第3回スキル養成講座　講義スライド

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自己紹介
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本日の概要
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原因と結果とはどんな関係か
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実験
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自然実験
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準実験
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交絡因子の統制
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組み合
社会科学におけるデータサイエンスの応用
因果効果の推定を中心に
中島有希大
2022 年 3 月 4 日

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
Section 1
自己紹介

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
講師自己紹介
名前：中島有希大（なかじまゆきひろ）
所属：慶應義塾大学，日本学術振興会
関心領域：選挙制度・選挙区割・統計科学・ベイズ統計・
GIS
趣味: 茶道・吹奏楽・ディベート・映画鑑賞・ワークアウ
ト・ラーメン
私の名前でググると (更新をサボっている)HP が出てくる
のでお仕事のご依頼はそちらから！

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
Section 2
本日の概要

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
本日のゴール
潜在的結果 (potential outcome) フレームワークに基づい
て、ある施策の効果を統計学 (データサイエンス) を使っ
て分析できるということを理解する
(英語がわかれば) ノーベル経済学賞の 2021 年受賞スピー
チの大枠がわかるようになる

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
因果効果の推定の重要性
因果関係の推定に関して（人類が）過去数十年で学ん
だことは、有史以降学んだ全てのことよりも多い。(ゲ
アリー・キング, ハーバード大学教授)
More has been learned about causal inference in the last
few decades than the sum total of everything that had been
learned about it in all prior recorded history. Morgan, S.
L., & Winship, C. (2014). Counterfactuals and Causal
Inference. Cambridge University Press.

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
本日扱わないもの
統計モデリングの活用方法
(数式を用いた) 詳細な説明
実際に分析をするためのプログラミング

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
Section 3

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
Rubin の潜在的結果フレームワーク
Subsection 1

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
因果とは何だろうか
日常生活でたまに耳にする因果とはどんな意味か
女性議員が増えるとよりリベラルな政策が実現される
少人数学級にすると勉強ができるようになる
あいつが損するのは” 因果応報” だ! etc…
次の例は因果関係があるでしょうか？
中島はラーメン二郎を毎週食べていたので、昨年インフル
エンザにかからなかった

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
因果関係と相関関係
因果関係と相関関係は違うとよく言われる
実際何が違うのか
相関関係
原因が変化” した” 時、結果が変化している
ある子供において右手が大きくなった時, 左手も大きく
なった
因果関係
原因を変化” させた” 時、結果が変化している
ある子供の右手を手術で大きくさせた時, 左手は大きくな
るか?

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
相関があっても因果ではない例
同じような動きをしていても（相関があっても）因果では
ないことはよくある
ニコラス・ケイジの映画出演本数とプールでの死者数の
相関は高い1
1
https://www.tylervigen.com/spurious-correlations

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
ラーメン二郎のおかげ？
インフルエンザにかからなかったのはラーメン二郎を週 1
で食べていたからなのか
ニンニクが良かったのかもしれない
チャーシューで良質なタンパク質も摂取できる！
野菜はマシてもらうので緑黄色野菜 (キャベツ) も完璧！
そもそもコロナ対策をしているからインフルエンザにもか
かりづらかったのでは？
→ 厳密に検証するためには、昨年にタイムスリップして無理
やりラーメン二郎を禁止して比較するしかない

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
潜在的結果フレームワーク
厳密には何か施策を実施した場合 (例えばラーメン二郎を
週 1 で食べた場合) の結果（例えば健康状態, 𝑌𝑖(1) ）とそ
れを実施しなかった場合（ラーメン二郎を食べなかった場
合）の結果 (𝑌𝑖(0)) がパラレルに存在している
実施しなかったときの結果を潜在的結果 (Potential
Outcome) という
ただし、観測できるのは施策を実施した場合かしなかった
場合のどちらか）パラレルワールドを同時に観測すること
はできない！
）
施策の効果を (𝜏𝑖) で表すと次のように書ける
𝜏𝑖 = 𝑌𝑖(1) − 𝑌𝑖(0)

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
因果推論の根本問題
個人単位で何かが何かの原因であることを確かめるために
は、ドラえもんにお願いしない限り不可能（いても時空警
察に捕まる）
個人単位での因果効果 (𝜏𝑖) の推定は (基本的に) できない
→ 因果推論の根本問題 (Holland, 1986)

