メールマーケティングで顧客の購買行動を促進する目的でクーポンを配布したりするとき、担当者は実施した施策がどれくらい効果があったのか、定量的に知りたいと思うだろう。しかし、効果検証には注意が必要だ。なぜなら正しくない比較をしてしまうと効果が過大評価されたり、あるいは過小評価されることが多いからだ。そして、上記のようなデータが生まれるプロセスに人の意思が関わる場合、必ず結果のデータにはバイアスが含まれる。

本書では、バイアスが含まれるデータから施策の実施有無の効果をできるだけバイアスを排除しながら評価する手法（因果推論）を学ぶことができる。クラシックかつ強力な統計手法であるランダム化比較試験（RCT）から始まり、RCTが使えない場合に使える因果推論の手法である、回帰分析、傾向スコア、差分の差分法（DID)、回帰不連続デザイン（RDD)などを実例を通じて学習していくことができる。

また、因果推論の各手法はプログラミング言語のRを用いて演習することができる。加えて有志の方が作成したPythonでRのコードを再現したコードもGithubで公開されており、Rはわからないという方でも本書の内容を学べるようになっている。

本書は因果推論を初めて学ぶデータサイエンティストや効果検証のやり方を知りたい実務者にとって最初の一冊にふさわしい入門書だ。

嘘っぱちの効果とそれを見抜けないデータ分析
１章　セレクションバイアスとＲＣＴ
２章　介入効果を測るための回帰分析
３章　傾向スコアを用いた分析
４章　差分の差分法（ＤＩＤ）とＣａｕｓａｌＩｍｐａｃｔ
５章　回帰不連続デザイン（ＲＤＤ）
付録　ＲとＲＳｔｕｄｉｏの基礎
因果推論をビジネスにするために

・

Toru_Hasegawa