具体描述
日本亚马逊2018年度大赏提名
《週刊钻石》年度「最佳经济书」
《週刊钻石》年度「最佳经济书」
「肤浅的人相信运气，强者则相信因果关系。」──爱默生
打破决策谬误，你需要来自经济学的「解读」能力！
「只要每年接受健诊，就能永保健康」
「看电视会使孩子的学力下降」
「就读名校大学，未来的年收入便会提升」
许多乍看之下没什么问题的说法，
其实是把因果关系与相关关系混为一谈，
因而误导你根据错误讯息，做出错误判断。
本书将帮助你──
► 不用数学公式，也能运用「因果推论」进行策略评估
► 看穿数据分析的盲点
► 做出具说服力的分析报告
► 分辨似是而非的流言
只要好好磨练「因果关系」的思考力，
在这个充满迷信的社会，不论生活或职场，
你都将不再被毫无根据的观点所侷限，
进而从成见之中解放。
各界推荐
☆ 「凝缩了统计学与经济学的最新知识！」──《统计学，最强的商业武器》作者 西内启
☆ 「透过本书，就能彻底明白我们平常是如何被各种成见所左右。」──日本资深媒体人 池上彰
☆ 「学习正确利用数据、不被数据所欺骗的必读书。」──大坂大学社会经济研究所教授 大竹文雄
☆ 「划时代的现代新教养入门书。」──大坂大学研究所经济学研究科副教授 安田洋祐
读者佳评如潮
★ 读完本书，就能理解数据分析的基本常识，校正先入为主的错误观念。
★ 对于必须依照数据做出决策的商务人士来说，非常有帮助。
★ 完全不需要具备基础知识！跟着书中举例，轻轻松松就能将因果关系的知识吸收了！
★ 理解「因果推论」概念的最佳入门书。
著者信息
作者简介
中室牧子
庆应义塾大学环境情报学部毕。曾任职于日本银行、世界银行、东北大学，现为庆应义塾大学综合政策学部副教授。
于哥伦比亚大学国际公共事务学院取得公共政策硕士、哥伦比亚大学取得教育经济学博士学位，专攻教育经济学。着作《教育经济学》在日本狂卖超过30万本，并于2016年荣获日本商业书大赏第二名。
津川友介
东北大学医学部毕，曾任职于圣路加国际医院、贝斯以色列女执事医疗中心（哈佛大学医学院附属医院）、世界银行，现为哈佛大学公共卫生学院研究助理。
于哈佛大学公共卫生学院取得公共卫生硕士、哈佛大学取得医疗政策博士学位，专攻医疗政策学与医疗经济学。透过部落格「医疗政策学╳医疗经济学」，发表与医疗有关的科学证据资料。
译者简介
李其融
旅居京都偏鄕的日文译者兼神经科学博士生。
基于职业，长年盯着艰涩文本与显微镜。切身了解正确的因果推论，才是将眼前混沌改写为洗鍊优雅故事的幕后功臣。
中室牧子
庆应义塾大学环境情报学部毕。曾任职于日本银行、世界银行、东北大学，现为庆应义塾大学综合政策学部副教授。
于哥伦比亚大学国际公共事务学院取得公共政策硕士、哥伦比亚大学取得教育经济学博士学位，专攻教育经济学。着作《教育经济学》在日本狂卖超过30万本，并于2016年荣获日本商业书大赏第二名。
津川友介
东北大学医学部毕，曾任职于圣路加国际医院、贝斯以色列女执事医疗中心（哈佛大学医学院附属医院）、世界银行，现为哈佛大学公共卫生学院研究助理。
于哈佛大学公共卫生学院取得公共卫生硕士、哈佛大学取得医疗政策博士学位，专攻医疗政策学与医疗经济学。透过部落格「医疗政策学╳医疗经济学」，发表与医疗有关的科学证据资料。
译者简介
李其融
旅居京都偏鄕的日文译者兼神经科学博士生。
基于职业，长年盯着艰涩文本与显微镜。切身了解正确的因果推论，才是将眼前混沌改写为洗鍊优雅故事的幕后功臣。
图书目录
前言
接受代谢症候群相关的健康检查，就会长寿吗？
让孩子看电视，会降低他们的学习能力吗？
进入偏差值高的大学，未来的收入就会提升吗？
理解「因果关系」，从成见之中解放
第一章 别让毫无根据的普遍说法骗了你
「因果推论」的核心思维
「因果关系」与「相关关系」是什么？
确认因果关系的三个要点
1.是不是「纯粹的巧合」？
