「最終学歴の考え方に注意する」等、社会や経済のデータを扱う時の具体的な注意点も多いです。外的変数を操作できるモデルとしています。このモデルがどのような計算をしているかを理解して、使えるようになるため、統計学の初歩から解説しています。その後に、操作変数法、パネルデータ分析、マッチング法、回帰不連続デザインです。コラムとして、先行研究で使われた操作変数の例があります。パネルデータ(繰り返し測定されたデータ)を使うと、要因の制御ができる。条件や、環境がまったく同じではないが、似ているものを探して、効果の有無を見る。政策導入を瞬間的な変化として、その前後の変化の仕方に注目しつつ、政策導入の効果を見る。2016前半が回帰分析の一般論で、後半が一般的な回帰分析では、因果関係が表現できない場合の応用的な回帰分析です。Rの実施例もあります。バイアスへの対応は、ランダム化実験やマッチング法。Xと誤差項に相関がある場合(Xが内生変数)のモデルが、操作変数法。XのXとして、操作変数という変数を想定します。2015回帰分析を丁寧に解説しています。この本の計算は、「gretl(グレーテル)」というフリーソフトでできるそうです。2019gretlを紹介しています。一般的な回帰分析から始まって、操作変数法、パネルデータ分析、時系列分析と高度な回帰分析に進みます。不均一分散:加重最小二乗法が対策。XとYの両方を、Xの平方根で割ってから最小二乗法をする。2008EViewsというソフトのマニュアルと、計量経済学の入門書になっています。いう教科書でよくある内容ではなく、知りたい事を知るために、ひと手間加えた分析をしています。生産関数を分析します。モンテカルロ法でデータを作って、回帰分析で調べるアプローチをしています。変数が2つあり、相互作用しながら変化する時のモデルで、政策の効果の分析をしています。インパルス反応として、瞬間的な変化があった後の変化を調べてます。Moments:一般化積率法):ヒストグラムでGMMという量を見ると、何かがわかるようです。ボラティリティ分析:経済のデータは、分散が不均一な事があるそうです。その対応として、ARCHとその応用版があります。トービット・モデル:ある条件や範囲のYやXのデータがない場合のモデル。(データがない事によって、何がわかって、何がわからなくなるのかは、筆者にはわかりませんでした。因果関係を検証するためには、反事実が必要な事を説明しています。反事実を得るには実験が一番ですが、実験できない時は、ありもののデータでどのように実験に近い分析をするのかが説明されています。「効果がある」という解釈で間違ったものには、反事実がどうなのかを考えていないものが多いそうです。2017因果関係を分析する方法の本です。ランダム化比較実験:ランダムサンプリングされたデータを理想としています。RDデザイン:国境など、世の中にある様々な境界線を、水準の境目と考えて、分析します。集積分析:社員の等級など、世の中にある様々な階段上の変化を、水準の境目と考えて、分析します。パネルデータ分析:介入の有無と、介入の前後のわかるデータを探し、介入の効果を検証します。2014読み切りの形で、楽しくエッセイ風に解説されています。データの再現性を議論できないことがあるそうです。等ですが、これらを使う目的が因果推論になっています。ランダムにすると、バイアスがかかりにくい。異常値があっても、原因が特定できなければ、除外しない方が良い。欠測データの処理も扱っているところが特徴です。2024社会科学への応用への考察が多いです。2023第1部がアンケート調査で、コンジョイント分析が紹介されています。第2部がフィールド実験です。第3部が因果推論と機械学習で、コウザルフォレストが紹介されています。