内容紹介

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