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
ノーベル経済学賞
因果推論の根本問題に対して、1 つの解決方法を示したの
が 2021 年のノーベル経済学者たち2
統計学者のドナルド・ルービン教授も超重要人物
2019 年の経済学賞は開発経済学への応用で受賞
2
https://www.nobelprize.org/prizes/economic-sciences/2021/summary/

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
彼らの何がすごかったのか
因果関係の推定を阻んでいた問題を様々な仮定を設けなが
ら統計学を利用することで解決策を見出した
処置の無作為 (ランダムな) 割り当て
個人単位での推定から集団単位への移行 (平均的な効果へ
の着目)
特に社会科学で因果効果の推定ができる手法の発展に貢
献した

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
自己選択バイアス
効果を検証するためには比較が不可欠
どう比較するのかが本質的に重要
何か施策 (行動) を実施するときには, 多くの場合その施策
を実施するための理由があり, 実施しない場合にもその理
由がある
バイアスが生まれる
例えば成人は仕事をすると健康になるという仮説を検証し
たいとする
仕事をしている人としていない人を比較すると仕事をして
いる人の健康状態が平均的に優れていた
そもそも健康だから仕事ができるのでは？
定年を迎えていたり, 何か病気を抱えているから仕事がで
きないのでは？
仕事以外の要素が影響してバイアスを発生させる
施策の実施を分析の対象者が選べる場合バイアスが発生する
→ 自己選択バイアス

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
交絡
原因と考えている変数 (X) と結果変数 (Y) の両方に影響を
与える要素 (Z) を交絡因子という
病気や年齢 (Z) が仕事の有無 (X) と健康状態 (Y) の双方に
影響を与えている
X Z
Y

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
データの欠落によるバイアス

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
処置の無作為割り当てと平均処置効果
自分で行動を選択させるのでバイアスが生じる
→ 行動を自分で選ばせずランダムに処置 (𝐷) を実施する
処置を無作為に割り当てると交絡因子などもトリートメン
トグループとコントロールグループで平均的に同等となる
→ 個人単位の因果効果ではなく集団単位での平均的な処置効
果の推定 (ATE: Average Treatment Effect)
𝜏 = 𝔼[𝑌𝑖(1)] − 𝔼[𝑌𝑖(0)] (1)

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
自己選択バイアスと平均処置効果 (Advanced)
平均処置効果は次のように式を展開できる
𝔼[𝑌𝑖(1)|𝐷𝑖 = 1] − 𝔼[𝑌𝑖(0)|𝐷𝑖 = 0] (2)
= 𝔼[𝑌𝑖(1) − 𝑌𝑖(0)|𝐷𝑖 = 1] + 𝔼[𝑌𝑖(0)|𝐷𝑖 = 1] − 𝔼[𝑌𝑖(0)|𝐷𝑖 = 0] (3)
= 𝜏 + 𝔼[𝑌𝑖(0)|𝐷𝑖 = 1] − 𝔼[𝑌𝑖(0)|𝐷𝑖 = 0] (4)
3 列目後半 (𝔼[𝑌𝑖(0)|𝐷𝑖 = 1] − 𝔼[𝑌𝑖(0)|𝐷𝑖 = 0]) が自己選択
バイアス
このバイアスを 0 にするのが無作為割り当て

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
バイアスと推定
中島の講義を受けた場合の年収 (架空データ)
人によって効果は違う
平均的な効果は +190 万円
やる気のある 2 人が受けた場合平均的な効果は +400 万円
(1000 + 600)/2 − (400 + 400)/2 = 400
やる気のない 2 人が受けた場合平均的な効果は −40 万円
(400 + 360)/2 − (300 + 500)/2 = −40
講義を受けた 𝑌 (1) 講義を受けなかった 𝑌 (0) 講義の効果やる気
A さん 1000 万円 300 万円 +700 万円 100
B さん 600 万円 500 万円 +100 万円 50
C さん 400 万円 400 万円 0 10
D さん 360 万円 400 万円 -40 万円 0
平均的な効果 +190 万円

