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文献来源:
出版时间 :
因果推断导论(统计学生物医学与社会科学的视角)/当代经济学教学参考书系/当代经济学系列丛书
0.00     定价 ¥ 172.00
图书来源: 浙江图书馆(由浙江新华配书)
此书还可采购15本,持证读者免费借回家
  • 配送范围:
    浙江省内
  • ISBN:
    9787543236745
  • 作      者:
    作者:(美)吉多·W.因本斯//唐纳德·B.鲁宾|责编:程倩//姚皓涵|总主编:陈昕|译者:肖志国//黎德元//秦国友//朱仲义
  • 出 版 社 :
    格致出版社
  • 出版日期:
    2025-07-01
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内容介绍
在社会科学和生物医学中,大多数问题本质上都是关于因果关系的问题:如果个人或群体的部分环境发生变化,将会发生什么?在这个开创性的文本中,两位世界知名的专家提出了研究这类问题的统计方法。本书从潜在结果的概念出发。一个研究对象的潜在结果与其暴露于特定的处理或制度时所实现的结果相对应。在这种方法中,因果效应是对这些潜在结果的比较。因果推断的基本问题在于,我们只能观察到一个特定对象的一个潜在结果。本书的作者先讨论了随机实验如何使因果关系的评估成为可能,接着介绍非实验的观察性研究中的因果推断方法。他们列出了因果推断所需的假设,并描述了主要的分析方法,包括匹配、倾向得分和工具变量工具。书中包含了许多详细的应用程序,尤其侧重于在实践层面探讨实证研究。
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目录
第一部分 绪论
1 因果性:基本框架
1.1 引言
1.2 潜在结果
1.3 因果效应的定义
1.4 因果效应的常见用法
1.5 了解因果效应:多个观测个体
1.6 个体处理值稳定假设
1.7 分配机制简介
1.8 属性、处理前变量或协变量
1.9 潜在结果与洛德悖论
1.10 因果被估量
1.11 本书结构
1.12 样本、总体与超总体
1.13 结论
注释
2 潜在结果方法的因果推断简史
2.1 引言
2.2 内曼之前的潜在结果和分配机制
2.3 Neyman(1923)随机实验的潜在结果符号
2.4 关于物理随机化的早期线索
2.5 Fisher(1925)将处理方法随机分配给各个个体的建议
2.6 观察性研究中因果效应的观察结果符号
2.7 社会科学观察性研究中潜在结果的早期使用
2.8 观察性研究中的潜在结果和分配机制:Rubin(1974)
注释
3 分配机制的分类
3.1 引言
3.2 符号
3.3 分配概率
3.4 分配机制的限制条件
3.5 分配机制和超总体
3.6 随机实验
3.7 观察性研究:正则分配机制
3.8 观察性研究:非正则分配机制
3.9 结论
注释
第二部分 经典随机实验
4 经典随机实验的分类方法
4.1 引言
4.2 符号
4.3 伯努利试验
4.4 完全随机实验
4.5 分层随机实验
4.6 配对随机实验
4.7 讨论
4.8 结论
注释
5 完全随机实验的费希尔精确p值
5.1 引言
5.2 Paul等(2007)的蜂蜜实验数据
5.3 一个包含六个个体的简单例子
5.4 原假设的选择
5.5 统计量的选择
5.6 一个小型模拟研究
5.7 基于费希尔p值计算的区间估计
5.8 p值的计算
5.9 有协变量时的FEP
5.10 蜂蜜数据的FEP
5.11 结论
注释
6 完全随机实验的内曼重复抽样法
6.1 引言
6.2 Duflo-Hanna-Ryan(2012)的教师激励实验数据
6.3 平均处理效应的无偏估计
6.4 内曼估计量的抽样方差
6.5 估计抽样方差
6.6 置信区间和检验
6.7 对总体平均处理效应的推断
6.8 有协变量情形的内曼方法
6.9 Duflo-Hanna-Ryan(2012)的教师激励数据的分析结果
6.10 结论
注释
附录
7 完全随机实验的回归方法
7.1 引言
7.2 LRC-CPPT胆固醇数据
7.3 超总体的平均处理效应
7.4 无协变量线性回归
7.5 带额外协变量的线性回归
7.6 带协变量及交互项的线性回归
7.7 结果变量的变换
7.8 协变量对估计精确性的提高的极限
7.9 处理效应存在的假设检验
7.10 对LRC-CPPT胆固醇数据的估计
7.11 结论
注释
附录
8 完全随机实验的基于模型的推断
8.1 引言
8.2 拉隆德NSW职业培训数据
8.3 一个简单的例子:朴素和复杂的填补方法
8.4 无协变量时基于贝叶斯模型的填补
8.5 基于模型的模拟方法
8.6 潜在结果间的相依性
8.7 带有协变量的基于模型的填补
8.8 超总体平均处理效应
8.9 频率学派视角
8.10 基于模型的NSW项目的效应估计
8.11 结论
注释
附录8.A 正态模型的后验分布
附录8.B 协方差矩阵已知情形下的解析推导
第三部分 正则分配机制:设计
9 分层随机实验
9.1 引言
9.2 田纳西州星计划数据
9.3 分层随机实验的结构
9.4 分层随机实验中的FEP
9.5 内曼重复抽样视角下的分层随机实验分析
9.6 分层随机实验的回归分析
9.7 分层随机实验的基于模型的分析
9.8 设计问题:分层与完全随机实验
9.9 结论
注释
附录9.A 学生水平分析
附录9.B 定理9.1与定理9.2的证明
10 配对随机实验
10.1 引言
10.2 儿童电视工作坊实验数据
10.3 配对随机实验
10.4 配对随机实验中的FEP
10.5 内曼重复抽样视角下的配对随机实验分析
10.6 配对随机实验的回归分析
10.7 配对随机实验的基于模型的分析
10.8 结论
注释
附录 证明
11 案例研究:劳动力市场项目的实验评估
11.1 引言
11.2 圣迭戈SWIM项目数据
11.3 费希尔精确p值
11.4 基于内曼重复抽样的点估计和大样本置信区间
11.5 基于回归的估计值
11.6 基于模型的点估计
11.7 结论
注释
第四部分 正则分配机制:分析
12 无混杂性处理分配
12.1 引言
12.2 正则分配机制
12.3 平衡得分和倾向得分
12.4 估计和推断
12.5 设计阶段
12.6 评估无混杂性
12.7 结论
注释
13 估计倾向得分
13.1 引言
13.2 巴比妥酸盐暴露数据
13.3 选择协变量和交互项
13.4 为巴比妥酸盐数据选择倾向得分模型
13.5 构建基于倾向得分的分层
13.6 为巴比妥酸盐数据选择分层
13.7
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