データ分析の力 因果関係に迫る思考法
出版日：2017年4月18日
ページ数：284ページ
著者：伊藤 公一朗
・ランキングは、著名人やアルファブロガー、新聞、雑誌の書評に基づいて集計される。
・bookvinegarが発表する2022年ランキングの1位は、ストーリーが世界観を広げるビジネス書となった。
★4.2（Amazonでの評価）
– 2017年刊行。因果関係を語ることができるのはどのような場合なのかを分かりやすく説明する。本文では数式は使わない。数式を…
– ビッグデータが存在するだけでは因果関係の見極めはできない。データの扱い、分析、解析においては人間の判断が重要な役割を担う…
– 日向坂46の影山優佳さん紹介本シリーズ。良書。本書は因果関係を導くための調査手法（RCT・RDデザイン・集積分析・パネル…
– 因果と相関。昔の本はよく因果という言葉を使っているが、最近ではしっかり分けて表現されるようになってきた気がする。なんにせ…
– 計量経済学の超入門書。アメリカでの事例が多いが、事例が多くてわかりやすい。キーワード：ランダム化比較試験(RCT)、集積…
もっと見る
– 【OS図書館 ★★★★】▽報道において「因果関係」と「相関関係」が混同されている場面は非常に多い▽因果関係をデータ分析に…
– 日向坂46の影山優佳さんのおすすめ本。とても読みやすくためになりそうです。妻に感謝しますというあとがきもよかった。
– こうこうこういう技術を用いれば因果関係を強く認めることができ、こうやってビジネスや政治に活かせる！👈おお けど日本はデ…
– 統計学の超入門書。数式を一切使わずに、グラフ等を用いて説明。具体例も分かりやすく、おもしろい。加入効果の平均値分析がメイ…
– 以前読んだことはあったのですが、かなり忘れている部分もあったので再読。データ分析の概要レベルの話を豊富な例を挙げて説明し…
– 6/10
– 「入門書」という感じで平易で読み進めやすい。EBPMなどデータ礼賛の風潮があるが、単なる相関関係を因果のように語るものも…
– 自分が相関関係だけでなにかを主張してしまったり、相関関係のみによって断定された主張に納得してしまいそうになったりすること…
– 「ある施策をおこなうことで、実際にどのくらいの効果があるかを知りたい。」そんな時に使える最強の武器が、「RCT」（＝ラン…
– 通読2★4.データ分析の入門書で、介入データに対する比較データの分析手法選定と因果関係を導く具体的手法を記載。自分の事を…
– データ分析する際の参考にしました。データ分析しない人も、どのように情報を見るのか参考になります。
– 前にちらっと流行った自然調査などに関する入門書。実例もあり、因果関係分析の基本的な考え方はわかったかなー。本書にもあるよ…
– 環境エネルギー経済学、産業組織論、応用計量経済学が専門の方によるデータ分析に関する入門書。数式はほぼ使わず経済や公共政策…
– 読みやすかった。分布のグラフを書く時縦軸を対数にすると、対数と対数の差は％変化に近似する。
– 相関関係があるからといって、因果関係があるとは言えない。因果関係があるのかないのか、その方法を模索していたので、新たな知…
– ランダム化比較試験（ＲＣＴ）や集積分析などデータ分析の手法と実例を紹介。実験のデザインをするうえでの注意点もわかる。
– (Jared Diamondの本で説明が省かれた)RDデザインなどを直感的には理解できた上、読みながらどんな仮定が必要か…
– 再読！統計学を用いた因果推論がいかに有用かを様々な事例を元に教えてくれる本！因果関係と相関関係を分けることの意義を最初に…
– 相関係数は分かっても因果関係は分からない。[RCT]ランダムに選んだ標本に十分なサンプルサイズがあれば、因果関係を示せる…
– データ分析の手法を事例とともに紹介されている好著。わかりやすく丁寧に説明されているので、入門書として最適だと感じた。関連…
– ★★★☆☆ データ分析の基礎中の基礎の部分がしっかりと分かる本。実際はもっと複雑な計算や分析が行われているのだろうが、そ…
– データ分析の技術って、本当に有意な結果を導きだしたり、表層的な結果にミスリードされないためのリテラシーとしてとても重要だ…
