原因与结果的经济学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025
中室牧子，庆应义塾大学综合政策学部副教授。哥伦比亚大学公共管理硕士、教育经济学博士，研究领域为教育经济学。曾任职于日本银行、世界银行和东北大学。其作品《学力的经济学》荣膺 2016 年经管类图书亚军，销量超过 30 万册。
津川友介，加州大学洛杉矶分校（UCLA）助理教授。哈佛大学公共卫生硕士、医疗政策学博士，研究领域为医疗政策学和医疗经济学。曾就职于圣路加国际医院、世界银行和哈佛大学。
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极简因果推理思考法
大数据时代洞悉因果的关键技能
拒交朋友圈智商税的决策利器
◎ 编辑推荐
☆ 荣获日本《周刊钻石》杂志 2017 年最佳经济类图书第 1 名
☆ 因果推理是现代人必备的基本素养，已被美国列入大学课程
☆ 数据也会说谎，只有乘上统计方法的时光机，追溯到根源，才能找出事件背后真正的原因
☆ 在教育经济学和医疗经济学领域深耕多年的两位作者，教你用因果推理识破纯属偶然的伪相关和随处可见的无稽之谈，从此不再人云亦云，拒交朋友圈智商税
☆ 掌握逐级递进的 7 大工具，不但学会分析数据，更能深入解读数据分析的结果
☆ 按照本书归纳的 5 个步骤，瞬间洞察因果关系，优化利益攸关的重要决策
◎ 内容简介
定期接受代谢综合征体检就能长寿吗？
看电视会导致孩子学习能力下降吗？
上偏差值高的大学收入就会更高吗？
想必很多人的回答都是肯定的。
不过，经济学的相关研究已经推翻了上述全部说法。大多数此类似是而非的说法源于我们混淆了相关关系与因果关系，因果关系隐藏在杂乱无章的数据和众多似是而非的线索之中，发掘因果关系需要严谨的论证和极具针对性的技术手段。分别在教育经济学和医疗经济学领域着力半生的中室牧子和津川友介，摒弃了令人望而却步的公式和计算，广泛采用民众最关心的教育、医疗案例，独辟蹊径地解析了基本的因果分析原理，没有统计学和经济学的基础知识的读者也能轻松读懂。
书中把因果推理法归纳为极为简单的 5 个步骤，并提供了一系列工具，以保证推理过程的严谨，请务必严格按照本书的步骤和工具进行因果推理。
无论是身处一线城市还是十八线小城镇，因果推理思考都是不容回避的决策利器。本书可帮助读者刷新对因果关系的认知，高效实现人生目标，而不是被朋友圈的人云亦云所左右。
◎ 名人推荐
本书汇聚了统计学和经济学的最新成果。
—— 西内启
本书揭示了我们是如何被误解所左右的。
—— 池上彰
具体描述
读后感
推荐级别。因果推理的通识书，字数不多、案列丰富，但其实需要静心阅读，最好再做下笔记。 我读这本书最大的收获是：1.因果推理的根本是要制造反事实（即没有原因变量的结果走向） 2.通过前后测分析的弊病有：未考虑时间趋势的影响；统计学的“均值回归” 3.现实情况下比较圆满...
评分 评分 评分推荐级别。因果推理的通识书，字数不多、案列丰富，但其实需要静心阅读，最好再做下笔记。 我读这本书最大的收获是：1.因果推理的根本是要制造反事实（即没有原因变量的结果走向） 2.通过前后测分析的弊病有：未考虑时间趋势的影响；统计学的“均值回归” 3.现实情况下比较圆满...
评分有一天下夜班，我和同伴一边打扫卫生一边等接班的同事。 同伴突然对我说：“xx走了5千多步了，我得给他点个赞！” xx就是接班的同事，他俩刚互为微信运动好友。 我一听，连忙对同伴说：“xx早班都是步行，他家到单位5公里多点，步行有7、8千步。他现在走了5千多，应该再有两千...
用户评价
这本书算是对因果推断一个非常初步的入门书，简单易懂还举了相当多实例。虽然写的很简单，没有什么什么数学公式之类的，但是对于一个从来没有接触过因果推断的小白来说，无疑是相当好的入门书。
评分在数据叠加但更易于迷失的时代，正确的“因果推理”思维涉及认知，更关乎政策！架构清晰、思路明确、步骤简易的方法策略，既是对数据分析能力提升的基础性建设，也是对“把容易受到政治风向左右的政策建立在证据基础上的政策”的根本性保障！
评分一口气读完了这本书，通俗易懂，强烈推荐！！围绕一个珠宝店的故事，从因果识别方法的金字塔尖到塔底（元分析，随机实验，准自然实验和回归分析），再结合具体的反事实框架下的因果识别方法，包括随机对照，双重查分，工具变量，倾向匹配，断点回归和多元回归，把因果识别那些事讲得清清楚楚明明白白的。
评分解读因果关系的五个步骤： 1.原因是什么？2.结果是什么？ 3.确认三个要点：是不是纯属巧合、是否存在混杂因素、是否存在逆向因果关系。 4.制造反事实。（反事实是指对过去未曾发生的事实所做的假设，例如“如果当时没有……那么……”我们将现实中实际发生的事称为“事实”，所以将设想的与现实完全相反的情况称为反事实。） 5.调整到可比较的状态。
评分这本书算是对因果推断一个非常初步的入门书，简单易懂还举了相当多实例。虽然写的很简单，没有什么什么数学公式之类的，但是对于一个从来没有接触过因果推断的小白来说，无疑是相当好的入门书。
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