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作者簡介
中室牧子
慶應義塾大學環境情報學部畢。曾任職於日本銀行、世界銀行、東北大學，現為慶應義塾大學綜合政策學部副教授。
於哥倫比亞大學國際公共事務學院取得公共政策碩士、哥倫比亞大學取得教育經濟學博士學位，專攻教育經濟學。著作《教育經濟學》在日本狂賣超過30萬本，並於2016年榮獲日本商業書大賞第二名。
津川友介
東北大學醫學部畢，曾任職於聖路加國際醫院、貝斯以色列女執事醫療中心（哈佛大學醫學院附屬醫院）、世界銀行，現為哈佛大學公共衛生學院研究助理。
於哈佛大學公共衛生學院取得公共衛生碩士、哈佛大學取得醫療政策博士學位，專攻醫療政策學與醫療經濟學。透過部落格「醫療政策學╳醫療經濟學」，發表與醫療有關的科學證據資料。
譯者簡介
李其融
旅居京都偏鄕的日文譯者兼神經科學博士生。
基於職業，長年盯著艱澀文本與顯微鏡。切身瞭解正確的因果推論，才是將眼前混沌改寫為洗鍊優雅故事的幕後功臣。
前言
接受代謝症候群相關的健康檢查，就會長壽嗎？
讓孩子看電視，會降低他們的學習能力嗎？
進入偏差值高的大學，未來的收入就會提升嗎？
理解「因果關係」，從成見之中解放
第一章 別讓毫無根據的普遍說法騙了你
「因果推論」的核心思維
「因果關係」與「相關關係」是什麼？
確認因果關係的三個要點
1.是不是「純粹的巧合」？
2.是否存在著「第三變數」？
3.是否存在著「反向因果關係」？
證明因果關係所需的「反事實」
沒有時光機，就無法製造反事實？
使用「近似值」代入反事實
不具「可比較性」的群組就無法代入
無法確切想像反事實，就會被毫無根據的普遍觀點所欺騙？
COLUMN 1 只要巧克力的消費量增加，諾貝爾獎得主就會變多？
第二章 接受代謝症候群相關的健康檢查，就會長壽嗎？
最理想的因果推論型態：「隨機對照試驗」
進行「實驗」，就能證明因果關係
為何非要隨機分配不可呢？
「特定健檢」與「長壽」之間，是否具因果關係？
什麼是「統計上具顯著差異」？
接受健檢也不會因此長命百歲
投入1千2百億日圓稅金的特定健檢
「醫療支出的自費比例」與「健康」之間，是否具有因果關係？
蘭德健康保險實驗的結果
就算提高自費比例，貧困階層以外的健康狀況也沒有改變
COLUMN 2 整合多項研究的「後設分析」
第三章 男性醫師是否比女性醫師更優秀？
利用類似實驗中偶發狀況的「自然實驗」
使用手邊的數據，重現類似實驗的狀況
「醫師的性別」與「病患的死亡率」之間具有因果關係嗎？
由女性醫師主治的病患死亡率較低
「出生體重」與「健康」之間具有因果關係嗎？
出生體重較重的嬰兒的健康狀態較佳
COLUMN 3 二手菸是否會提高罹患心臟病的風險？
第四章 增設合法保育所，母親就能去上班嗎？
去除「趨勢」的「差異中之差異法」
模擬實驗的「準實驗」
前後比較並不具意義
事前事後比較研究無效的兩個理由
若是去年營業額為「反事實」，那麼，前後比較就會有效
改良事前事後比較研究的「差異中之差異法」
差異中之差異法成立的兩項先決條件
「合法保育所的數量」與「職場媽媽」之間具有因果關係嗎？
就算合法保育所的數量增加，母親的就業率也沒有上升
基本工資」與「僱傭」之間具有因果關係嗎？
調漲基本工資不會讓僱傭減少
COLUMN4 「不睡覺的孩子會被鬼抓走喔」是正確的教育方式嗎？
第五章 看電視會降低孩子的學習力嗎？
利用第三變數的「工具變數法」
利用報紙的廣告費優惠
工具變數法成立的兩項先決條件
「看電視」與「學習力」之間具有因果關係嗎？
看電視會提升偏差值
「母親的學歷」與「孩子的健康」之間具有因果關係嗎？
大學畢業的母親，會生下健康狀態良好的孩子
COLUMN5 增加女性管理階層，企業就能有所成長嗎？
第六章 和會讀書的朋友來往，學習力就能提升嗎？
關注「斷點」的「斷點回歸設計」
「四十九名員工店舖」與「五十名員工店舖」的差異
斷點回歸設計成立的先決條件
「朋友的學習力」與「自己的學習力」之間具有因果關係嗎？
就算周遭圍繞著學習力佳的朋友，自己的學習力也不會提升
「高齡者的醫療支出自費比例」與「死亡率」之間具有因果關係嗎？
就算提高高齡者的醫療自費比例，死亡率也沒有改變
COLUMN 6 「荷爾蒙補充療法」的陷阱
第七章 就讀偏差值高的大學，收入就會提升嗎？
透過「配對法」創造出兩兩相似的組合
尋找類似的店舖
一舉整合多項共變量的「傾向分數配對」
傾向分數配對成立的先決條件
「大學的偏差值」與「收入」之間具有因果關係嗎？
就算進入偏差值高的大學，收入也不會上升
COLUMN 7 「A/B測試」，商業界的隨機對照試驗
第八章 便於分析現有數據的「回歸分析」
當手邊的數據不適用於評價因果關係時
畫出「理想線」來表達數據
能去除混淆因素影響的「複回歸分析」
COLUMN 8 因果推論如何發展至今？
補論① 分析的「效度」與「極限」
內部效度與外部效度
隨機對照試驗也有其極限
補論② 因果推論的五步驟
結語
參考文獻
