具体描述
《社会科学因果推断的理论基础》系统介绍了反事实的因果推论框架以及如何采用倾向值方法帮助社会科学经验研究者进行因果推论。除了基本的统计学原理之外，《社会科学因果推断的理论基础》回顾了倾向值方法的历史、发展及其对调查研究的意义，以及如何利用倾向值方法处理因果关系中的多类别性、中介性与异质性。除此之外，《社会科学因果推断的理论基础》还通过专门章节分析了比较个案研究中的综合控制个案方法以及因果推论过程中如何确定分析样本的样本量以及统计检定力。
作者简介
胡安宁，男。复旦大学社会发展与公共政策学院社会学系讲师、系副主任。2001～2005年，在复旦大学社会学系学习，获法学学土学位。2005～2008年，在复旦大学社会学系攻读硕士研究生，获法学硕士学位。2008～2012年，在美国普度大学社会学系攻读博土研究生，获社会学博士学位；2009～2011年，在普度大学统计学系攻读硕士研究生，获统计学硕士学位。现为复旦大学社会发展与公共政策学院社会学系讲师、系副主任。主要从事文化与宗教社会学、教育社会学、社会科学量化方法研究。
目录信息
1.1 因果关系的反事实分析框架
1.2 随机实验与因果推论
1.3 附录：其他研究情境下因果推论模型举例
第2章 倾向值匹配与因果推论
2.1 倾向值匹配:历史、发展及其对调查研究的意义
2.2 倾向值匹配与因果推论
2.2.1 科技哲学角度的阐释
2.2.2 统计学角度的阐释
2.3 倾向值匹配与其他社会科学方法的比较
2.3.1 倾向值匹配和海克曼选择模型
2.3.2 倾向值匹配和回归中断设计
2.3.3 倾向值匹配和工具变量
2.4 倾向值匹配的局限性
2.5 总结与讨论
2.6 附录：敏感性分析简介
第3章 如何进行倾向值匹配？——以大陆城市居民的教育回报为例
3.1 倾向值匹配的基本原理回顾：以高等教育的经济回报为例
3.2 如何进行匹配？
3.2.1 邻近匹配
3.2.2 半径匹配
3.2.3 核心匹配
3.2.4 分层匹配
3.3 教育的经济回报：基于CGSS 2005的分析
3.3.1 预测倾向值
3.3.2 基于倾向值进行匹配
3.3.3 模型稳健性评估
3.4 倾向值匹配与多元回归的比较
3.5 小结
第4章 因果关系中的多类别性、中介性与异质性——对倾向值统计模型的扩展
4.1 对多类别处理变量的处理：广义倾向值得分方法
4.1.1 倾向值回归调整
4.1.2 倾向值加权
4.1.3 对倾向值回归调整与倾向值加权方法的评论
4.2 因果中介模型：对因果关系中间机制的探索
4.2.1 传统中介分析
4.2.2 因果中介模型
4.2.3 方法论评价
4.3 因果关系的异质性
4.3.1 基于倾向值的多层次分析方法
4.3.2 方法论评价
4.4 结论与讨论
4.5 附录1：海克曼边际处理效应
4.6 附录2：用非参数方法处理效应的变异程度
第5章 因果分析中样本量以及统计检定力的计算问题
5.1 为什么需要足够的样本量?
