだ。
自分は分析で自分の理想とする相関関係を追い求めたが、因果関係について、この本を読んで気付くことができた。
因果関係を考えるそれぞれの分析方法については、まだまだ勉強が必要なことを痛感できました。

[ブクログ · ★★★☆☆]

因果関係と相関関係をきちんと見分ける。因果推論の5ステップ: 「原因」を定義し「結果」を定義し3点(偶然・交絡因子・逆の因果関係)を確認する。「反事実」を作り出し、比較可能になるよう調整する。

特に政策については、常識や直感や根拠のない推論ではなく、正しいデータに基づくことは非常に重要だし価値があります。なぜもっと導入されないのかが不思議。

[ブクログ · ★★★☆☆]

わかりやすい簡単な説明を旨とする本。引用されている例は、そこそこ面白いのだが、さらっと説明されているので、仕組みを理解するのには定義や数の扱いが詳しい方が良いと思う。

[ブクログ · ★★★☆☆]

因果関係があるのか、単なる相関関係なのかの見極めをメインテーマに可能な限り簡素化して説明してくれるのが本書。一見シンプルで理解出来た気になるが、読めば読むほど深みを感じる。因果と相関の境界は抽象的で難しい。同じテーマのもう少し専門的な本にチャレンジしたくなった。

[ブクログ · ★★★☆☆]

因果関係にあるのか、相関関係にあるのかを見極めることは、データを見る上でとても大切だと感じた。

メタボ健診を受けているか、長生きできる(因果関係)
のか
メタボ健診を受けるぐらい健康に対する意識が高い人ほど長生きする(相関関係)
のか。

この二つを間違えないようにしていきたいと思った

[ブクログ · ★★★☆☆]

データ分析の力　因果関係に迫る方で紹介されていたので手に取った1冊。ランダム化比較試験や自然実験等、"データ分析〜"と重なる部分も多かったので手法については新たな知見は少ない印象。

ただ、各々の手法で紹介される事実(偏差値の高い大学に行けば収入は上がるのか、認可保育園を増やせば母親は就業するのかなど)は、意外な事実となるものが多かった。

[ブクログ · ★★★☆☆]

データに見られる相関関係を因果関係を示す根拠とするためにはどのような注意が必要かを説く入門書。

最も重要なことをわかりやすく述べている点で評価する。

初めてでない人にとって内容は退屈かもしれないが、基礎的なデータとの向き合い方に関するコモンセンスを築く上で｢このように説明すればよいのか！｣という気付きが得られる。目を通しておくのも悪くないだろう。

[ブクログ · ★★★☆☆]

因果関係と相関関係の違いを意識していないと、間違った分析になる可能性がある。
思った以上にに因果関係であることを証明する事は難しいのだとわかった。
研究の話は医学論文を作り込む際の考え方であった為、理解しやすかった。

[ブクログ · ★★★☆☆]

たまたま著者インタビューを見かけて、子育てにも大きなヒントになるというようなことが書いてあったから、買いました。因果関係と相関関係の違いを再確認できたりいろいろ勉強になったけど、これは学術書ですよね。通勤電車で気軽に読むには難しい。

[ブクログ · ★★★☆☆]

オーディブルにて。
統計的に有意かどうか、相関ではなく因果かどうか、この観点はいつでも大事。

偏差値が高い大学に行ったからと言って収入が高いわけではない、というけど、ふに落ちないなー。

[ブクログ · ★★★☆☆]

データから世の中で言われていることの事実を見抜く方法やマーケティングにおいて有効となるデータの解析方法を因果推論を用いて、多くのデータとともに解析した一冊。

教育と医療の分野において根拠のない通説を、多くの研究から得られたデータを用いて解析するとともに差の差分析やランダム化比較試験など研究から得られた分析法を用いて明かしていくところが非常に勉強になり、また知識も得ることができました。
また、条件などは図解を用いて解説されており、理解も捗りました。

世の中で正しいとされている通説やそこから派生した政策など事実を用いると間違いであるというものがあるということが本書で理解することができました。
因果関係と相関関係を意識して世間の流れに向き合っていくことが大切だと感じた一冊でした。