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岩波データサイエンス刊行委員会編『岩波データサイエンス Vol.3』


再読。統計的因果推論について書かれたこの号は本当に素晴らしい。因果グラフの初歩的なところから、因果関係を推論するための差の差法などの手法、そして保育園問題や広告ターゲティングなど具体的な応用例まで。再読するたびに、自分がいま面しているデータ分析課題が因果推論の枠組みからどう見えるかなど、意識することが多い。

単純に考えられる変数を入れた線形回帰では、共変量による影響が処置群・対照群によらず同じと仮定していることになるため、ATE(average treatment effect)の推定が正しくない(p.71f)。とはいえこうした話はまだまだ普及しているとは言い難い。統計では相関関係は知れても因果関係は知れない、とされ話が普及してきた。今後は因果推論の話を踏まえて一般的にも語るものが増えていくだろう。

因果の流れの上流でも下流にもないのに、回帰モデルに変数を加えるとバイアスが生じる、M字合流点の概念は面白い(p.41f)。ただ、Mバイアスは理論的には存在するが、先行研究や現象のメカニズムを考慮していれば問題になることはないともされている(p.87f)。
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