5.2 回归模型的样本量估算
5.2.1 多元回归模型
5.2.2 逻辑斯蒂回归模型
5.3 样本量计算示例
5.4 结语
5.5 附录：SAS中计算样本量的代码
第6章 个案研究中的因果推断
6.1 基本思路
6.2 控制个案的构建过程
6.3 如何判断随机性？
6.4 结论和讨论
第7章 结论与讨论
7.1 再议倾向值统计方法和选择性误差
7.2 倾向值统计方法和多元回归
7.3 倾向值统计模型和加权
参考文献
索 引
致 谢
图目录
图1-1 处理变量不同安排方式下的因果效果
图2-1 珀尔的因果推论：后门标准
图2-2 回归中断设计的基本逻辑
图2-3 工具变量的基本逻辑
图2-4 伊姆本斯敏感性分析原理
图2-5 伊姆本斯敏感性分析举例
图3-1 敏感性分析的结果
图4-1 传统中介模型举例
图4-2 大学教育、收入、单位性质与幸福感之间的中介关系
图4-3 智力水平对不同类型学校学生的学习成绩的影响
图4-4 大学高等教育回报的异质性举例
图4-5 海克曼边际处理效应举例
图4-6 非参数因果关系异质性模型
图5-1 多元回归模型下的样本量估算
图5-2 基于proc power模块的逻辑斯蒂回归模型下的样本量估算
图5-3 基于LRPowerCorr10宏程序的逻辑斯蒂回归模型下的样本量估算
图6-1 阿巴迪等人研究的加州禁烟政策的效果
图6-2 阿巴迪等人研究的加州禁烟政策效果的置信区间
图6-3 通过外推研究加州禁烟政策的效果
图6-4 区分教育资助计划的效果和加州禁烟政策的效果
图7-1 总体、随机样本和匹配样本
图7-2 实验组与控制组分布的重合程度
图7-3 多个混淆变量下实验组与控制组分布的重合程度
表目录
表1-1 实际观测到的处理效果
表1-2 一种替代性安排处理变量方案下的处理效果
表1-3 随机分配方案列举
表3-1 本节所使用的例子
表3-2 预测倾向值的Probit回归结果
表3-3 倾向值的描述统计信息
表3-4 倾向值匹配的结果
表3-5 多元回归模型的结果
表5-1 50个学生的科研时间
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
作为一名渴望提升研究能力的学习者，我非常关注这本书能否提供一套切实可行的指导，帮助我解决在实际研究中遇到的因果推断难题。例如，当我拿到一份包含大量社会调查数据的项目时，我如何才能从中提取出关于某个政策效果的可靠的因果信息？我需要掌握哪些具体的统计技术？这本书能否提供一些关于如何进行数据预处理、如何选择合适的因果推断模型、以及如何解释模型输出的详细指导？我特别希望它能帮助我理解，如何才能在没有严格控制的情况下，有效地排除那些可能影响我们因果判断的“混淆因素”，从而更加自信地得出研究结论。我也希望书中能够包含一些关于如何进行研究设计的实用建议，例如在规划一项新的社会调查时，应该如何提前考虑因果推断的需要，以便在数据收集阶段就为后期的因果分析奠定基础。如果这本书能够提供这样的操作性指南，那么它将对我未来的学术研究产生巨大的积极影响。
评分我希望这本书能够为我打开一扇通往“如何科学地认识世界”的大门，尤其是在理解社会现象的深层机制方面。常常会遇到一些社会问题，例如贫困的代际传递，或者教育机会的不平等，我们很容易从宏观层面进行描述，但要真正理解这些现象背后的因果链条，却需要更深入的理论和方法。我希望这本书能够提供一种“侦探式”的思维训练，教我如何去搜集证据，如何去构建和检验假设，以及如何在纷繁复杂的社会信息中，剥离出真正的因果联系。我特别关注书中是否会讨论那些在社会科学研究中至关重要的概念，例如“混淆变量”、“中介变量”、“调节变量”等，以及如何系统地处理它们。我也希望能够了解，在研究过程中，如何巧妙地利用自然发生的“实验”或者“准实验”机会，来识别因果效应，尤其是在我们难以进行严格控制实验的情况下。如果这本书能够提供这样的指导，那么它将成为我在探索社会科学奥秘道路上不可或缺的助手。
