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．
下巻は原著第III-VI部に対応．正則な割り当てメカニズムに関する議論を掘り下げるほか，割り当て非順守の問題についても論じる．
第III部　正則な割り当てメカニズム－デザイン－
　12. 非交絡な処置割り当て
　13. 傾向スコアの推定
　14. 共変量分布の重なりの評価
　15. 共変量の分布のバランスを改善するためのサンプル選定
　16. 共変量の分布のバランスを改善するためのトリミング

第IV部　正則な割り当てメカニズム－解析－
　17. 傾向スコアによる層別解析
　18. マッチング推定量
　19. 標準的な平均処置効果推定量のサンプリング分散
　20. 一般的な推定対象への統計的推測

第V部　正則な割り当てメカニズム－補助的な分析－
　21. 非交絡仮定の評価
　22. 感度分析と限界

第VI部　非順守がある場合の割り当てメカニズム－解析－
　23. 片側に非順守がある場合の操作変数法
　24. 両側に非順守がある場合の操作変数法
　25. 操作変数のある状況でのモデルベースの分析：両側非順守がある無作為化実験

第VII部　結　　　論
　26. 結論と拡張