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「因果関係」とは?ウソにだまされず、真実を見抜きたいあなた、こちらはいかがでしょうか【原因と結果の経済学】

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因果関係」とは、2つの事柄の関係で、どちらかが原因でどちらかが結果という関係がある状態のことを指します。

因果関係を調べるためには、「因果推論」について学ぶ必要があるのですが、

そこまで詳しく学ばなくても、

  • 因果関係ってなに?
  • 具体的な例はどんなものがあるの?
  • 因果関係と相関関係の違いって?

など、因果関係の考え方を理解しておくと、

情報洪水の中で、情報の真偽をしっかり見抜くことができるようになります。

 

たとえば、広告などは売りたい気持ちが前に出るために、誇張された表現が使われがちですが、どこまで因果関係が確立されているかを考えれば、その商品やサービスの価値を正確に評価ができるようになります。

 

つまりひらたくいうと、因果関係を学ぶことで「誇張やうその情報にだまされなくなる」というメリットがあります。

 

因果関係を知りたくなるような例には、例えば以下のものがあります。

  • ヘルニアと交通事故には、因果関係はあるの?
  • 脳梗塞と交通事故には、因果関係はあるの?
  • うつ病と交通事故には、因果関係はあるの?
  • 牛乳とがんには、因果関係はあるの?
  • アスペルガーとうつ病には、因果関係はあるの?

こういった事に関する情報に触れたとき、きちんと判断するには、どのような点に注意したらいいでしょうか?

どうやったら、だまされずに・妥当な結果を理解することができるでしょうか?

 

因果関係の見抜き方を学ぶために、

「タバコと癌の因果関係はあるの?」という例を考えてみましょう。

 

この疑問を質問してみると、例えば、

  • うちの祖父はタバコ吸ってるけど癌にかかったことない
  • 会社ではみんなタバコ吸ってるけど癌にかかった人がいない

といったことを語られることがあります。

因果関係を正確に把握するには、実はこういった経験則では不十分なんです。

 

なぜかというと、

上の例では、たばこを吸っていたけど「たまたま偶然」癌にならなかった、

という可能性があるからです。

 

たしかに、偶然たまたま、祖父はたばこで癌にならなかっただけかもしれないし、会社のみなさんもたまたま癌にならなかっただけかもしれないわけです。

 

じゃあどうすればいいの?

と思われるかもしれません。

 

偶然の影響を除いて考えるには、(ザックリ言うと)、

タバコを吸っているグループと、タバコを吸っていないグループで比較する

という方法を使います。

 

タバコを吸うグループと吸わないグループで、癌にかかる人の割合などに差があれば、

タバコが原因で、結果として癌が起こった、という因果関係の有力な示唆になります。

 

このように、因果関係を考えるときには、「偶然の作用」を割引いて考えなければいけないわけです

 

なるほど、偶然を差し引けばいいんだ〜

と思ってもらえたかと思います。

ただ実はこれだけでは不十分で、他にも考えないといけないことがあるんです。

 

たとえば、タバコを吸っているグループの人は肉食が多く、野菜の摂取が少ない人が多かったとします。

すると、結果はタバコのグループで癌が増えたけど、じつはタバコが原因でなく、食事の問題で癌が起きている可能性もあり得ますよね。

 

つまり、原因かもしれない他の事の影響を除かないとダメだよねってことなんです。

 

この別の原因による可能性を排除するためには、

無作為に選んだ、大人数のグループ同士で比較する

という方法を使います。

なぜかというと、

無作為に選んだ大人数のグループであれば、たばこ以外の考えられる可能性は、その2つの集団同士で同じになるからです。比べている2つの集団で同じであれば、その影響は考えなくていいですよね。

 

ん?どういうこと?

と思われるかもしれません。

 

先ほどの肉食と草食の人は、無作為に選ぶことで、大人数になればなるほど一定の割合になります。つまり、大人数の集団を無作為に2つ作ったときには、肉食と草食の人の割合はどちらの集団も同じになると考えられます。

 

無作為に大量に選ぶことで、他の様々な因子(運動の習慣や、年齢、職業など)の影響が2つの集団同士で同じだと考えることができるようになるわけです。

 

つまり、知りたいこと以外(今回は喫煙しているか否か)は、無作為に選ぶことで、喫煙の影響だけを調べることが可能になるんです。

 

因果関係を調べるには、とてもザックリと説明すると、このような感じになります。

 

  • 因果関係について、もうちょっとシッカリ学んでみたい!
  • でも数式とか難しい話はいらないなぁ
  • 因果関係の身近な具体例がたくさんあるとうれしい!

 

といった方も多いのではないでしょうか。そんなあなたにおすすめなのがこちらです↓

 

本書は、因果関係が特に重要なテーマである経済学や医学の分野の専門家の方が執筆しています。医学や経済学の身近な具体例を示しながら、因果関係(原因と結果)の考え方の基礎を、順を追って、丁寧に説明してくれています。

  • 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?

といった身近な例とともに、因果関係の考え方を1つ1つ噛み砕いて解説してくれているので、初学者の方でもサクッと理解することができます。

他にもコラムとして、

  • 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?
  • 受動喫煙は心臓病のリスクを高めるか?
  • 「早く寝ないとお化けが出るよ」は正しい教育法か?
  • 女性管理職を増やすと企業は成長するのか?

などが挙げられていて、医学や教育、人事や経営など、多岐にわたる分野で、因果関係の見方が役立つことを示しています。

因果関係ってなに?って方から、実践的に活用したい方まで、短時間で効率的に因果関係について基礎をつくれる良書となっています。

 

本書の構成は以下の通りです。

はじめに

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

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」

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」

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」と取り除く「差の差分析」

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」

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」

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」

第8章 ありもののデータを分析しやすい「回帰分析」

補論① 分析の「妥当性」と「限界」を知る

補論② 因果推論の5ステップ

おわりに

索引

参考文献

因果推論をもっと知りたい人のためのブックガイド

 

となっています。

 

  • 原因と結果の因果関係を、サクッと理解したい、
  • 相関関係と因果関係の違いは?
  • データ分析に因果推論を活かしたいんだけど、因果推論の考えかたを学びたいなぁ

といったあなたにも最適の1冊になっています。

身近な例が数多くあり、例自体が興味深く、因果関係という難しい内容について、飽きずに読めてしまえる良書です。

 

健康で長生きしたいのは誰でも思うかもしれませんが、そのヒントとして重要なのは、因果関係が特に重要な医学疫学の研究成果です。

それらをきちんと理解するには、本書でまとめられているような、因果関係をシッカリ理解することが大事です。

ネットなどにある玉石混淆のざっぱくな健康情報に惑わされることなく、正しい情報を見抜く基礎となる1冊です。

 

 

医学関係ではこちらもございます↓

 

経済学への応用にはこちら↓

 

因果推論など、データ分析についてはこちら↓

詳しくはこちらの記事にございます↓

「統計的因果推論」の基礎から応用を俯瞰でき、各流儀を踏まえながら学べ、 その後の学びが加速する1冊、こちらはいかがでしょうか [岩波データサイエンス Vol.3]

 

 

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