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統計的因果推論の基本文献 "Causal Inference for Satistics, Social, and Biomedical Sciences: An Introduction" 待望の全訳!
ノーベル賞経済学者インベンスと,Rubin流アプローチを拓いたルービンの協同作業から生まれた入門書にして基本書.
具体的な小事例に沿って潜在的結果変数(potential outcomes)に基づく分析モデルのコンセプトを平易に解説."An Introduction"の名のとおり数理的な難渋さに陥ることなく,統計学,社会科学,医学生物学,データサイエンスなど幅広い読者に推奨できる内容.
上巻では原著第I-II部に対応.基本的な分析フレームを解説し,古典的無作為化実験に適用する.
第I部 基 礎
1. 因果性:基本的な枠組み
2. 因果推論のための潜在的結果変数アプローチ略史
3. 割り当てメカニズムの分類
第II部 古典的無作為化実験
4. 古典的無作為化実験の分類
5. 完全無作為化実験のためのFisher の正確確率検定
6. 完全無作為化実験でのNeyman の反復実験
7. 完全無作為化実験における回帰分析
8. 完全無作為化実験に対するモデルベースの推論
9. 層別無作為化実験
10. 対無作為化実験
11. 事例:労働政策プログラムの実験を用いた評価
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