効果検証入門―正しい比較のための因果推論/計量経済学の基礎

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効果検証入門―正しい比較のための因果推論/計量経済学の基礎

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  • サイズ A5判/ページ数 221p/高さ 22cm
  • 商品コード 9784297111175
  • NDC分類 331.19
  • Cコード C3055

出版社内容情報

ビジネスで利用されるデータの多くは、その施策の意思決定を行う人物や組織の目的にそった活動の延長上で作られています。具体的には、DM送付などの広告施策であれば、担当者はユーザの反応率を上げるために、反応しやすいであろうユーザに対してのみDMを発送します。ここで発生したデータでDMの効果を計る場合、単純にDMを受け取っているか否かで結果を比較することは、DMの効果以外にも意図的にリストされたユーザの興味や関心を含んでしまうことになります。

データが生まれるプロセスに人の意思が関わる場合、単純な集計では判断ミスとなる可能性があります。わずかな計算の狂いでも後々のビジネスにおいて大きな影響を及ぼすことになるため、バイアスのない状態で効果検証できることが望まれるのです。

本書では「単純に比較すると間違った結論に導くデータ」から、より正しい結果を導くための分析手法と考え方を提供します。計量経済学における効果とは何か? を提示し、RCT(ランダム化比較試験)がいかに理想的な方法かを説明し、RCTができない場合でも因果推論を用いてRCTの再現が可能だということを説明していきます。

第1章 ランダム化比較試験
第2章 回帰分析
第3章 傾向スコア
第4章 差分の差分法
第5章 回帰不連続デザイン
付録 RとRStudioの基礎

内容説明

「バイアス」を取り除くための技術。データによる裏付けがないことで、効果の質が問題になることは少ない。正しく比較ができていないため、因果関係を示すことができていないことの方が多い。

目次

嘘っぱちの効果とそれを見抜けないデータ分析
1章 セレクションバイアスとRCT
2章 介入効果を測るための回帰分析
3章 傾向スコアを用いた分析
4章 差分の差分法(DID)とCausalImpact
5章 回帰不連続デザイン(RDD)
付録 RとRStudioの基礎
因果推論をビジネスにするために

著者等紹介

安井翔太[ヤスイショウタ]
2013年にNorwegian School of Economicsにて経済学修士号を取得し株式会社サイバーエージェント入社。入社後は広告代理店にて広告効果検証等を行い、その後2015年にアドテクスタジオへ異動。以降はDMP・DSP・SSPと各種のアドテクプロダクトにおいて、機械学習に関する業務やデータを元にした意思決定のコンサルティングを担当。現在はAILabの経済学チームのリーダーとして経済学と機械学習の融合に関する研究を行う一方で、Data Science Centerの副所長として社内のデータサイエンスプロジェクトのコンサルティングも担当(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)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

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。

kaida6213

5
因果推論の入門書。包括的に説明している割に詳細まで詳しくもある。2冊めくらいに読むのに良い本。2022/01/23

lapislazuli

4
マーケティング担当者には絶対に読んで貰いたい本。広告代理店などにデジマを委託している大手企業の担当者は、本書で紹介される「セレクションバイアス」のマジックを知らずに予算を垂れ流す者が多いので、是非勉強して頂きたいものです。2020/02/01

セイタ

3
基本的な統計学及び定量分析における因果推論について書かれた本!Rの説明がちょくちょく挟まれているのを飛ばしながら読んで約5時間くらいかかった。内容としては数式も程よくつかうが基本的には平易な内容である。この手の本の中では若干わかりにくい部類に入る。『実証分析入門』を読んでからの方がいいが、実証分析入門を読んでいたらこの本を読む価値があまりない、、あとRの実践本としても使えるかもしれないが、演習がない。きわめて中途半端な立ち位置である。編集者が悪い。内容自体はちゃんとしているので、4,5章だけ読むのはあり2023/01/14

yyhhyy

3
因果推論におけるセレクションバイアスの例が丁寧。介入変数へのバイアスを減らすために線形回帰をツールとして使うという着想もこの本でやっとピンときた。本書内で何度も言及されているが現実(特にマーケティング分野)では同時に複数の介入を共通して行うので、実際のところ何が効いたのか?を真面目に把握するのは難しい。2023/01/03

shin

3
因果推論を始めとする、マーケティング周りを扱うミクロ計量経済学をビジネスに活かそうと思えばこの本のレベルが今の最先端ではないだろうか。学術的に新しい内容でも、ビジネスに役に立つなら積極的に掲載しているのがよい。時系列分析など、マクロ計量経済学でよく使われる手法は掲載されていないので注意。2020/05/05

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