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책소개

모든 것이 데이터인 시대, 어떻게 읽을 것인가

아마존 재팬 경제경영 1위! 2017 베스트 경제서 1위!

수 읽는 센스는 돈이 됩니다

데이터는 어디에나 있고, 어디에도 없다. 진짜 의미를 꿰뚫어야 비로소 가치 있는 데이터가 된다는 뜻이다. 숫자 하나하나를 살펴보는 것 이상의 관점 즉 데이터들이 서로 어떻게 연결되어 있는지를 볼 수 있는 넓은 시야가 필요한 시대에 우리는 살고 있다. 정보를 받아들이고 행동으로 실행하는 데는 돈과 시간을 쓰게 될 뿐 아니라 자칫 큰 기회를 놓칠 수도 있기 때문이다. 데이터 사이에 실제로 인과 관계가 존재하는지 여부를 파악하는 것이 가능하다면 이러한 낭비를 없앨 수 있을 것이다.

우리가 하는 모든 행동이 데이터가 되는 시대, <원인과 결과의 경제학>은 어려운 통계 용어나 프로그래밍 지식을 몰라도 더 나은 선택을 하는 데 유용한 길잡이가 되어줄 것이다. 흥미로운 데이터 분석의 세계를 경험케 하는 가장 쉬운 입문서인 이 책을 통해 우리의 소중한 시간과 비용을 절약해주고, 실전에서 써먹으면 한층 똑똑해 보이는 ‘수 읽는 센스’를 배울 수 있을 테니까. 

“얄팍한 사람은 운을 믿는다.

강한 사람은 원인과 결과를 믿는다.”

-랠프 월도 에머슨

저자소개

1998년 게이오기주쿠대학교를 졸업하고, 미국 컬럼비아대학교 국제정책대학원에서 행정학 석사, 동대학교 인문과학대학원에서 박사 학위를 취득했다. 전공은 교육을 경제학적 수단으로 분석하는 ‘교육경제학’이다. 일본은행과 세계은행에서 실무경험을 쌓았다. 특히 일본은행에서는 조사통계팀과 금융시장팀에서 일하며 현실 경제와 국제 금융에 대한 조사와 분석을 하였으며, 세계은행에서는 유럽 및 중앙아시아의 노동시장과 교육에 대한 경제적인 분석을 담당했다. 2013년부터 게이오주쿠 대학교 종합정책학부 교수로 있다.

목차

프롤로그 : 당신이 알고 있는 사실은 진실인가? 10 
데이터, 어떻게 해석할 것인가 13ㅣ사실과 사실 사이에 대한 합리적 의심 16ㅣ인과관계의 유무가 왜 문제되는가 18ㅣ착각으로부터 자유로워지는 법 20 

제1장 
근거 없는 통설에 속지 않으려면 - 인과 추론의 본질 
인과관계와 상관관계 27ㅣ가장 먼저 체크해야 할 세 가지 포인트 28ㅣ‘우연의 일치’는 아닌가? 29ㅣ‘제3의 변수’는 없는가? 32ㅣ‘역의 인과관계’는 존재하지 않는가? 34ㅣ‘반사실’로 증명하다 37ㅣ만약 타임머신이 있다면 38ㅣ현실과 이론의 차이 41ㅣ비교 가능하다는 것의 의미 44ㅣ상상력이 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 57ㅣ왜 꼭 랜덤이어야 할까? 59ㅣ‘건강검진’과 ‘장수’ 사이에 인과관계는 있을까? 61ㅣ통계적으로 유의미하다는 것 62ㅣ충분히 검증된 정책인가 64 
ㅣ막대한 세금이 투입된 정책의 함정 66ㅣ의료비 본인 부담률, 인상해도 괜찮을까 67ㅣ의료비와 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? 81ㅣ여성 의사가 담당하면 환자의 사망률이 낮아진다 82ㅣ출생 시 체중이 건강에 미치는 영향 84ㅣ다음 세대를 위하여 86 
COLUMN 3 금연을 의무화하니 심장병 환자가 줄었다? 88 

제4장 
어린이집을 늘리면 여성 취업률이 올라갈까? - ‘트렌드’에 속지 마라 
실험을 모방하다 95ㅣ단순 비교는 의미가 없다 96ㅣ어쩌다 우연히 97ㅣ물론 예외도 있다 98ㅣ대조군의 차이로 효과를 추정하는 법 101ㅣ이중차분법이 성립하기 위한 조건 104ㅣ규제 완화가 정답일까? 107ㅣ어린이집을 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? 123ㅣ텔레비전을 보면 성적이 오를 수도 있다! 125ㅣ어머니의 학력이 높으면 아이의 건강 상태가 좋을까? 126ㅣ교육은 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 137ㅣ부모들의 착각 139ㅣ공부 잘하는 친구들에 둘러싸여도 성적은 오르지 않는다 141ㅣ‘고령자의 의료비 본인 부담률’과 ‘사망률’이 상관 있을까? 142ㅣ의료비 부담이 상승해도 사망률의 변화는 없다 143 
COLUMN 6 잘못 해석한 데이터의 함정 147 

제7장 
명문대를 졸업하면 연봉이 높을까? - 비슷한 대상들끼리의 조합을 찾아라 
‘짝’을 찾아낸다 153ㅣ여러 변수를 종합하여 균형을 맞춰라 155ㅣ성향 점수 매칭법이 성립하려면 158ㅣ출신 대학이 미래 수입에 미치는 효과 159ㅣ명문대에 가도 수입은 오르지 않는다 161 
COLUMN 7 랜덤화 비교 시험의 실전판 ‘A/B 테스트’ 164 

제8장 
어떻게 해도 도저히 예측이 불가능하다면 - 기존 데이터를 다시 들여다보자 
적합하지 않은 데이터밖에 없을 때는 169ㅣ최적선을 긋는 방법 170ㅣ교란 요인의 영향을 배제하려면 172 
COLUMN 8 인과 추론은 어떻게 발전해왔나? 175 

보론 ① 분석의 타당성과 한계에 대해 180 
보론 ② 인과 추론의 5단계 184 
에필로그 187 
함께 읽을 책 194 
참고 문헌 197 
옮긴이의 글 207