원인과 결과의 경제학 - 넘치는 데이터 속에서 진짜 의미를 찾아내는 법

https://youtu.be/vjhfL6g1xK4

나카무로 마키코, 쓰가와 유스케 저/윤지나 역 | 리더스북 | 2018년 09월 20일

제1장

근거 없는 통설에 속지 않으려면 - 인과 추론의 본질

인과관계와 상관관계
- 인과관계 : 두 변수 중 한쪽이 원인
- 상관관계 : 비슷한 양상을 보일뿐 - 인과성이 있는지는 모름

가장 먼저 체크해야 할 세 가지 포인트 28ㅣ
- ‘우연의 일치’는 아닌가?
- 우연의 일치?
-
- 제3의 변수’는 없는가?
- 역의 인과관계’는 존재하지 않는가?

‘반사실’로 증명하다 37ㅣ

반 사실이란 쉽게 얘기해서 평행 세계를 생각해보는 것이다. 위 예시를 예로 들면, 우리가 지금 살고 있는 세계에서는 정부의 지침과 국민들의 성원에 힘업어 백신 접종률 84%를 달성하였다. 그런데 만약 평행 세계가 있다고 가정하고 그 평행 세계에서는 백신 접종률이 44%밖에 안된다고 생각해보는 것이다. 이러한 평행 세계를 반 사실(counterfactual)이라고 한다.

반사실 = 잠재적 결과

*만약 타임머신이 있다면 *
- 멀티버스를 생각해보자
- 만약 손흥민이 토트넘으로 이적을 하지 않았다면 ???

현실과 이론의 차이 41ㅣ

비교 가능하다는 것의 의미 44ㅣ

상상력이 부족하면 시간과 돈을 낭비하게 된다 46

COLUMN 1 초콜릿 소비량이 증가하면 노벨상 수상자도 늘어난다? 50

제2장

건강검진을 받으면 오래 살 수 있다? - 제대로 된 비교는 랜덤이 진리

‘실험’을 통해 증명하다 57ㅣ

왜 꼭 랜덤이어야 할까? 59ㅣ

‘건강검진’과 ‘장수’ 사이에 인과관계는 있을까? 61ㅣ

통계적으로 유의미하다는 것 62ㅣ

충분히 검증된 정책인가 64**ㅣ**

막대한 세금이 투입된 정책의 함정 66ㅣ

의료비 본인 부담률, 인상해도 괜찮을까 67ㅣ

의료비와 건강 사이에는 인과관계가 없다 71

COLUMN 2 유리한 데이터의 취사선택을 방지하려면 73

제3장

남성 의사가 여성 의사보다 뛰어나다? - 우연히 일어난 상황을 이용해볼 수 있다면

주어진 데이터로 상황을 재현하다 79ㅣ

‘의사의 성별’과 ‘환자의 사망률’ 사이에 인과관계는 있을까? 81

ㅣ여성 의사가 담당하면 환자의 사망률이 낮아진다 82ㅣ

출생 시 체중이 건강에 미치는 영향 84ㅣ

다음 세대를 위하여 86

COLUMN 3 금연을 의무화하니 심장병 환자가 줄었다? 88

제4장

어린이집을 늘리면 여성 취업률이 올라갈까? - ‘트렌드’에 속지 마라

실험을 모방하다 95ㅣ

단순 비교는 의미가 없다 96ㅣ

어**쩌다 우연히 97ㅣ물론 예외도 있다 98ㅣ**

대조군의 차이로 효과를 추정하는 법 101ㅣ

이중차분법이 성립하기 위한 조건 104ㅣ

규제 완화가 정답일까? 107ㅣ

어린이집을 늘려도 어머니의 취업률은 상승하지 않는다 108ㅣ

‘최저임금’과 ‘고용’ 사이에 인과관계는 있을까? 111

COLUMN 4 “일찍 자지 않으면 도깨비가 나온다”는 말은 교육적으로 옳을까? 114

제5장

텔레비전을 많이 보면 아이들 머리가 나빠진다? - 제3의 변수를 이용하라

‘이벤트’를 이용한다 119ㅣ조작 변수법이 성립하기 위한 두 가지 전제조건 121ㅣ

‘텔레비전 시청’과 ‘성적’은 무슨 관계? 123ㅣ

텔레비전을 보면 성적이 오를 수도 있다! 125ㅣ

어머니의 학력이 높으면 아이의 건강 상태가 좋을까? 126ㅣ

교육은 투자다 127

COLUMN 5 여성 임원을 늘리면 기업은 성장할까? 129

제6장

공부 잘하는 친구와 사귀면 성적이 오를까? - 갑자기 튀어나온 ‘점프’에 주목하라

49명과 50명의 차이 137ㅣ

부모들의 착각 139ㅣ

공부 잘하는 친구들에 둘러싸여도 성적은 오르지 않는다 141ㅣ

‘고령자의 의료비 본인 부담률’과 ‘사망률’이 상관 있을까? 142ㅣ

의료비 부담이 상승해도 사망률의 변화는 없다 143

COLUMN 6 잘못 해석한 데이터의 함정 147

제7장 매칭법 + 성향점수 매칭법

명문대를 졸업하면 연봉이 높을까? - 비슷한 대상들끼리의 조합을 찾아라

• 매칭법
  • 비슷한 공변량 co-var 추출 - ‘짝’을 찾아낸다 153
• 성향점수 매칭법 - PSM
  • 복수의 공변량 매칭 - 여러 변수를 종합하여 균형을 맞춰라 155
    • 성향 점수 매칭법이 성립하려면 158
• 출신 대학이 미래 수입에 미치는 효과 159
• 명문대에 가도 수입은 오르지 않는다 161
• 칼럼 - 랜덤화 비교 시험의 실전판 ‘A/B 테스트’ 164

제8장

어떻게 해도 도저히 예측이 불가능하다면 - 기존 데이터를 다시 들여다보자

• 적합하지 않은 데이터밖에 없을 때는 169ㅣ
• 최적선을 긋는 방법 170ㅣ
• 교란 요인의 영향을 배제하려면 172
• COLUMN 8 인과 추론은 어떻게 발전해왔나? 175

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보론 ① 분석의 타당성과 한계에 대해 180

보론 ② 인과 추론의 5단계 184