评分这本书的封面设计就散发着一种严谨而又不失学术深度的气息，我第一眼就被那简洁的线条和沉静的色彩所吸引。作为一名初入社会科学研究的学子，我对因果推断这个概念一直充满好奇，但也常感到无从下手。我曾在课堂上听到过关于“相关不等于因果”的警示，也读过一些案例分析，但总觉得缺乏一个系统性的理论框架来支撑我的理解。市面上关于统计方法的书籍不少，但专门探讨社会科学领域因果推断理论基础的著作却不多见，即便有，也往往过于晦涩，难以消化。当我看到这本书的标题时，心中涌起一股强烈的期待，仿佛找到了我一直以来在学术道路上探寻的灯塔。我希望这本书能为我揭示因果关系背后的哲学思考，帮助我理解那些看似理所当然的社会现象，是如何通过严谨的推断过程被揭示出来的。我期待书中能够深入剖析那些经典案例，展现理论如何指导实践，以及实践又如何反哺理论的动态过程。同时，我也希望能在这本书中找到关于如何批判性地审视现有研究的线索，学习如何辨别研究中的潜在偏误，从而在自己的研究中避免犯下同样的错误。这本书的出现，无疑为我在求索学术真理的道路上注入了一剂强心剂，我迫不及待地想要翻开它，深入其中，去探索那未知的领域。
评分作为一名对社会科学研究抱有浓厚兴趣的非专业读者，我希望这本书能够以一种易于理解且引人入胜的方式，来阐述复杂的因果推断理论。我并非统计学专家，对高深的数学公式和模型常常感到畏惧，但对探究社会现象背后的真实联系却充满了渴望。我经常在阅读新闻报道或科普文章时，看到一些关于社会趋势的讨论，例如教育对经济增长的影响，或者媒体报道对公众舆论的塑造作用，但往往对这些结论的得出过程感到模糊。这本书能否像一位经验丰富的向导，带领我一步步走入因果推断的迷宫，帮助我理解那些看似复杂的理论是如何被应用于解决现实世界的难题的？我期待书中能够包含丰富的案例研究，并且这些案例能够深入浅出地解释理论是如何被应用的，同时也能揭示在实际研究中可能遇到的挑战和解决方法。我希望它能让我明白，即使没有直接的实验数据，我们也能通过巧妙的设计和严谨的逻辑，来逼近事物的因果关系。我希望这本书能让我成为一个更具批判性思维的观察者，能够更清晰地认识到社会现象背后的驱动力量，并对那些声称建立因果联系的研究保持审慎的态度。
评分我对这本书的期望，很大程度上源于其“理论基础”这一关键词。在信息爆炸的时代，我们很容易被各种统计模型和数据分析工具所淹没，但往往忽略了它们背后所依赖的深刻的哲学根基和逻辑推理。在社会科学领域，我们研究的对象是复杂多变的个体和社会现象，这使得直接的实验控制变得尤为困难。因此，如何在这种情境下有效地进行因果推断，就显得尤为重要。我希望这本书能够为我提供一个清晰的理论框架，解释为什么某些方法有效，而另一些方法则可能失效。它应该能够帮助我理解，在没有完全控制的环境下，我们如何才能有信心地声称“A导致了B”，而不是仅仅因为A和B经常一起出现。这本书应该能够带我深入到诸如反事实推理、潜在结果框架、结构方程模型等核心概念的源头，帮助我理解这些概念的逻辑渊源和它们在社会科学研究中的应用价值。我也希望它能探讨不同因果推断方法的哲学假设，以及这些假设如何影响我们对研究结果的解释。只有理解了理论基础，我们才能更好地选择和运用研究方法，并对研究结果做出更具说服力的阐释，而不会陷入对技术细节的盲目崇拜。
评分我对这本书的评价，将很大程度上取决于它能否提供一个具有启发性的视角，来重新审视我在社会科学领域所接触到的各种研究成果。很多时候，我们被动地接受研究结论，却很少去追问这些结论是如何产生的，其可靠性如何。我希望这本书能够培养我一种批判性的思维习惯，让我能够主动地去审视研究的设计、方法的选择以及结论的推导过程。我尤其关心书中是否会讨论那些导致因果推断出现偏差的常见陷阱，例如“相关即因果”的谬误，以及在数据分析中可能出现的各种统计偏差。我希望能够学习到如何识别这些陷阱，并掌握相应的规避和纠正方法。此外，我也非常希望这本书能够拓展我的视野，让我了解到在不同的社会科学分支领域，例如经济学、社会学、政治学、心理学等，因果推断的理论基础和研究方法是如何被应用和发展的。这本书能否帮助我建立一个更宏观的视角，去理解因果推断在整个社会科学研究体系中的地位和作用？
