인과관계를 추론하는 법

나카무로 마키코, 쓰가와 유스케, 윤지나 옮김. 2018. 원인과 결과의 경제학. 리더스북. 193쪽.

저자는 교육 정책학자와 보건 정책학자이며, 이 책은 인과추론의 논리를 적절한 사례와 그림을 통해 알기 쉽게 설명하였다.

두 변수사이에 상관관계가 인과관계인지를 확인하기 위해서는, 우연히 두변수가 함께 움직이는 것은 아닌지, 제3의 교란 변수가 개입되어 있지는 않은지, 역 방향으로 인과의 화살이 가지는 않는지 확인해야 한다. 에비던스의 수준이 높은 순으로 방법론을 나열하면, 복수의 랜덤화된 연구들에 대한 메타 분석, 랜덤화 통제 비교, 자연실험과 준실험, 회귀분석의 순이다.

빅 데이터 분석은 무수히 많은 유관변수를 찾아내서 종속변수 값을 예측하는 모델을 만들어, 이를 새로운 사례에 적용하는 방법론이다. 이 방법은 변수들 사이에 인과관계를 전혀 고려하지 않는다. 결과를 도출하기 위해 원인을 찾아내는 작업을 하지 않는 분석방법을 이 책에서는 부정적으로 보는데, 과연 그런지 약간 의심이 간다. 예컨대 오백개의 변수를 통해 종속변수를 예측하는 빅데이터 분석 모델은, 인과모델과 달리 우연의 일치나 랜덤화 통제의 오류가 많은 변수들과의 관계들 속에서 상쇄되지 않을까 하는 의심을 해본다. 빅데이터 분석 모델은 인과추론 방식과는 다른 방식이면서, 그 나름 타당성이 있는 것 같다.

자연실험, 이중차분법, 조작변수법, 회귀불연속 설계, 매칭법, 등 실제 연구에 많이 쓰는 인과 추리 모델을 명료한 사례를 통해 알기 쉽게 해설했다. 또한 이러한 방법론이 적용된 실제의 연구들을 통해 이해를 돕는다.

이 책을 읽으면서 과거에 통계와 인과추론을 가르쳤던 경험이 떠올랐다. 이 책을 사용했더라면 훨씬 쉽게 가르쳤을텐데 하고 생각했다. 인과추론과 관련된 논의를 실제적이고 간단명료하게 정말 잘 정리했다. 책을 잡자마자 단숨에 읽고, 감탄했다. 사회과학 리서치 경험이 있는 사람이 번역을 했으면 좋았을텐데 하는 아쉬움이, 책의 후반부에서 눈에 띄었다.