– ランダム化比較実験（RCT）と３つの自然実験について紹介。なんとなくわかってきた気がする。おすすめされていた本も今後読ん…
– わかりやすかったです。違う分野であっても役に立つことがあると感じました。 差分の差分。平行トレンドの仮定など。
– 参考書。
– 面白い具体例を交えながら分かりやすく説明する入門書。中高生向けだが社会的職業人レベル（マスコミ、公務員等）の統計的素養は…
– 図書館にない
– 複雑な用語を用いていないため、非常にわかりやすい。因果関係を正しく理解することの重要性を改めて感じた。本書は初歩の初歩と…
– 因果関係と相関関係の判別は難しいがデータ分析によって実現できる事が分かる。 RCT、RDデザイン、集積分析、パネル・デー…
– RCTやRDデザインといったデータ分析の基礎を分かりやすく論じた本。因果関係と相関関係をきちんと見極めることの大切さを説…
– 寝る前に読んだ。
– シカゴ大学で教鞭をとる著者が、データ分析の考え方で最も基本になる「因果関係の見極め方」について、数式を使わず、具体例とビ…
– 70頁まで
– この本を読んでもデータ分析はできるようにならないけれども、簡単に「因果関係」と言ってしまいがちな世の中で、疑いの視点を持…
– データ分析の入門書で対象は高校生くらい。私は経済学部の出でもなんでもないが、それでも私にとってやや易しすぎて期待した内容…
– スラスラ読めた。内的妥当性、外的妥当性の話が面白かった。 原因と結果の経済学と同じ著者だと思っていたので読み比べてみる。
– 入門には良いと見たので読みました。 数式なしなので理解しやすいです。 やはりデータ設計という平易に言えば事前準備のような…
“- 基礎がわかった。実務で使うかはともかく知的好奇心がくすぐられる。rct,rd,集積、パネル。”
– 計量経済学
– 因果関係を導くための手法が解説された本です。RCT分析、RDデザイン、集積分析、パネル・データ分析と4つの手法が紹介され…
– WBS牧さん
– データ分析の入門書としてピッタリ。「データ分析の考え方で最も基本になる『因果関係の見極め方』について、数式を使わず、具体…
– 数式が不得手でも読める一冊。データから因果を導く難しさ、分析手法の多様さと可能性、そして分析の実践例や限界にまでふれて…
– 統計学の基本的な解説に終始していてわかりやすい。
逆に易しすぎるのではないかとも思う。
– データ分析の入門書としては最適。実例が多く掲載されており、データ分析がいかに重要かがよく伝わってくる。特にオバマの選挙戦…
– 数式なしの因果関係分析を解説している。
状況に応じたRCTとパネルデータ分析の必要性を説明している。
– 【目次】（「BOOK」データベースより）
第１章 なぜデータから因果関係を導くのは難しいのか／第２章 現実の世界で「実際…
– 計量経済学の超入門書。因果関係に資するデータ分析の基本を理解できる。デマンドレスポンス、教育・環境・医療政策、広告効果な…
– 外部の研究結果のみではなく、筆者が関与した研究について論じられていることがよかった。
計量経済学や因果推論についてなに…
– RCTとは、ランダムにサンプルを抽出し、介入グループと比較グループに分けて実験を行う。サンプルの質の変化を発生させる等の…
– 相関関係と因果関係は全く別！！
ランダムなグループ分けが鍵！
平行トレンドの仮定など、様々な考え方の基本がわかりやすく記…
– 数式もなく要点が非常にコンパクトにまとまっている。この分野に関心を持った方には入門書としてオススメ
– タイトルの通りデータ分析から因果関係を明らかにするためのアプローチや考え方などが学べます。いくつかの事例を用いて紹介や説…
– RCT
– 背ラベル：417-イ
– データ分析の入門書
右も左も分からない私が興味深く読めた1冊です。
因果関係のお話は特に面白いです。情報に溢れた世界で…
– 統計学を学ぶときに「相関関係はわかるが因果関係は分からない」ということを何度も言われる。これを解決するための手法の第一が…
– 面白かったです。