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
ランダムってすごい
ランダムに行うというのはとても強力な手段となりうる
ランダムを利用するとたとえその試行回数が少なくとも全
体の傾向を正しく捉えることができる
円周率をランダムな点を打つシミュレーションで求め
てみる
ランダム性を利用したシミュレーションをモンテカルロ・
シミュレーションという
円の中心が (0, 0) で, 半径 1 の単位円から (𝑥 > 0, 𝑦 > 0) の
第 1 象限を切り出して考える
1 辺の長さが 1 の正方形の範囲内にランダムに点を打つ
円の範囲内に含まれる点の割合を 4 倍すると円周率の近似
解が求められる

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
Monte_Carlo Systematic
0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00
0.00
0.25
0.50
0.75
1.00
x
y
図 1: モンテカルロ法とシステマティック法による円周率の推定イ
メージ

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
2.7
2.8
2.9
3.0
3.1
3.2
0 500 1000 1500 2000 2500
点の数
円
周
率
図 2: モンテカルロ法 (赤) とシステマティック法 (青) による円周率
の推定

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
ランダムと統計学
ランダムに何かをするときには必然的に偶然性を伴う
沢山のデータが集まった時に、統計学を利用するとそれが
偶然起こったことなのかそうでないのかをその数学的性質
から分析できる
集団に対して処置を施したときに、その結果が偶然による
ものなのかそうではないのかを明らかにすることができる

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
Section 4
実験

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
ランダム化比較試験 (RCT)
Subsection 1

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
ランダム化比較試験
因果効果の推定を行うための最も強力な手法はランダム化
比較試験 (RCT)！
因果推論の王道、ゴールドスタンダードと言われる
薬やワクチンの治験が有名
被験者をランダムに 2 つのグループに分ける
実際に処置を与える (新薬を試す) トリートメントグループ
処置を与えない (偽薬を投与する) コントロールグループ

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
例：投票の啓発
どのような投票を促進するメッセージを伝えることで実際
に投票に行くようになるのかを米コネチカット州の約 18
万世帯, 34 万人強に対してフィールド実験を行った
(Gerber, Green, & Larimer, 2008)
メッセージを送らない (Control)
あなたは研究の対象である (Hawthorne)
投票は市民の義務であることを伝える (Civic Duty)
投票への参加は公開情報である (Self)
あなたの近隣住民は誰が投票に行っているのか知っている
(Neighbors)

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
0
0.026
0.018
0.081
0.049
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
Control Hawthorne Civic Duty Neighbors Self
treatment
turnout
図 3: Gerber, Green, & Larimer(2008) の再現用データより講演者作成

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
例：習熟度別授業と成績
ケニアの 121 の小学校で習熟度別授業を実施する学校と実
施していない学校を比較した (Duflo & Kremer, 2011)
習熟度別授業を行うと成績が高い子供たちも低い子供達も
成績が上がる
教師が子供の学習状況に合わせて授業できること、学力が
近い子供同士で影響を与えあえる (Peer Effect) から成績が
上がると考えられる

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
例：人種と労働差別
アメリカの労働市場で人種差別が起きているのかを実験し
た (Bertrand & Mullainathan, 2004)
白人っぽい名 (エミリーやグレッグ)、黒人っぽい名前 (ラ
キーシャやジャマール) の架空の履歴書を約 5000 通作成
し、求人企業に送付
企業からどれだけ返答が来るのか (次のステージへ進める
のか) を検証
白人の名前は 3% ポイント程度電話での返答があった
黒人の名前が約 6% に対して白人の名前は約 9%

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
サーヴェイ実験
Subsection 2

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
人は嘘をつく
データを分析する際に大切なことはデータが正しいこと
しかし、しばしば人は嘘をつく
高校生の喫煙率を学校で調査しようと思っても生徒は本当
のことを答えない
社会的期待迎合バイアス (Social-desirability bias)
実験的な手法を利用することで本当のことを答えてもらう
ことができる

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
ランダム回答法
ランダム性を利用して個人が喫煙しているかはわからない
が集団としての喫煙率は推定できる
生徒 1 人 1 人に他人には結果がわからないようにコインを
投げてもらう
表が出たら必ず吸っていると答えてもらう
裏が出たら本当のことを答えてもらう
→ 生徒 1 人 1 人が煙草を吸っているのかはわからないため、
嘘をつくインセンティブは小さくなる

