はじめての統計的因果推論

林 岳彦【著】

岩波書店（2024/02発売）

• サイズ A5判／ページ数 288p／高さ 21cm
• 商品コード 9784000058421
• NDC分類 417
• Cコード C3041

出版社内容情報

因果推論の基本的な考え方を図とことばで平易に説明し、シンプルな事例によりポイントを直感的なイメージで示す。推定結果の解釈・利用における注意点や質的研究との関連も丁寧に解説。数式はあまり得意でないが統計的因果推論の原理を理解したい初学者、分析対象のありようを深く研究したいと望む人に最適。

内容説明

因果推論の基本的な考え方を図とことばで平易に説明し、シンプルな事例によりポイントを直感的なイメージで示す。推定結果の解釈・利用における注意点や質的研究との関連も丁寧に解説。数式はあまり得意でないが統計的因果推論の原理を理解したい初学者、分析対象のありようを深く研究したいと望む人に最適。

目次

第１部　因果推論の基本的な考え方（因果と相関と「特性の分布の（アン）バランス」
どの特性を揃えるべきなのか―因果ダイアグラムとバックドア基準
因果推論、その（不）可能性の中心―潜在結果モデルと無作為化）
第２部　因果効果の推定手法（共変量に着目―層別化、マッチング、重回帰分析；「次元の呪い」の罠の外へ―傾向スコア法；共変量では調整できない、そんなとき―差の差法、回帰不連続デザイン；データの背後の構造を利用する―操作変数法、媒介変数法）
第３部　「因果効果」が意味することと、しないこと（“処置Ｔの効果”を揺るがすもの；エビデンスは棍棒ではない―「因果効果」の社会利用に向けて）

著者等紹介

林岳彦［ハヤシタケヒコ］
１９７４年長野県生まれ。東北大学大学院理学研究科博士課程修了（理学博士）。テネシー大学、産業技術総合研究所、国立環境研究所でのポスドクを経て、現在、国立環境研究所社会システム領域（経済・政策研究室）主幹研究員。専門は環境リスク学、環境統計学、進化生態学（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[山のトンネル]

本書は統計学の入門書ではないので注意。タイトルの通り、統計の知識をもとに因果推論に関して学ぶための書物。本書を読む限り因果推論は直感的に理解できるようなものではなさそう。相関関係のようにグラフを見れば一発というのではない。読み込まないとよくわからない類の本だが有益ではありそう。あるいは因果推論についてすでに学んでいる人が、因果推論の原理や意味を体系的に理解するのに役立ちそう。

2024/09/07

[shin_ash]

林先生の因果推論の本である。予約してた割にはしばらく積読していたが、広大のセミナーで林先生の話を聞いて急に読む気になった。林先生は以前から資料を公開したり、Xで積極的に発信したりしていて勉強したり共感したりしていたが、それらの話が体系的まとまっているのが本書である。ルービン流の計量経済学の因果推論が全盛の中でパールとルービンの両面から因果推論を体系的に説明した上に統計学の外側である問題設定や解釈まで踏み込んだ解説している類書が無い良書である。因果推論は基本的にややこしい話なのであるが、これを思い切ってシン

2024/10/01

[ぶう]

因果推論の基本的な概念を非常にわかりやすく解説している本書。直感的な図表と平易な言葉で理解を助けてくれるため、初学者が因果推論の世界に足を踏み入れるのに最適な一冊であると言える。また理論だけでなく実用的な知見にも触れることができる本である。解説にも具体的な事例を示し、因果関係を読み解く方法を学べるよう工夫されているため大変理解しやすい構成となっている。因果関係は単なる相関と違い、グラフから単純に読み取ることはできないが、本書の内容を理解することでビジネスに応用の効く強力な武器を手にする事ができる。

2024/05/08

[shin]

流派によって説明の仕方がバラバラかつ、概念の難渋さで多くの人を跳ね除けてきた因果推論に統一的な理解を与えてくれる。パール派とルービン派という括りを取り除いて、因果推論が何を目指しているのか理解できる。洋書にも類書はないと思うので、そのうち訳されるんじゃないか、というくらいいい本。

2024/03/17

[MrO]

なにかすごい分析手法があって、サンプルデータを放り込むと、いままで見えてこなかった因果ダイアグラムがあぶりだされる・・・なんてことを期待して読み進めたが、むしろ結論は逆で、そのようにして得られたかに見えるエビデンスが何についての知見なのかを結局は地道に検討しないといけないということがよくわかった。分析手法の万能さではなく、それが隠してしまうことの多さだ。ただ、それを知ることが、きっと統計学を勉強する最大の目的と収穫なんだろう。

2024/03/09