2.是否存在着「第三变数」？
3.是否存在着「反向因果关系」？
证明因果关系所需的「反事实」
没有时光机，就无法制造反事实？
使用「近似值」代入反事实
不具「可比较性」的群组就无法代入
无法确切想像反事实，就会被毫无根据的普遍观点所欺骗？
COLUMN 1 只要巧克力的消费量增加，诺贝尔奖得主就会变多？
第二章 接受代谢症候群相关的健康检查，就会长寿吗？
最理想的因果推论型态：「随机对照试验」
进行「实验」，就能证明因果关系
为何非要随机分配不可呢？
「特定健检」与「长寿」之间，是否具因果关系？
什么是「统计上具显着差异」？
接受健检也不会因此长命百岁
投入1千2百亿日圆税金的特定健检
「医疗支出的自费比例」与「健康」之间，是否具有因果关系？
兰德健康保险实验的结果
就算提高自费比例，贫困阶层以外的健康状况也没有改变
COLUMN 2 整合多项研究的「后设分析」
第三章 男性医师是否比女性医师更优秀？
利用类似实验中偶发状况的「自然实验」
使用手边的数据，重现类似实验的状况
「医师的性别」与「病患的死亡率」之间具有因果关系吗？
由女性医师主治的病患死亡率较低
「出生体重」与「健康」之间具有因果关系吗？
出生体重较重的婴儿的健康状态较佳
COLUMN 3 二手菸是否会提高罹患心脏病的风险？
第四章 增设合法保育所，母亲就能去上班吗？
去除「趋势」的「差异中之差异法」
模拟实验的「准实验」
前后比较并不具意义
事前事后比较研究无效的两个理由
若是去年营业额为「反事实」，那么，前后比较就会有效
改良事前事后比较研究的「差异中之差异法」
差异中之差异法成立的两项先决条件
「合法保育所的数量」与「职场妈妈」之间具有因果关系吗？
就算合法保育所的数量增加，母亲的就业率也没有上升
基本工资」与「僱佣」之间具有因果关系吗？
调涨基本工资不会让僱佣减少
COLUMN4 「不睡觉的孩子会被鬼抓走喔」是正确的教育方式吗？
第五章 看电视会降低孩子的学习力吗？
利用第三变数的「工具变数法」
利用报纸的广告费优惠
工具变数法成立的两项先决条件
「看电视」与「学习力」之间具有因果关系吗？
看电视会提升偏差值
「母亲的学历」与「孩子的健康」之间具有因果关系吗？
大学毕业的母亲，会生下健康状态良好的孩子
COLUMN5 增加女性管理阶层，企业就能有所成长吗？
第六章 和会读书的朋友来往，学习力就能提升吗？
关注「断点」的「断点回归设计」
「四十九名员工店舖」与「五十名员工店舖」的差异
断点回归设计成立的先决条件
「朋友的学习力」与「自己的学习力」之间具有因果关系吗？
就算周遭围绕着学习力佳的朋友，自己的学习力也不会提升
「高龄者的医疗支出自费比例」与「死亡率」之间具有因果关系吗？
就算提高高龄者的医疗自费比例，死亡率也没有改变
COLUMN 6 「荷尔蒙补充疗法」的陷阱
第七章 就读偏差值高的大学，收入就会提升吗？
透过「配对法」创造出两两相似的组合
寻找类似的店舖
一举整合多项共变量的「倾向分数配对」
倾向分数配对成立的先决条件
「大学的偏差值」与「收入」之间具有因果关系吗？
就算进入偏差值高的大学，收入也不会上升
COLUMN 7 「A/B测试」，商业界的随机对照试验
第八章 便于分析现有数据的「回归分析」
当手边的数据不适用于评价因果关系时
画出「理想线」来表达数据
能去除混淆因素影响的「复回归分析」
COLUMN 8 因果推论如何发展至今？
补论① 分析的「效度」与「极限」
内部效度与外部效度
随机对照试验也有其极限
补论② 因果推论的五步骤
结语
参考文献
接受代谢症候群相关的健康检查，就会长寿吗？
让孩子看电视，会降低他们的学习能力吗？
进入偏差值高的大学，未来的收入就会提升吗？
理解「因果关系」，从成见之中解放
第一章 别让毫无根据的普遍说法骗了你
「因果推论」的核心思维
