自然科学总论 类型
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112千字 字数
2017-07-01 发行日期
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主编推荐语

作者与你分享多年来使用倾向值匹配法过程中得到的经验与教训。

内容简介


倾向值匹配法就是将各个受测单元多维度的信息，使用统计方法简化成一维的数值，成为倾向值，然后据之进行匹配，匹配的目的就是要找寻实验组和对照组样本中拥有相同（或者相似）倾向值的样本，它们之间的差异，就是因果关系。这个原理非常简单，但聪明的读者肯定会问，什么是多维度的信息？如何简化它？这都是倾向值匹配法的关键也是容易发生问题的地方。本书的第1章将简要介绍为什么要对多维信息进行降维处理，而第2章将进一步讲解这背后的理论背景。第3章选择了4篇学刊论文，对其中倾向值匹配方法的使用进行解析。第4章则就“应用R软件和STATA 软件实现倾向值匹配法”进行说明。

书中行文不可避免要使用到一些数学公式来辅助理论论述，对这些推演，作者尽可能以浅显易懂的文字对这些推演过程的原理进行说明，略过这些公式并不会妨碍读者对于理论的了解。

目录

  • 版权信息
  • 编委会
  • 总序
  • 序
  • 第1章 因果推论理论概述
  • 1.1 潜在结果模型
  • 1.1.1 因果态与实验分组
  • 1.1.2 因果推论的基本难题
  • 1.1.3 平均处理效用
  • 1.2 社会科学研究中的因果推论
  • 1.2.1 处理变量的可操作性
  • 1.2.2 单元同质性假定
  • 1.2.3 可忽略的处理分配假定
  • 1.2.4 控制混淆共变量
  • 1.2.5 稳定单元处理值假定
  • 1.2.6 共变量分布平衡与重合的要求
  • 1.2.7 勿控制处理分配后的变量
  • 1.3 小结
  • 第2章 使用倾向值匹配法估计因果效用
  • 2.1 倾向值
  • 2.1.1 倾向值的性质
  • 2.1.2 估计倾向值
  • 2.2 匹配法
  • 2.2.1 精确匹配法
  • 2.2.2 最近邻匹配法
  • 2.2.3 区间匹配法
  • 2.2.4 核匹配法
  • 2.2.5 马氏距离匹配法
  • 2.2.6 贪婪匹配法与最佳匹配法
  • 2.3 匹配后的检验
  • 2.3.1 共变量分布不平衡分析
  • 2.3.2 共变量分布不重合分析
  • 2.3.3 选择性偏差与敏感性分析
  • 2.4 匹配后估计平均处理效用
  • 2.4.1 使用回归模型估计平均处理效用
  • 2.4.2 平均处理效用的标准误差
  • 2.4.3 非二元处理下的平均处理效用
  • 2.5 小结
  • 第3章 社会科学案例选读
  • 3.1 案例评析重点
  • 3.2 教育学案例：计算机的使用对中学生数学成绩的影响
  • 3.3 心理学案例：独生和非独生子女情绪适应的差异
  • 3.4 政治学案例：候选人议题立场与选民投票抉择
  • 3.5 经济学案例：企业贸易形态与工资水平
  • 第4章 应用R软件和STATA软件实现倾向值匹配法
  • 4.1 R 程序包
  • 4.2 STATA 程序插件
  • 4.3 使用R进行倾向值匹配分析LaLonde数据
  • 4.4 使用STATA进行倾向值匹配分析LaLonde数据
  • 参考文献
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出版方

重庆大学出版社

重庆大学出版社成立于1985年，是教育部确定的全国9大教材出版中心之一，是教育部直属的“985”“211”全国重点大学出版社，入选“国家一级出版社”“全国百佳图书出版单位”，是国家数字出版转型示范单位，被重庆市政府命名为“重庆市文化产业示范基地”。 依托历史久远的“双一流”综合性高等学府重庆大学的学科优势，在教育部和新闻出版总署的领导下，始终坚持正确的出版方向，一步一个脚印，不断地发展壮大，在艰苦中创业，在改革中奋进，在竞争中发展，形成了持续、健康、稳定、发展的良好局面。