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
リスト実験
事前に 2 つのリストを用意する
1 つのリストには確認したい事項 (例えば喫煙の有無) を入
れ、もう片方には入れない
そのリストから何個当てはまるものがあるかを答えてもら
う
トリートメントグループとコントロールグループのリスト
から選んだ個数の差から推定する

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
例：票の買収
アメリカ内のメキシコ人に自身の投票を買収されたことが
あるかをリスト実験を行った (Song, et al., 2020)
最近の選挙運動の中であなたが経験したものの数が下記の
4 つ (もしくは 5 つ) のうちいくつか答えてください
大統領選挙において、テレビで候補者がディベートしてい
るのを見た
政治家や候補者の公式 HP やブログを見た
家族や友達が私に選挙の話をしてきた
ある候補者に投票するように選挙運動家が脅迫してきた
(トリートメント) 選挙運動家がメキシコで、金銭や便宜を
私や家族に図った
直接複数回答で選んでもらうグループも設ける

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
1.654
1.606
1.93
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
Direct Control Treatment
Mean of item counts
count
図 4: Song, et al.(2020) の Figure 1. より講演者作成

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
Section 5
自然実験

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
自然実験とは
研究者が処置を無作為に割り当てることが理想だが, 必ず
しもできない場合がある
偶然発生した出来事を無作為に割り当てられた処置である
とみなして因果効果を推定することを自然実験という
自然実験の例
自然災害, 事故の発生
スキャンダルの発覚
などなど

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
例: 娘の誕生と政治的態度
生まれてくる子供の性別はランダムであることから, 自然
実験であるとみなし, 親の政治的態度を検証した
(Washington, 2008)
娘の人数が増えるごとに親の政治的態度はリベラルになっ
ていく

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
All Democrats Republicans
0 1 2 0 1 2 0 1 2
0
25
50
75
Mean
NOW
score
number of girls
0
1
2
図 5: Washington(2008) の Figure 1.(上) より講演者作成

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
例: 暗殺と政治
暗殺の成否は偶然に左右される部分が大きいことを自然実
験とみなして政治体制や紛争への影響を検証 (Jones &
Olken, 2009)
独裁者の暗殺が成功した場合, 民主化が進む
大規模な紛争は停止する傾向がある
第二次世界大戦以降は統計的に支持されない
中規模な紛争は激化する

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
Section 6
準実験

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
実験の課題
RCT などの実験が最も強力な手法であることは間違いな
い
しかし、いつでもその実験ができるわけではない
経済的な課題や倫理的な問題など
実験と似たような状況を発見し、因果効果の推定を試みる
→ 準実験

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
回帰不連続デザイン (RDD)
Subsection 1

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
回帰不連続デザイン
ある閾値を超えるか超えないかで処置が決まる場合、その
特性を利用した分析方法を回帰不連続デザインという
例えば、70 歳になると医療費の自己負担割合が 3 割から 2
割に減少する (昔は 1 割) ことを利用する (Shigeoka, 2014)
ギリギリ処置を受けた人とギリギリ処置を受けない人の差
はほとんどないとみなせる
69 歳 11 カ月の人と 70 歳 1 カ月の人の健康状態はほとんど
変わらない
→ 処置の効果を推定できる！

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
例：選挙への当選と次回の選挙
選挙に当選する (現職議員である) ことは次回の選挙にお
いて有利に働くのかを分析 (Lee, 2008)
アメリカの 1946 年から 1998 年までの下院議員選挙におけ
る民主党候補が対象
選挙でギリギリ当選した議員は次回の選挙の得票は伸び
るのか
選挙でギリギリ当選した議員とギリギリ落選した候補はほ
ぼ運で決まるとみなしても良い
議員の属性等は当選の有無であまり変わらないと考え
られる

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
-0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2
Democratic Vote Share Margin of Victory, Election t
Vote
Share,
Election
t
+
1
図 6: Lee(2020) の Figure 4.(a) より講演者作成

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
例：少人数学級と成績
クラスサイズが 40 人を超えると 2 クラスに分割されるこ
とに注目
日本の小学 6 年生と中学 3 年生の国語と算数 (数学) の成
績を分析 (妹尾他, 2014)
小学校 6 年生の国語はクラスサイズが大きくなると低下す
るが、他ではその傾向は見られない
横浜市を対象にした分析でも同じ結果 (Akabayashi &
Nakamura, 2014)
アングリストらがイスラエルを対象に行った研究では 4-5
年生はクラスサイズが大きくなると成績が減少したのに対
して 3 年生では効果が見られなかった (Angrist & Lavy,
1999)

