內容簡介

定期接受代謝綜合征體檢就能長壽嗎？看電視會導致孩子學習能力下降嗎？上偏差值高的大學收入就會更高嗎？想必很多人的回答都是肯定的。

不過，經濟學的相關研究已經推翻了上述全部說法。大多數此類似是而非的說法源於我們混淆了相關關係與因果關係，因果關係隱藏在雜亂無章的數據和眾多似是而非的線索之中，發掘因果關係需要嚴謹的論證和極具針對性的技術手段。分別在教育經濟學和醫療經濟學領域著力半生的中室牧子和津川友介，摒棄了令人望而卻步的公式和計算，廣泛採用民眾最關心的教育、醫療案例，獨辟蹊徑地解析了基本的因果分析原理，沒有統計學和經濟學的基礎知識的讀者也能輕鬆讀懂。

書中把因果推理法歸納為極為簡單的5個步驟，並提供了一系列工具，以保證推理過程的嚴謹，請務必嚴格按照本書的步驟和工具進行因果推理。

無論是身處一線城市還是十八線小城鎮，因果推理思考都是不容迴避的決策利器。本書可幫助讀者刷新對因果關係的認知，高效實現人生目標，而不是被朋友圈的人云亦云所左右。

作者介紹

中室牧子，慶應義塾大學綜合政策學部副教授。哥倫比亞大學公共管理碩士、教育經濟學博士，研究領域為教育經濟學。曾任職于日本銀行、世界銀行和東北大學。其作品《學力的經濟學》榮膺2016年經管類圖書亞軍，銷量超過30萬冊。

津川友介，加州大學洛杉磯分校(UCLA)助理教授。哈佛大學公共衛生碩士、醫療政策學博士，研究領域為醫療政策學和醫療經濟學。曾就職于聖路加國際醫院、世界銀行和哈佛大學。

前言 1
第1 章如何不受無稽之談的蒙蔽
因果推理最根本的思考法 1
何謂“因果關係”和“相關關係”？ 3
判斷因果關係的三個要點 4
證明因果關係需要“反事實” 11
沒有時光機就製造不出反事實嗎？ 12
用“最貼切的值”替換反事實 14
只有“可比較”的組才能替換 17
想像不出正確的反事實就會被無稽之談蒙蔽嗎？ 18
COLUMN 1 巧克力消耗量越大，諾貝爾獎獲獎人數越多？ 22
第2 章定期接受代謝綜合征體檢就能長壽嗎？
因果推理的理想形態——隨機對照試驗 25
“實驗”能證明因果關係 27
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隨機分組的必要性 29
“代謝綜合征體檢”與“長壽”是因果關係嗎？ 30
何謂“在統計學上具有顯著性”？ 31
定期接受體檢並不能帶來長壽 33
投入1 200 億日元稅金的代謝綜合征體檢 33
“醫療費用自付比例”和“健康”是因果關係嗎？ 35
蘭德健康保險實驗的結果 37
除貧困階層以外，提高自付比例對健康狀況沒有影響 38
COLUMN 2 整合多項研究的“元分析” 40
第3 章男醫生比女醫生更優秀嗎？
利用與實驗類似的偶發現象進行自然實驗43
用現有資料重現與實驗類似的環境 45
“醫生性別”與“患者死亡率”是因果關係嗎？ 47
女醫生負責的患者死亡率更低 48
“出生體重”與“健康”是因果關係嗎？ 49
出生體重較重的嬰兒更健康 50
COLUMN 3 被動吸煙會增加心臟病的患病風險嗎？ 52
第4 章最低工資與就業之間存在因果關係嗎？
排除趨勢影響的雙重差分法 55
模仿實驗的“准實驗” 57
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前後比較毫無意義 57
不能使用實驗前後測分析的兩個原因 59
去年的銷售額為“反事實”時，前後比較才有效 60
實驗前後測設計的改良版——雙重差分法 62
雙重差分法成立的兩個前提條件 64
“保育所數量”與“母親就業”是因果關係嗎？ 67
增設認可保育所不會提升母親的就業率 68
“最低工資”與“就業”是因果關係嗎？ 69
提高最低工資不會減少就業 71
COLUMN 4 “不快點睡覺，妖怪就要來了”是正確的教育方法嗎？ 72
第5 章看電視會導致孩子學習能力下降嗎？
利用第三變數的工具變數法 75
廣告費打折，該怎樣利用 77
工具變數法成立的兩個前提條件 79
“看電視”與“學習能力”是因果關係嗎？ 80
看電視可以提高偏差值 81
“母親的學歷”與“孩子的健康”是因果關係嗎？ 82
母親上過大學，孩子更健康 83
COLUMN 5 增加女性管理層成員能促進企業成長嗎？ 85
第6 章和學霸做朋友，學習能力會提高嗎？
關注跳躍的中斷點回歸設計 89
利用“49 人店鋪”與“50 人店鋪”的差異 91
中斷點回歸設計成立的前提條件 92
“朋友的學力”與“自己的學力”是因果關係嗎？ 93
和學霸在一起，也無法提高自己的學習能力 94
“醫療費用自付比例”與“死亡率”是因果關係嗎？ 95
提高老年人醫療費用的自付比例對死亡率沒有影響 96
COLUMN 6 “激素替代療法”的陷阱 99
第7 章上好大學收入就會更高嗎？
組合相似個體的匹配法 101
找出相似的店鋪 103
整合多個協變數的“傾向得分匹配法” 104
傾向得分匹配法成立的前提條件 107
“大學偏差值”與“收入”是因果關係嗎？ 108
上偏差值高的大學，收入也不會增長 109
COLUMN 7 商務版隨機對照試驗“A/B 測試” 112
第8 章便於分析現有資料的回歸分析 115
假如現有資料都不適合用來評估因果關係…… 117
畫一條表示資料的“回歸線” 118
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用“多元回歸分析”排除混雜因素的影響 119
COLUMN 8 因果推理的發展史 122
補論1 瞭解分析的有效性和局限性 127
內部效度與外部效度 127
隨機對照試驗也有局限性 128
補論2 因果推理的五個步驟 131
後記 135
參考文獻 141

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