2016-10-26刊行時に買ったまま本棚で眠っていたのだけれど、3-6月のセミナーの準備の際に引っ張り出して机の横に積み上げ、しかし残念ながら時間切れで手に取れなかった。本棚に戻す前に、何が書いてあるのかざーっとめくってみた。前半のうち1-5章は「基礎編」と題して、推測統計学の基礎的な概念の説明をR入門と並行して進める。重回帰(まず離散変数のXで層別したYの期待値のプロットを出してこれを「ノンパラ回帰」と呼び、これを線形回帰の導入にする)、仮説検定(μ=0の検定をやったあとでいきなり回帰係数の検定になる。差の検定はやらない)。6章では、相関と因果は違うんだよという話を枕にして、ルービン的な枠組みを導入して(いきなりトリートメントっていわれて面食らわないかしらん)、ATEを紹介。Rev.Econ.Stats.)。Neuschというのはセミナーで使えたな...やっぱり先に読んでおくべきだった...]後半がこの本のウリだと思う。Angrist-Pischke本のそのまた入門編という感じ。8章は選択バイアスとランダム化実験。[こういうときに教育研究が出てくるというのは、私が院生のころには比較的レアだったような気がする。時代は少しずつ変わっている]9章はマッチング法。傾向スコアマッチングもちらっと紹介される。実例はアメリカの絶滅危惧種保護法の効果推定で、野生動物の個体をマッチングする[これおもしろいなあ。J.Env.Eco.Mgmt)という論文だそうだ]。(2009)という政治学の研究。2段階最小二乗法をlm()でやる実習(いったんざーっと説明しておいて、あとでRubinの枠組みと結びつけるという順序で進む)。実例はLevitt(1997)という、警察の規模が犯罪件数に与える効果を選挙のタイミングを操作変数にして推定する話であった。学部の講義の教科書として使うことを想定しているのだろう。後半の各章の末尾にいちいち魅力的な研究例が紹介されているところが勉強になった。毎回うまい例をひっぱってくるのって、なかなか難しいものだと思う。