データ分析から因果関係を読み解くための考え方と手法を紹介している一冊。ランダム化比較試験、RDデザイン、パネル・データ分析などのデータ分析手法が紹介されています。


■因果関係を立証するのが難しい理由
データ分析の究極の目的は「何か行うことが結果にどのような影響を及ぼしたか？」という因果関係の解明に行き着く場合が多い。しかし、因果関係を立証することは次の理由によって難しいものである。

①他の要因が影響していた可能性がある
データ分析者は、XがYに影響したと主張するが、通常、世の中は実験室のように単純ではない。Xを発生させたと同時期に、色々なことが起こり得る。

②逆の因果関係だった可能性もある
実は「YがXに影響を与えたのではないか」という「逆の因果関係」の可能性を否定できないこともある。

因果関係を正しく分析するのは難しい。

著者 伊藤 公一朗

1982年生まれ。シカゴ大学公共政策大学院ハリススクール助教授 スタンフォード大学経済政策研究所研究員、ボストン大学ビジネススクール助教授を経て、2015年より現職。 専門は環境エネルギー経済学、産業組織論、応用計量経済学。 全米経済研究所(NBER)研究員、経済産業研究所(RIETI)研究員を兼任、シカゴ大学では、環境政策・エネルギー政策の実証研究を行う傍ら、データ分析の理論と応用について大学院生向けの講義を行う。