本書を知ったのは、中室牧子, 津川友介 (2017)『「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)のブックガイドにあったからです。著者の津川友介氏が本書で論文を書いているから推薦したのでしょう。お陰で良い本に出合えて喜んでいます。本書の出版年は2016年と、意外と古い。私が手に入れたのは第7刷ですから、よく売れているのでしょう。本書は因果推論の啓蒙書でも、教科書でも、新しい理論を唱える専門書でも、学術論文雑誌でもない。因果推論をテーマにした教養書(論文集)といったところでしょうか。
因果推論というネーミングから、データを統計パッケージに入れれば、因果があるかないかを判断してくれると素人は考えがちだが、決してそんなことはない。立森久照氏の論文で紹介されているHillの因果関係判定のガイドラインは1965年のもので、本書で紹介される因果推論の技法が普及する以前のものです。統計パッケージがやってくれるのは、当然ですが相関係数、回帰式などの計算だけです。因果関係があるかどうかの判断は人に任されています。18世紀英国の哲学者ヒュームが言うように、我々の因果理解は経験に起源をもつのです。
本書の紹介者である津川友介氏の論文は、「準実験のデザイン」とタイトルされています。津川氏も言うように、因果推論技法としてはランダム化比較試験が理想的なのでしょうが、この論文で紹介される準実験のデザインの方に魅力を感じます。
ランダム化比較試験は、介入群と対照群に無作為に実験対象を割り付ける工夫が必要になりますが、統計処理は動物実験で行っていた昔ながらの統計処理と変わりありません。それに対象が人間の場合は、動物のように何でもできるというわけにはいきません。
一方、準実験のデザインは、実験をせず観察で得たデータをもとに、あたかも実験をしたかのように因果関係を調べることを目指すものです。統計処理としてはアクロバティックで、これぞ因果分析と言いたくなる魅力にあふれています。
浅学ゆえに、本書の内容が理解できないとしても、天才たちのすばらしいアイデアを楽しむことができます。
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岩波データサイエンス Vol.3 単行本(ソフトカバー) – 2016/6/10
岩波データサイエンス刊行委員会
(編集)
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特集=因果推論――実世界のデータから因果を読む
観察データ、とくに再現不可能な現実データからいかに因果関係を読みとるか。データの欠失・バイアス・制約条件などのため解析は困難だが、それだけに現場からの強い期待がある。サイエンティストに必須でかつ市民の教養としても基本となる「因果の方向」「交絡」「介入」に関する入門解説から、すぐに役立つ解析手法までを紹介する。
観察データ、とくに再現不可能な現実データからいかに因果関係を読みとるか。データの欠失・バイアス・制約条件などのため解析は困難だが、それだけに現場からの強い期待がある。サイエンティストに必須でかつ市民の教養としても基本となる「因果の方向」「交絡」「介入」に関する入門解説から、すぐに役立つ解析手法までを紹介する。
- 本の長さ160ページ
- 言語日本語
- 出版社岩波書店
- 発売日2016/6/10
- 寸法14.8 x 1 x 21 cm
- ISBN-104000298534
- ISBN-13978-4000298537
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登録情報
- 出版社 : 岩波書店 (2016/6/10)
- 発売日 : 2016/6/10
- 言語 : 日本語
- 単行本(ソフトカバー) : 160ページ
- ISBN-10 : 4000298534
- ISBN-13 : 978-4000298537
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2022年2月10日に日本でレビュー済み
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2019年12月21日に日本でレビュー済み
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因果関係の推計は、経済学的な時系列モデルがベースのものや社会学的な調査観察データを対象にするもの等、系統によって書籍が分かれがちです。
本書は複数の流派をまたがってマーケティングや消費者行動などの実務領域で使われる手法を、オムニバスのように各領域の専門家が端的に解説しています。
特に因果推論の手法を利用しなければ全く逆の結論を導き出してしまうケースなど、例題も含めてわかりやすいです。数式や前提となるデータ構造も最低限含まれているので、概念的な理解にとどまらずすぐに応用できる知識として習得する事ができる良書だと思いました。
本書は複数の流派をまたがってマーケティングや消費者行動などの実務領域で使われる手法を、オムニバスのように各領域の専門家が端的に解説しています。
特に因果推論の手法を利用しなければ全く逆の結論を導き出してしまうケースなど、例題も含めてわかりやすいです。数式や前提となるデータ構造も最低限含まれているので、概念的な理解にとどまらずすぐに応用できる知識として習得する事ができる良書だと思いました。
2018年10月13日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
分析環境の導入ばかりに目が行きがちな技術情報のなかで丁寧に相関と因果の違いを説明してくれるのでありがたい
〝差の差法で検証する「保育所整備」の効果―社会科学における因果推論の応用〝を最初に読みましたがこれが自分にとって因果推論に関して良い導入となりました
〝差の差法で検証する「保育所整備」の効果―社会科学における因果推論の応用〝を最初に読みましたがこれが自分にとって因果推論に関して良い導入となりました
2020年5月18日に日本でレビュー済み
送料無料のところを見繕って購入すれば今の所定価で購入できます
2023年1月23日に日本でレビュー済み
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初学者ですが、難し過ぎて読み進めるのが大変でした。
難しい言葉を優しい言葉で説明されてますが、余計に分かりづらいです。
分かってる人には分からない人の気持ちが分からないんだろうなって感じの説明でした。
たくさんの人が各々書いてるので、書いている人が変わるたびになんだか同じことを違う言葉で説明されてるような不思議な感覚です。
他に優しい本があったので初めの一冊にはちょっと相応しくないと思いました。
難しい言葉を優しい言葉で説明されてますが、余計に分かりづらいです。
分かってる人には分からない人の気持ちが分からないんだろうなって感じの説明でした。
たくさんの人が各々書いてるので、書いている人が変わるたびになんだか同じことを違う言葉で説明されてるような不思議な感覚です。
他に優しい本があったので初めの一冊にはちょっと相応しくないと思いました。
2020年6月11日に日本でレビュー済み
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研究を始めるにあたり、因果関係やデータサイエンスの書籍を探していたところ、こちらの書籍を見つけました。
研究素人や因果関係について、詳しくない方にも割と分かりやすい説明や図解があるので読みやすいかと思います。逆に既にある程度勉強している方々にとっては物足りない可能性があるので他の書籍の方が良いかと思われます。
まとめ
因果関係などの勉強の導入には良書です。
研究素人や因果関係について、詳しくない方にも割と分かりやすい説明や図解があるので読みやすいかと思います。逆に既にある程度勉強している方々にとっては物足りない可能性があるので他の書籍の方が良いかと思われます。
まとめ
因果関係などの勉強の導入には良書です。
2021年2月22日に日本でレビュー済み
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大学の課題提出のために買いました。
しかし、内容が非常に面白いので、課題とは関係なく興味がある人はぜひ読んでいただきたいです
しかし、内容が非常に面白いので、課題とは関係なく興味がある人はぜひ読んでいただきたいです