原因を探るという題名ですが一番むずかしいデータのモデリングのやり方の説明がなくいきなり立式され解かれていきます。これでは統計を理解している人しか読めない割に理解している人にはつまらない内容です。買う必要なし。

野球チームの強さを決めるものは何だろう？防御率や打率、本塁打数などはチームの勝率どれが原因となるか。複雑な関係を分析して、もし勝率を予測するスッキリした因果関係を探り出せれば、チーム関係者は勝つための適切な方策をたてることができる。このように、原因と結果が複雑に入り組んだ現象を解析するのが、共分散構造分析と呼ばれる新しい統計的手法である。豊富な事例を使いながら、この新手法を平易に解説する 野球チームの強さを決めるものは何だろう？ 防御率や打率、本塁打数などはチームの勝率を決める要因だが、これらは入り組んだ関係にあり、どれが勝率のアップにつながる真の原因となるかを見分けるのは容易ではない。複雑な関係を分析して、もし勝率を予測するスッキリした因果関係を探り出せれば、チーム関係者は勝つための適切な方策をたてることができる。このように、原因と結果が複雑に入り組んだ現象を解析するのが、共分散構造分析と呼ばれる新しい統計的手法である。豊富な事例を使いながら、この新手法を平易に解説する。 1　因果推論を始めるーー因果関係と相関関係ーー 　　1．因果関係とは何か？ 　　2．2つの変数の関係をさぐる 　　3．数値要約の方法 　　4．相関関係の解釈には注意が必要 2　因果推論を育てるーー回帰モデルの話ーー 　　1．1つの変数で予測する 　　2．2つ以上の変数で予測する 　　3．相関係数と偏回帰係数 　　4．回帰モデルの応用 3　因果推論を発展させるーー潜在変数の導入ーー 　　1．複雑な因果推論への挑戦 　　2．共分散構造モデルの導入 　　3．パス図を使って知識の整理 　　4．共分散構造モデルを方程式で表現する 　　5．分析結果を比較する 　　6．家庭環境と子供の知的能力 4　因果の連鎖をさがすーー因果モデルを構成するーー 　　1．予備校はなぜ繁盛するのか？ 　　2．因子空間の旅行 　　3．隠れた要因を探り出す 　　4．因果の道筋をさがす 　　5．2人目、3人目の子供は妻の意見で決まる？ 5　因果システムを鍛えるーモデルの評価ー 　　1．より良いモデルを求めて 　　2．信頼とサービスを売る時代 　　3．競合する3つのモデル 　　4．因果モデルの適合性 　　5．モデルの細部の検討 　　6．因果の規定力と有効性について 6　因果システムを読む 　　1．双方向の因果関係 　　2．人はなぜ転職するのか？ 　　3．民主主義は豊かさの証拠?! 　　4．成功の原因は氏か育ちか？