限られた調査データを用いて、いかに真の動向や因果関係を推論するか。有用な最新の方法とその考え方。

情報化社会の進展とともに大量のデータが得られるようになり、また社会科学でも実証志向の高まりから調査研究が盛んに行われている。しかし、「因果推論」を行なう際のデータの偏りや「選択バイアス」を無視してしまうと、いくら大量のデータがあっても真実とは逆の結論が導かれることすらある。本書では豊富な具体例とともに、「共変量情報の積極的な利用」「欠測データモデル」「セミパラメトリック推定」という３つの武器を用いて、偏りのあるデータから正しい推論を行なう方法論を示す。関連して、インターネット調査の偏りの補正や「データ融合」についても詳しく説明する。
もくじ情報：第１章　序論；第２章　欠測データと因果推論；第３章　セミパラメトリック解析；第４章　共変量選択と無視できない欠測；第５章　選択バイアスとその除去；第６章　有意抽出による調査データの補正―インターネット調査の補正を例として；第７章　データ融合―複数データの融合と情報活用；付録Ａ　統計理論に関する付録；付録Ｂ　フリーソフトウェアＲのコードの紹介

星野　崇宏(ホシノ　タカヒロ)
１９７５年生まれ。２００４年東京大学大学院総合文化研究科博士課程修了。情報・システム研究機構統計数理研究所、東京大学教養学部を経て、２００８年より名古屋大学大学院経済学研究科准教授。現在、独立行政法人科学技術振興機構（ＪＳＴ）さきがけ「知の創生と情報社会」領域研究代表者を兼任（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）