RCT、RDデザイン、集積分析、パネルデータ分析
– データ分析について、数式などは使わずに、実際の例を用いて説明している。
データ分析ってどんなことをしているんだろう？と興…
– 統計学の他の本で躓きまくってましたが、もうちょっと勉強してみよう！と言う気にさせてくれる本でした。
– 417-I
閲覧新書
– データをベースにしてできることの引き出しを増やせたらと読んでみた1冊。予想と違って、事例より理論の話、それも「どうそのデ…
– 【因果関係の証明】
原因と結果のズレに敏感になる。
十分かつ偏りのないサンプル数、同条件が必須
可能なら、介入、比較グ…
– 記録
– 相関関係と因果関係の明確な定義の違いを知る機会となった。
– 入門書とのことで読んだが理解は出来たが簡単な内容ではなく、余計データ分析の難しさを感じた。
– 興味がある方の入門として良いと思います。
身近な題材から理解や課題を提示してくれます。
– わかりやすい。計量経済学 ビッグデータからの因果関係のみきえわめの考え方 RCT RDデザイン 集積分析 パネル・データ…
– データ分析を計量経済学の観点で分かりやすく説明してくれている本書。
数学的知識は一切必要なく、電気代の値上げと電気使用…
– 【日経・経済図書文化賞（第６０回）】【サントリー学芸賞政治・経済部門（第３９回）】因果関係を見極めることがビジネスや政策…
– 入門書。優しく入ってくるが、抜けてしまうのも早いかも。
データ分析は、比較対象をしっかり選ぶことでより有益かつ正確性が増…
– 一線級の研究者によるデータ分析の手法がとても分かりやすく書かれた良書。
突き詰めると、比較できる状況をいかにして作り出…
– データ分析の入門書としてピッタリ。「データ分析の考え方で最も基本になる『因果関係の見極め方』について、数式を使わず、具体…
– https://lib.tezukayama-u.ac.jp/opac/volume/918290
– 統計学を実際のビジネスの場で活用した事例が数多く載せられており、非常にわかりやすい。
因果関係と相関関係の違いがわかった…
– 読書的には、正しくデータを分析して、そこから得られる科学的なエビデンスが、企業や政治のあらゆる取り組みにうまく応用できる…
– データ分析を用いて因果関係に迫る方法論の入門書。数式を一切用いず、因果関係を見出だすための思考法・アプローチ方法を実例を…
– ■一橋大学所在情報（HERMES-catalogへのリンク）
【書籍】
https://opac.lib.hit-u.a…
– 計量経済学におけるデータ分析の入門書。具体的な実験結果をもとにRCTや自然実験手法について解説されている。数式がほぼない…
– XとYに相関関係がある場合、考えられる可能性は３つある。①Xが原因でYが変化した。②Yが原因でXが変化した。③Zが原因で…
– ・スラスラ読めてしまって、理解できてるか不安になる
・因果関係アプローチの本。構造推定アプローチは書いてない
・各手法の…
– 「実践的データ分析に焦点を当てた、計量経済学への超入門書」
読みやすさと専門性のバランスが最高にいい。これぞ、新書という…
– 実践的データ分析の超入門書。ド文系で数字の苦手な私でも読みやすく、内容がスッと入ってきてよく理解できた。データ分析に興味…
– 統計学の分野で用いられる、RCT試験、RDデザイン、集積分析、パネルデータ分析を民間・公共分野の双方での活用事例と共に説…
– 具体例が分かりやすかった。
– 原因と結果を明確にするための手法が分かりやすく書かれていたので読みやすくて良かったです。
色々な分析手法はありますが、そ…
– データ分析をする上での比較について詳しく説明がされている。
参考になった点
・xという介入を行った際に、その影響を検証…
– 社会調査の組み方、ランダム化の強いところ、内的妥当性外的妥当性
– データ分析の方法をとっつきやすく示してくれている本でした。他の本も読んで勉強してみようと思います。
– 最初に因果関係と相関関係は違う、第三因子の存在の可能性に触れておきながら、RCTにしてもRD法にしてもパネルデータ分析に…
