著者：中室 牧子［なかむろ・まきこ］
著者：津川 友介［つがわ・ゆうすけ］
装丁デザイン：竹内 雄二［たけうち・ゆうじ］(1966-) 装丁、本文頁設計。
DTP、本文・図版デザイン：岸 和泉［きし・いずみ］
NDC：331.19 経済数学、経済統計、計量経済学。
【目次】
はじめに [001-013]
メタボ健診を受けていれば長生きできるのか
テレビを見せると子どもの学力は下がるのか
偏差値の高い大学へ行けば収入は上がるのか
「因果推論」を理解すれば思い込みから自由になれる
目次 [014-023]
第1章 根拠のない通説にだまされないために――「因果推論」の根底にある考えかた 025
「因果関係」「相関関係」とは何か
因果関係を確認する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.「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
因果関係を証明するのに必要な「反事実」
タイムマシンがないと反事実は作れない？
反事実を「もっともらしい値」で穴埋めする
「比較可能」なグループでないと穴埋めはできない
反事実を正しく想像できないと根拠のない通説にだまされる？
COLUMN 1 チョコレートの消費量が増えるとノーベル賞受賞者が増える？ 051
第2章 メタボ健診を受けていれば長生きできるのか――因果推論の理想形「ランダム化比較試験」 055
「実験」を使えば因果関係を証明できる
なぜランダムに割り付けないとダメなのか
「メタボ健診」と「長生き」のあいだに因果関係はあるか
「統計的に有意」とは
健診を受けていても長生きにはつながらない
1200億円の税金が投じられたメタボ健診
「医療費の自己負担割合」と「健康」のあいだに因果関係はあるか
ランド医療保険実験の結果
自己負担割合を高くしても、貧困層以外の健康状態は変わらない
COLUMN 2 複数の研究をまとめる「メタアナリシス」 074
第3章 男性医師は女性医師より優れているのか――たまたま起きた実験のような状況を利用する「自然実験」 077
手元にあるデータを用いて、実験のような状況を再現する
「医師の性別」と「患者の死亡率」のあいだに因果関係はあるか
女性医師が担当すると患者の死亡率が低くなる
「出生時体重」と「健康」のあいだに因果関係はあるか
出生時体重が重い赤ちゃんは健康状態がよい
COLUMN 3 受動喫煙は心臓病のリスクを高めるのか 088
第4章 認可保育所を増やせば母親は就業するのか――「トレンド」を取り除く「差の差分析」 091
実験をまねる「擬似実験」
前後⽐較は意味がない
前後⽐較が使えない2つの理由
昨年の売上が「反事実」ならば前後⽐較は有効だが……
前後⽐較デザインを改良した「差の差分析」
差の差分析が成立するための2つの前提条件
「認可保育所の数」と「母親の就業」のあいだに因果関係はあるか
認可保育所を増やしても母親の就業率は上がらない
「最低賃金」と「雇用」のあいだに因果関係はあるか
最低賃⾦を上げても雇用は減らない
COLUMN 4 「早く寝ないとお化けが出るよ」は正しい教育法か 111
第5章 テレビを見せると子どもの学力は下がるのか――第３の変数を利用する「操作変数法」 113
新聞の広告料割引キャンペーンを利用する
操作変数法が成⽴するための2つの前提条件
「テレビの視聴」と「学力」のあいだに因果関係はあるか
テレビを見ると偏差値が上がる
「母親の学歴」と「子どもの健康」のあいだに因果関係はあるか
母親が大卒だと生まれてくる子どもの健康状態がよい
COLUMN 5 女性管理職を増やすと企業は成長するのか 125
第6章 勉強ができる友人と付き合うと学力は上がるのか――「ジャンプ」に注⽬する「回帰不連続デザイン」 131
「49人の店舗」と「50人の店舗」の違いを利用する
回帰不連続デザインが成⽴するための前提条件
「友人の学力」と「自分の学力」のあいだに因果関係はあるか
学力の高い友人に囲まれても自分の学力は上がらない
「高齢者の医療費の自己負担割合」と「死亡率」のあいだに因果関係はあるか
高齢者の医療費の自己負担割合が増えても死亡率は変わらない
COLUMN 6 「ホルモン補充療法」の罠 143
第7章 偏差値の高い大学に行けば収入は上がるのか――似た者同⼠の組み合わせを作る「マッチング法」 147
似かよった店舗を探しだす
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」
プロペンシティ・スコア・マッチングが成立するための前提条件
「大学の偏差値」と「収入」のあいだに因果関係はあるか
偏差値の高い大学に行っても収入は上がらない
COLUMN 7 ビジネス版ランダム化⽐較試験「A／Bテスト」 160
第8章 ありもののデータを分析しやすい「回帰分析」 163
因果関係の評価に適さないデータしかないときは……
データを表現する「最適な線」を引く
交絡因子の影響を取り除いてくれる「重回帰分析」
COLUMN 8 因果推論はどのように発展してきたか 170
補論① 分析の「妥当性」と「限界」を知る 176
補論② 因果推論の5ステップ 180
おわりに（2017年2月 中室牧子 津川友介） [183-189]
索引 [190-193]
参考文献 [194-200]
因果推論をもっと知りたい人のためのブックガイド [201-204]
