あらすじ・内容紹介
これまで個別に扱われがちだった「因果推論」を心理統計へと体系的に組み込んだ、画期的な一冊。
「相関と因果はどう違うのか」「観察データから因果効果を正しく推定するにはどうすればよいのか」--研究者やデータ分析の実務家が直面するこの問いに、基礎から丁寧に答えます。
ルービンの因果モデル・無作為化実験・実験計画法・傾向スコア法・パールの構造的因果モデル（DAG）まで、現代の因果推論の主要な手法を網羅。
妥当性や信頼性、識別と推定といった心理学・教育学の測定論的基礎を整理した上で、潜在結果モデルや因果グラフの現代的アプローチを統合。
エビデンスに基づく研究の重要性が高まる現代において、観察データや多様な実験デザインから確かな結論を導き出す知見は、心理・教育学を学ぶ方々に今後ますます不可欠となる必須の教養です。
単に統計手法を「当てはめる」だけでなく、自ら考える力を養う、心理・教育系研究者必携のテキスト。
第1章 量的研究法の基礎
第2章 ルービンの因果モデル
第3章 無作為化実験
第4章 実験計画法と分散分析
第5章 観察研究と傾向スコア
第6章 パールの構造的因果モデル
第7章 因果推論の実践
