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。
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讲的很清楚
评分三四章可以再详细一点。（短吐槽：Wilcoxon是谁？Hodges-Lehmann又是谁？
评分逻辑清晰，简单实用！
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评分讲的很清楚
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