评分我希望这本书能够为我提供一个关于“如何思考因果”的深刻启示。在日常生活中，我们常常会不经意地做出各种因果判断，但这些判断往往是基于直觉或表面现象。而社会科学的严谨性，恰恰在于它要求我们以一种更加系统和审慎的方式来思考因果。我希望这本书能够带领我进入一个全新的思维领域，让我能够识别那些隐藏在社会现象背后的因果机制，并且能够用科学的方法去验证这些机制。我尤其期待书中能够探讨那些关于因果推理的哲学层面的问题，例如，什么是真正的因果关系？我们如何才能确信一个观察到的联系不是偶然的？它是否会介绍一些关于因果推理的历史发展和思想演变，让我能够更全面地理解因果概念的演进过程？我也希望这本书能够提供一些关于如何进行批判性阅读的建议，让我能够更好地评估其他研究者关于因果关系的声明，并在此基础上形成自己独立的判断。如果这本书能够帮助我建立起一种关于因果的“科学直觉”，那么它无疑是一本改变我思维方式的经典之作。
评分我期待这本书能够深入浅出地剖析“因果”这一概念在社会科学中的复杂性。不同于自然科学中许多可以直接观察和操纵的因果关系，社会科学中的因果联系往往隐藏在复杂的社会互动和个体行为之中，难以直接量化和识别。我希望能在这本书中找到对这些复杂性的深入探讨，以及如何通过理论框架和研究方法来克服这些困难。例如，它是否会讨论如何理解和建模个体选择行为对因果推断的影响？在没有随机分配的情况下，我们如何才能有效地识别一个政策或干预措施的真实因果效应？我希望能看到书中详细阐述诸如匹配方法、工具变量法、断点回归设计等在观察性研究中识别因果效应的重要技术，并且能够解释这些方法背后的逻辑原理和适用条件。此外，我也希望这本书能够引导我去思考，在解释研究结果时，如何避免过度概括和草率的因果结论，而是能够基于严谨的理论和证据，做出审慎的判断。
评分我对这本书最深的期待，在于它能否为我构建一个清晰的研究路径图。在我进行社会科学研究时，最大的挑战之一便是如何有效地设定研究问题，并选择恰当的方法来回答这些问题。因果推断作为连接理论与实证研究的关键桥梁，其重要性不言而喻。然而，不同的研究情境往往需要不同的因果推断策略，从随机对照试验到准实验设计，再到各种观察性研究中的因果识别方法，选择哪一种，以及如何才能确保结论的有效性，常常令人困惑。我希望这本书能够系统地梳理这些不同的研究设计和方法，并清晰地解释它们各自的适用范围、优势与局限。它应该能够帮助我理解，在面对一个具体的社会科学研究问题时，我应该如何考虑研究设计，如何识别和处理潜在的混淆变量，以及如何通过统计方法来量化因果效应。我也希望它能提供一些关于如何进行敏感性分析和稳健性检验的指导，以增强研究结论的可信度。如果这本书能够提供这样一个清晰的指引，那么它将极大地提升我独立开展高质量社会科学研究的能力。
评分我一直对社会现象的“为什么”充满好奇，尤其是在理解不同社会群体之间的差异，以及政策干预的实际效果时。常常会看到一些研究声称发现了某种社会因素与某种结果之间的因果联系，但这些结论是否真的可靠？它们是如何被证实的？我希望这本书能够为我揭示这些研究背后严谨的逻辑和方法论。我特别希望它能深入探讨那些在社会科学领域常见的因果推断挑战，例如测量误差、选择偏误、遗漏变量偏误等等，并详细介绍如何通过理论和技术手段来应对这些挑战。我渴望了解，当我们在现实世界中进行研究时，如何才能最大程度地逼近科学实验的理想状态，从而做出更可靠的因果判断。这本书能否为我提供一套“工具箱”，让我不仅能理解因果推断的理论，还能在实际的研究中运用这些工具？它是否会讨论一些关于研究伦理的方面，例如在研究中如何避免误导性的因果声明，以及如何对研究结果进行恰当的解读？这些都是我非常关注的方面。
评分原来方法（2）有部分讲的就是causal inference…还记得Dr.宋时歌每周催命般的布置作业…
评分不错
评分粗粗地读过。本来想用来做psm的入门，不过看下来觉得统计味道太淡，有些论述也似乎不怎么严谨，还是看看郭申阳好了
评分原来方法（2）有部分讲的就是causal inference…还记得Dr.宋时歌每周催命般的布置作业…
评分言简意赅，科普性强。
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