「調査研究データの統計科学」の紹介
最近，統計的因果推論に関する書籍を読むようになったが，10年ほど前にこの分野の書籍である「調査研究データの統計科学 因果推論・選択バイアス・データ融合」を買った。久しぶりに手に取って読んでみると，昔よりは理解できるようなったし，今読んでも参考になるところが多いと感じたので，紹介したい。
本書を読もうとした理由
本書が発売されたのは2009年7月である。当時は，今ほどは因果推論が流行っていなかったが，因果推論という言葉の響きが新鮮で買ってみることにした*1。
本書の構成
本書の構成は以下の通りである。
第１章 序論
第２章 欠測データと因果推論
第３章 セミパラメトリック解析
第４章 共変量選択と無視できない欠測
第５章 選択バイアスとその除去
第６章 有意抽出による調査データの補正
第７章 データ融合
参考になった点
第１章 序論 : 実験研究と調査観察研究の違いの説明/欠測データによる統一的な観点の提示
序論では，実験研究と調査観察研究の違いを説明している。私は工学部出身なので，研究に必要なデータは実験して取る，というイメージがあった。しかし社会科学では，データ取得の際に重要な無作為割り当てが，理論的に不可能な場合や，倫理的に不可能な場合がある(医療や教育など)ことを説明している。実際の業務においても，無作為に割り当てられたデータを取れないことも多いということに改めて気付かされた。
また，因果推論・選択バイアス・データ融合の3つの話題について，欠測データという観点で統一的に理解することができる，という説明が目からうろこだった。因果推論では，反実仮想という考え方があるが，これはデータが取れていない(欠測している)という状況である。選択バイアスについても，同様に欠測データであるとみなせる。様々なテーマに，統一的な観点を与えることは理解を深めるうえで重要である。
第２章 欠測データと因果推論 : 欠測のメカニズムに関する説明
この章では，欠測のメカニズムについて説明している。
- 完全にランダムな欠測(MCAR : Missing Completely At Random)
- ランダムな欠測(MAR : Missing At Random)
- ランダムでない欠測(NMAR : Not Missing At Random)
欠測については，統計検定準1級でもおなじみの話題であるので，丁寧な説明に理解が深まった。また本章では，欠測から因果効果の定義を与えており，因果効果の考え方についても理解することができた。
本書に対する感想とまとめ
最近流行りの因果推論について，数式による丁寧な説明がなされていたり，実際の応用シーンが思い起こされるような説明がなされていたりしており，改めて見返してみると学びが多い書籍であると考えられる。ただ，やはりハードルの高さは否めないので，はじめての統計的因果推論／林 岳彦｜自然科学書 - 岩波書店や因果推論 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ | Ohmshaなどの書籍によって，因果推論に関する概論を理解したうえで読む方が，理解が深まると思う。
