『「原因と結果」の経済学―――データから真実を見抜く思考法』
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原因 → 結果
因果関係を確認するための3つのチェックポイント。
1．まったくの偶然
海賊の数と地球の気温
原因と結果の両方に影響を与える、「第3の変数」が存在していないか。
相関関係にすぎないものを因果関係があるかのように見せてしまう存在。
体力のある子供は学力が高い。
親が教育熱心という第3の変数が存在する
3．逆の因果関係の存在
警察官の数が多いから、犯罪の発生件数が多い、のではなく、犯罪の発生件数が多いから、警察官が多く配置されている。という関係。
相関関係：AとBの事柄になんらかの関連性があるもの
因果関係：Aを原因としてBが変動すること
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複数の研究結果を取りまとめて、全体としてどのような関係にあるかを検証する方法。
2つのグループの差は誤差や偶然では説明できない、「意味のある差」だということになる。
※5%という値に何か特別な意味があるわけではないが、経済学や統計学の分野で長年にわたり広く用いられている。 トレンドの影響を考慮できない。
平均への回帰の可能性。
が、前後比較デザインがうまく使える場合もある。
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アメリカの教育法で、子供に恐ろしいと感じさせることで、正しい行動の必要性を学ばせる。
「早く寝ないとお化けが出るよ！」
1970年代のアメリカのテレビ番組で、若者の犯罪を抑止する効果があると人々に認識させてしまった。ただ、これは単なる介入の前後比較であり、前後比較デザインを安易に用いたため、誤った結論に至った典型的な例と言える。
操作変数とは「結果には直接影響を与えないが、原因に影響を与えることで、間接的に結果に影響を与える」ような第３の変数のことを指す。 https://gyazo.com/50b74c79fe7ebfece11a6678bddccf5c
以下の2つの条件を満たす必要がある。
操作変数は原因には影響するが、結果には直接影響しないということ。
操作変数と結果の両方に影響するような「第4の変数」が存在してはならない。
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女性取締役の比率と企業価値の関係。
なぜだろうか。精査してみると、この期間に新しく取締役に就任した女性は、もともとの取締役よりも年齢が若く、取締役の経験がなく、他業種から参入した人が多いことがわかった。それだけではない。彼女らはもともと取締役だった人と「同じ姓」の人が多いことも判明したのだ。つまり、もともと取締役だった人の妻や娘というわけなのだろう。政府によって、女性取締役比率の数値目標が課されたことで、ノルウェーの企業の多くは、経験が浅く、経営者の資質に欠ける女性を無理やり取締役にして急場をしのいだ。このことが企業価値を低下させることにつながったと考えられる。 回帰不連続デザインとは、恣意的に決定されたカットオフ値の両サイドで、介入群と対照群が分かれる状況を利用して因果効果を推定する方法である。回帰不連続デザインが成り立つ前提条件は、カットオフ値の周辺で、結果に影響を与えるようなほかのイベントが起きていないことである。 https://gyazo.com/03c672edad3e651debcb7b78486a85fe
カットオフ値で生じるジャンプは、広告を出すことで生じているので、このジャンプの大きさこそ広告が売上に与えた因果効果だと言える。 重要な前提条件として、連続変数のカットオフ値周辺で、結果に影響を与えるようなほかのイベントが起きていないこと。例えば、従業員数50人以上の場合、広告を出せるだけでなく、売り上げに応じたボーナスも支給されると、ジャンプが広告の効果なのかボーナスの効果なのか、分からなくなってしまう。
労働経済学におけるピア効果とは、 仲間や同僚とともに切磋琢磨することにより、お互いの生産性や行動力に影響を与え合う現象。 マッチング法とは、介入群によく似たペアを対照群の中から選び出すことによって、２つのグループを比較可能にする方法のことである。 共変量は、原因と結果でない残りすべての変数のことを指す。交絡因子とはその共変量の中で「原因と結果の両方に影響を与えるもの」のこと。つまり、共変量の中には交絡因子であるものも、そうでないものも含まれる。 https://gyazo.com/f3379dcb637a6e3c311e37f954c1cf51