中室牧子
・メタボ検診を受けていれば長生きできる
・テレビを見せると子どもの学力は下がる
・偏差値の高い大学へ行けば収入は上がる
われわれの社会で「常識」とされているこれらの主張は、経済学の有力な研究により、すべて否定されています。
なぜこんなことになったのか？
それは、われわれ人間が「因果関係」と「相関関係」を取り違えてしまうから。因果関係というのは、２つのことがらのうち、どちらかが原因で、どちらかが結果である状態。
一方、相関関係というのは、２つのことがらが原因と結果の関係にないものです。
ただ厄介なのは、本来相関関係でしかないのに、一見因果関係のように見えてしまうものがあるということ。
たとえば、アマゾンの「この商品を買った人はこんな商品も買っています」は、相関係数をもとに表示されていますが、そこに因果関係があるかどうかは分かりません。
ビジネスパーソンたるもの、「原因」と「結果」を取り違えることがあってはならない。
テレビを見ている時間が長くなると、学力は低くなるのではなく、逆に高くなることが示唆されている
大学の偏差値と将来の収入のあいだに因果関係はない
因果関係なのか相関関係なのかを正しく見分けるための方法論を「因果推論」と呼ぶ
「軽薄な人間は運勢を信じ、強者は因果関係を信じる」（エマーソン）
〇因果関係を確認する３つのチェックポイント
１．「まったくの偶然」ではないか
２．「第３の変数」は存在していないか
３．「逆の因果関係」は存在していないか
常識的には「地球温暖化が進んだから海賊が減った」とは考えにくい。一見この２つのあいだに関係があるように見えるのは「まったくの偶然」だからである。このように、単なる偶然にすぎないのだが、２つの変数がよく似た動きをすることを「見せかけの相関」と呼ぶ
反事実とは、「仮に◯◯をしなかったらどうなっていたか」という、実際には起こらなかった「たら・れば」のシナリオのことを指す。因果関係の存在を証明するためには、原因が起こったという「事実」における結果と、原因が起こらなかったという「反事実」における結果を比較しなければならない
「観察された差が偶然の産物である確率」が５％以下であるときに、「統計的に有意である」と言い、２つのグループの差は誤差や偶然では説明できない「意味のある差」だということになる
差の差分析を行うには、介入群と対照群のそれぞれにおいて、介入前と介入後の２つのタイミングのデータを入手しなければならない
認可保育所を増やしても母親の就業率は上がらない
最低賃金を上げても雇用は減らない
学力の高い友人に囲まれても自分の学力は上がらない
医療費の自己負担割合が引き下げられると、高齢者は病院に行く回数が増えるものの、それによって死亡率や健康状態に影響が出ることはない
因果関係を意識した発言ができるようになると、周りから一目置かれる人になるが。反対に、間違った分析や提言をすると恥をかくことになる。
エンジンオイル、OEM仲間の経営塾より
