具体描述
This is a companion volume to Causal Models in the Social Sciences, the majority of articles concern panel designs involving repeated measurements while a smaller cluster involve discussions of how experimental designs may be improved by more explicit attention to causal models. All of the papers are concerned with complications that may occur in actual research designs- as compared with idealized ones that often become the basis of textbook discussions of design issues.
《实验设计中的因果模型》将带您踏上一场探索因果推理奥秘的旅程，深入理解如何在严谨的实验环境中揭示变量之间的真实因果联系。本书旨在为研究人员、数据科学家、统计学家以及任何对理解事物运作机制感兴趣的读者提供一套全面且实用的框架，以设计和分析能够产生可靠因果结论的实验。 本书并非对某一特定领域研究的汇集，而是聚焦于构建和应用因果模型的通用方法论。我们将从因果推理的基石——潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）——开始，详细阐述其核心概念，如处理分配（treatment assignment）、潜在结果（potential outcomes）和因果效应（causal effect）。在此基础上，您将学习如何辨识和处理实验设计中的关键挑战，包括选择偏倚（selection bias）、混淆（confounding）以及测量误差（measurement error）等，并掌握相应的统计技术来加以克服。 本书将深入探讨各种经典和现代的实验设计方案，并展示如何利用因果模型来指导这些设计的选择和优化。我们将详细解析随机对照试验（Randomized Controlled Trials, RCTs）的原理与实践，强调随机化在消除混淆中的核心作用，并讨论在有限资源或伦理限制下，如何设计更有效率的准实验（quasi-experimental designs），例如断点回归设计（Regression Discontinuity Designs, RDD）、匹配方法（Matching Methods）以及工具变量法（Instrumental Variables, IV）。对于每种设计，我们都将提供清晰的数学原理阐释、具体的应用场景分析，并通过实际案例演示如何进行数据分析和因果推断。 更进一步，本书将引入结构因果模型（Structural Causal Models, SCMs）的视角，这是一种更为强大的表示因果关系的方式，通过图模型（graphical models）直观地展现变量之间的依赖关系和因果路径。您将学习如何构建因果图（causal graphs），利用它们来识别混淆因子、进行因果路径分析，并推导出可观测的因果效应。本书还将介绍如何利用因果发现算法（causal discovery algorithms）从数据中学习因果结构，从而在没有先验知识的情况下进行初步的因果探索。 在数据分析层面，本书将涵盖多种统计方法，以量化因果效应。您将学习如何运用回归分析（regression analysis）、倾向得分匹配（propensity score matching）、逆概率权重（inverse probability weighting）以及更高级的机器学习方法，如双重稳健估计（doubly robust estimation）和因果森林（causal forests），来估计平均处理效应（Average Treatment Effect, ATE）、局部平均处理效应（Local Average Treatment Effect, LATE）等关键因果度量。本书强调理论与实践相结合，提供了详细的统计推断步骤，并指导读者如何解释分析结果，评估其统计显著性和稳健性。 此外，本书还将讨论在复杂实验环境中进行因果推断时可能遇到的其他重要问题，例如多重处理（multiple treatments）、中介效应（mediation effects）和调节效应（moderation effects）。您将学习如何设计和分析能够处理这些复杂性的实验，并利用因果模型来理解变量之间的层层递进的因果机制。 本书的内容是高度通用的，适用于从社会科学、经济学、心理学到医学、生物学、工程学以及人工智能等几乎所有需要进行科学研究和决策的领域。无论您是希望设计一项临床试验以评估新药的效果，还是希望评估一项新的教育政策的影响，亦或是希望理解用户行为背后的因果驱动因素，本书都将为您提供必要的理论基础和实践指导。 《实验设计中的因果模型》不是一本关于特定软件或编程语言的指南，但它会通过概念性的解释和对统计原理的深入剖析，让您能够理解和应用各种统计软件（如R、Python、Stata等）中实现这些因果推断方法的逻辑。本书的目标是赋能读者，使其能够独立地设计严谨的实验，进行可靠的因果分析，并最终做出更明智、更具实证支持的决策。 总而言之，《实验设计中的因果模型》是一本致力于提升您在实验设计和因果推理方面的能力的书籍。它将帮助您超越相关性（correlation）的局限，直达因果（causation）的本质，从而在您的研究和实践中取得更深入、更有意义的见解。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有