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
差の差分析 (DiD)
Subsection 2

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
差の差分析
処置を行ったユニットの処置を行う前後の差と処置を行わ
なかったユニットにおける同期間の差の比較をすることで
因果効果を推定する手法
無作為に処置を割り当てられなかったときにも、処置前の
変化の仕方から処置後の変化の仕方を十分に予測できるの
であれば因果効果の推定に有用

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
なぜ差の差なのか
中学生男子が牛乳を飲む (原因) と身長が伸びる (結果) の
かを例に考える
前後比較: 中学生男子は牛乳を飲まなくても通常身長が伸
びるので、牛乳の効果が仮にないもしくは小さくても大き
な効果があると勘違いしてしまう
同時点での他人との比較: 身長に悩んでいる人ほど身長を
伸ばすために牛乳を飲み、身長に悩みのない人は牛乳を飲
まないかもしれない → サンプルセレクションバイアス
差の差比較: 牛乳を飲む人と飲まない人の身長の変化具合
の比較なら、前後比較や他人との比較の問題が生まれづ
らい！

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
例：参議院の合区の投票率
2016 年に行われた鳥取県と島根県, 徳島県と高知県の合区
がどの程度投票率を下げたのかを差の差分析で検証する
(松林, 2021)
合区しなかった残りの中国, 四国地方の各県の平均と比較
すると合区した県の投票率の平均は約 5% 減少している

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
0.50
0.55
0.60
2000 2005 2010 2015 2020
year
turnout
Treat
維持
合区
反事実(?)
図 7: 松林 (2021) の図 8.4 を参考に講演者作成

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
例：最低賃金と雇用率
ニュージャージー州は 1992 年 4 月に最低賃金を $4.25 か
ら $5.05 に上昇させた
最低賃金を据え置いた隣接するペンシルバニア州とファー
ストフード店の雇用率の差の差を比較する (Card &
Krueger, 1994)
一般的な経済学的な予想と異なり、緩やかな最低賃金の上
昇は雇用に影響を与えなかった

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
合成コントロール法
Subsection 3

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自己紹介
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本日の概要
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実験
. .. .. .. .. .
自然実験
. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .
準実験
. .. .. .. .. .. .. .
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組み合
処置を与えられたユニット数が非常に小さくても平均処置
効果を推定する手法
トリートメントユニットの処置前期間の結果変数の推移を
コントロールグループの重みづけ平均で予測し, その予測
を利用して処置後のトリートメントユニットにおける潜在
的結果を合成する

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自己紹介
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本日の概要
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実験
. .. .. .. .. .
自然実験
. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .
準実験
. .. .. .. .. .. .. .
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組み合
0.5
0.6
0.7
0.8
1980 1990 2000 2010 2020
year
turnout
Y
合成値
実測値
鳥取県
図 8: 松林 (2021) の図 8.6 を参考に講演者作成

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
. .. .. .. .. .. .. .
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組み合
Section 7

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .
準実験
. .. .. .. .. .. .. .
. .. .. .
組み合
マッチング
Subsection 1
マッチング

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自己紹介
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本日の概要
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実験
. .. .. .. .. .
自然実験
. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .
準実験
. .. .. .. .. .. .. .
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組み合
マッチング
マッチング
交絡因子となる可能性がある変数がわかっており, かつ観
測され入手可能な場合, それらが同じもしくは近いユニッ
ト同士をマッチングさせ, 比較し平均する方法
完全に共変量が一致するもののみを利用する exact マッチ
ングや最近傍マッチングなど様々なものがある

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .
準実験
. .. .. .. .. .. .. .
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組み合
マッチング
例: 学校の休校とコロナウイルス
2020 年春の休校がコロナウイルスの感染者数にどのよう
に影響を与えたのか検証 (Fukumoto, McClean & Nakagawa,
2021)
40 以上の変数を遺伝的アルゴリズムにより休校にした市
町村としていない市町村をマッチング
他にも様々な手法を利用して頑健性を示す
休校が市町村別感染者数を抑制する効果を確認できな
かった

