Counterfactuals and Causal Inference: Methods and Principles for Social Research (Analytical Methods for Social Research) (English Edition)

この本について

データを触っていると、「回帰でそれっぽい結果は出るけど、本当に因果を追えているのか？」みたいなモヤモヤが消えないことがあります。サンプルを増やせば精度が上がるはずなのに、どこかで限界を感じたり、モデルの形に自分の思考が引っ張られているような感覚が残る。僕もずっとそこに引っかかっていました。 この本が刺さるのは、まさにその「説明変数を入れ替えても世界の仕組みは見えてこない」感じを言語化してくれるところです。読者が抜粋したように、母集団の設定や曝露の構造がそもそも固定されているという前提があり、回帰は無限サンプルでも本質的には線形近似にすぎない、という視点が強烈に効きます。自分が触っているモデルが何を捉えていて、何を捉えられないのかが、少しずつ輪郭を持って見えてくるんです。 現場で意思決定に使うとき、「どこまで信じてよくて、どこからは慎重になるべきか」を自分で判断したい人には特に向いています。因果推論を学ぶというより、モデルと付き合う距離感が変わる一冊でした。