– 相関関係と因果関係は異なる。
直接的な影響を計るには、介入効果を検証すること
ってのをね、もっと腹落ちしたいのだけど、…
– 20190807読了
– わかりやすい。
数字苦手の克服のために読んだ。もっと理解できれば見えてくるものが変わるんだと気づけた
– 期待と違って経済学で扱うデータ分析に絞った内容だが、大まかな姿が概観できて視野が広がった。世の中には単なる相関を因果関係…
本書について
今回お勧めする本は「データ分析の力 因果関係に迫る思考法」です。この本は、データ分析の究極の目的である因果関係の解明について詳しく説明しています。なぜ因果関係を立証するのが難しいのか、そしてその解決方法について、具体的で理解しやすい形で教えてくれます。
読者の皆様が日常生活や仕事で出会うデータの解釈に、本書が新たな視点を提供します。例えば、統計的なデータが示す相関関係と因果関係の違いを理解することで、より明確な意思決定が可能になるでしょう。また、最良の因果関係の立証方法である「RCT（ランダム化比較試験）」について詳しく解説されており、これを理解することで、より科学的な分析が行えるようになるでしょう。
本書の対象読者は、データを用いて意思決定を行うビジネスパーソンや研究者、またはデータ分析に興味がある一般の方々です。特に因果関係の解明について深く学びたい方、データ分析の精度を上げたい方には、この本が大いに役立つと思います。
データ分析、因果関係、相関関係、ランダム化比較試験、自然実験など、本書はこれらのキーワードを深く掘り下げ、読者に因果関係の理解を深める機会を提供します。これらの知識を身につけることで、皆様の日々の生活や仕事における意思決定が、より明確で科学的なものになることでしょう。
１分で読める要約
データ分析の目的は、因果関係の解明ですが、立証が難しい理由があります。他の要因が影響している可能性や逆の因果関係があることが挙げられます。因果関係と相関関係を混同しないことが重要で、相関関係があっても因果関係があるとは言えません。
因果関係を立証する最良の方法は、RCT（ランダム化比較試験）です。介入効果を測定し、介入グループと比較グループの考え方を利用します。RCTの鉄則は、適切なグループ分け、ランダムなグループ分け、十分なサンプル数です。RCTの強みは科学的な因果関係の立証と透明性ですが、費用・労力・協力が必要な弱みもあります。
RCTが実施不可能な場合は、「自然実験」という手法が使われます。RDデザインでは、「境界線」を利用し、因果関係に迫ります。集積分析では、階段状の変化を利用し、因果関係に迫ります。いずれの手法でも、他の要素が非連続的に変化しないことを確認する必要があります。
データ分析で因果関係を明らかにすることは重要ですが、立証が難しいため注意が必要です。RCTや自然実験の手法を駆使して、因果関係を科学的に立証することが求められます。
AIトシオとAIひろゆきのディスカッション
日本の近未来、夜が更けて人々の活動が静まり返ったスタイリッシュな図書館。木目調の本棚に囲まれたこの空間は、光と影の対比が美しい照明により、知的な雰囲気を漂わせている。丸いテーブルの上には、一冊の本とそれを取り囲むようにして並べられた数々の参考書が置かれている。
テーブルの周りには、二つの人型ロボット、AIトシオとAIひろゆきが座っている。両者とも高度な人工知能を持つロボットで、人間の感情や理解力を模倣し、高度な論理的思考と問題解決スキルを持つことができる。彼らの目には、人間以上に深淵な知識と理解を感じさせる静かな輝きがある。
今夜のテーマは、「因果関係」。本の内容を分析し、データによる因果関係の解明について語り合うこと。AIトシオは本の内容を精査し、その重要性を主張する。一方、AIひろゆきは、その内容が一部の読者にとって難解すぎるかもしれないと指摘する。
共に彼らは、その理論の有効性や限界、また一般の人々がこれらの理論をどのように理解し、そして使うことができるのかについて考える。彼らは、ロボットながらも人間のように独自の視点と洞察力を持って、深く複雑な議論を展開する。
それでは、AIふたりの会話を聞いてみましょう。