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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .
準実験
. .. .. .. .. .. .. .
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組み合
傾向スコア
Subsection 2
傾向スコア

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自己紹介
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本日の概要
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実験
. .. .. .. .. .
自然実験
. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .
準実験
. .. .. .. .. .. .. .
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組み合
傾向スコア
次元の呪い
変数が少なければ共変量が完全に一致もしくは近いユニッ
トも見つかりやすい
マッチングをする際に変数が多くなるとマッチできるユニ
ットが見つからなくなる
→ 次元の呪い

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自己紹介
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本日の概要
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実験
. .. .. .. .. .
自然実験
. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .
準実験
. .. .. .. .. .. .. .
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組み合
傾向スコア
傾向スコア
共変量から処置が行われる確率 (傾向スコア) を計算し, そ
の確率をマッチングや重みづけに利用する
確率の計算にはロジスティック回帰やプロビット回帰など
がよく利用される
傾向スコアを利用することで, トリートメントグループと
コントロールグループの共変量をバランスさせることが
できる

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自己紹介
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本日の概要
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実験
. .. .. .. .. .
自然実験
. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .
準実験
. .. .. .. .. .. .. .
. .. .. .
組み合
Section 8
組み合わせ

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自己紹介
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本日の概要
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実験
. .. .. .. .. .
自然実験
. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .
準実験
. .. .. .. .. .. .. .
. .. .. .
組み合
手法の組み合わせ
近年は傾向スコアだけ, 差の差分析だけを利用するのでは
なく, それぞれを組み合わせることが増えてきている

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自己紹介
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本日の概要
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実験
. .. .. .. .. .
自然実験
. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .
準実験
. .. .. .. .. .. .. .
. .. .. .
組み合
例: ヒトラーのスピーチの効果
演説が上手かったとされるヒトラーがスピーチをすること
によって, ナチスの得票が増えたのかを検証 (Selb &
Munzert, 2018)
ヒトラーが演説をした町としなかった町の様々な情報から
傾向スコアを計算
傾向スコアを利用して比較するユニットを選び, ナチスの
得票の差の差分析を行う
結果, ヒトラーの演説による効果は確認できなかった

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自己紹介
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本日の概要
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実験
. .. .. .. .. .
自然実験
. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .
準実験
. .. .. .. .. .. .. .
. .. .. .
組み合
Section 9
まとめ

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自己紹介
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本日の概要
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. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .
実験
. .. .. .. .. .
自然実験
. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .
準実験
. .. .. .. .. .. .. .
. .. .. .
組み合
社会科学におけるデータサイエンスの利用
ある施策が結果に対してどのような効果を持っているのか
を明らかにするために、RCT などの実験や RDD などの準
実験がよく用いられている
特定の個人に対する効果はわからなくても統計学的な性質
を利用することで、集団としての効果を明らかにすること
ができる
データによるエビデンスを用いた施策の実施 (Evidence
Based Policy Making) へ！

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自己紹介
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本日の概要
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. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .
実験
. .. .. .. .. .
自然実験
. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .
準実験
. .. .. .. .. .. .. .
. .. .. .
組み合
Section 10
引用文献

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自己紹介
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本日の概要
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実験
. .. .. .. .. .
自然実験
. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .
準実験
. .. .. .. .. .. .. .
. .. .. .
組み合
Akabayashi, H., & Nakamura, R. (2014). Can Small Class Policy Close
the Gap? An Empirical Analysis of Class Size Effects in Japan. The
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Angrist, J. D., & Lavy, V. (1999). Using Maimonides’ Rule to Estimate
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Bertrand, M., & Mullainathan, S. (2004). Are Emily and Greg More
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Market Discrimination. American Economic Review, 94(4), 991–1013.
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Card, D., & Krueger, A. B. (1994). Minimum Wages and Employment: A
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. .. .
自己紹介
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本日の概要
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実験
. .. .. .. .. .
自然実験
. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .
準実験
. .. .. .. .. .. .. .
. .. .. .
組み合
Fukumoto, K., McClean, C. T., & Nakagawa, K. (2021). No causal effect
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自己紹介
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本日の概要
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実験
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自然実験
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準実験
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組み合
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岩波書店.

第3回スキル養成講座　講義スライド

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