「因果关系」与「相关关系」是什么？
确认因果关系的三个要点
1.是不是「纯粹的巧合」？
2.是否存在着「第三变数」？
3.是否存在着「反向因果关系」？
证明因果关系所需的「反事实」
没有时光机，就无法制造反事实？
使用「近似值」代入反事实
不具「可比较性」的群组就无法代入
无法确切想像反事实，就会被毫无根据的普遍观点所欺骗？
COLUMN 1 只要巧克力的消费量增加，诺贝尔奖得主就会变多？
第二章 接受代谢症候群相关的健康检查，就会长寿吗？
最理想的因果推论型态：「随机对照试验」
进行「实验」，就能证明因果关系
为何非要随机分配不可呢？
「特定健检」与「长寿」之间，是否具因果关系？
什么是「统计上具显着差异」？
接受健检也不会因此长命百岁
投入1千2百亿日圆税金的特定健检
「医疗支出的自费比例」与「健康」之间，是否具有因果关系？
兰德健康保险实验的结果
就算提高自费比例，贫困阶层以外的健康状况也没有改变
COLUMN 2 整合多项研究的「后设分析」
第三章 男性医师是否比女性医师更优秀？
利用类似实验中偶发状况的「自然实验」
使用手边的数据，重现类似实验的状况
「医师的性别」与「病患的死亡率」之间具有因果关系吗？
由女性医师主治的病患死亡率较低
「出生体重」与「健康」之间具有因果关系吗？
出生体重较重的婴儿的健康状态较佳
COLUMN 3 二手菸是否会提高罹患心脏病的风险？
第四章 增设合法保育所，母亲就能去上班吗？
去除「趋势」的「差异中之差异法」
模拟实验的「准实验」
前后比较并不具意义
事前事后比较研究无效的两个理由
若是去年营业额为「反事实」，那么，前后比较就会有效
改良事前事后比较研究的「差异中之差异法」
差异中之差异法成立的两项先决条件
「合法保育所的数量」与「职场妈妈」之间具有因果关系吗？
就算合法保育所的数量增加，母亲的就业率也没有上升
基本工资」与「僱佣」之间具有因果关系吗？
调涨基本工资不会让僱佣减少
COLUMN4 「不睡觉的孩子会被鬼抓走喔」是正确的教育方式吗？
第五章 看电视会降低孩子的学习力吗？
利用第三变数的「工具变数法」
利用报纸的广告费优惠
工具变数法成立的两项先决条件
「看电视」与「学习力」之间具有因果关系吗？
看电视会提升偏差值
「母亲的学历」与「孩子的健康」之间具有因果关系吗？
大学毕业的母亲，会生下健康状态良好的孩子
COLUMN5 增加女性管理阶层，企业就能有所成长吗？
第六章 和会读书的朋友来往，学习力就能提升吗？
关注「断点」的「断点回归设计」
「四十九名员工店舖」与「五十名员工店舖」的差异
断点回归设计成立的先决条件
「朋友的学习力」与「自己的学习力」之间具有因果关系吗？
就算周遭围绕着学习力佳的朋友，自己的学习力也不会提升
「高龄者的医疗支出自费比例」与「死亡率」之间具有因果关系吗？
就算提高高龄者的医疗自费比例，死亡率也没有改变
COLUMN 6 「荷尔蒙补充疗法」的陷阱
第七章 就读偏差值高的大学，收入就会提升吗？
透过「配对法」创造出两两相似的组合
寻找类似的店舖
一举整合多项共变量的「倾向分数配对」
倾向分数配对成立的先决条件
「大学的偏差值」与「收入」之间具有因果关系吗？
就算进入偏差值高的大学，收入也不会上升
COLUMN 7 「A/B测试」，商业界的随机对照试验
第八章 便于分析现有数据的「回归分析」
当手边的数据不适用于评价因果关系时
画出「理想线」来表达数据
能去除混淆因素影响的「复回归分析」
COLUMN 8 因果推论如何发展至今？
补论① 分析的「效度」与「极限」
内部效度与外部效度
随机对照试验也有其极限
补论② 因果推论的五步骤
结语
参考文献
图书序言
图书试读
None
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