Counterfactuals and causal inference

内容简介

在这本经过全面修订和扩充的《反事实和因果推断》第二版中，以社会、人口和健康科学领域的实例介绍了观察数据分析中反事实方法的基本特征。首先介绍了使用潜在结果模型和因果图的替代估计技术；之后从潜在结果的角度介绍了匹配和回归等调节技术。对于因果暴露的重要决定因素无法观测到的研究场景，则介绍替代技术，如工具变量估计器、纵向方法和通过因果机制进行估计。全书强调了因果效应异质性的重要性，并讨论了通过机制进行深度因果解释的必要性。

作者信息

斯蒂芬·摩根是约翰霍普金斯大学的彭博社会学和教育学杰出教授。他曾是Jan Rock Zubrow '77社会科学教授和康奈尔大学不平等研究中心主任。他目前感兴趣的领域包括社会分层、教育社会学和量化方法。他曾出版《在承诺的边缘：美国的教育成就和种族》(2005年)，并作为编辑出版了《社会研究因果分析手册》(2013年)。

克里斯托弗·温希普是哈佛大学肯尼迪政府学院迪克·蒂什曼社会学教授和高级教师。在1992年来到哈佛之前，他是西北大学的社会学和统计学教授，并礼聘为经济学教授。他的研究重点是因果推断的统计模型，最近的研究是机制和内生选择、波士顿的黑人神职人员如何与警察合作减少青少年暴力、教育对心智能力的影响、实用主义作为行动理论的基础、认知心理学的进步对社会学的影响、以及个人如何理解正义的社会学方法。自1995年以来，他一直担任《社会学方法和研究》的编辑。

学术特点和学术价值

本书详细地介绍了社会科学领域中的因果推断问题，涵盖了“反事实”的介绍、因果作用的估计方法。本书的第一部分和第二部分从因果推断的基本定义入手，强调了在经验研究中使用因果推断手段的重要性，并把因果图作为一种直观的分析手段。第三部分介绍了常规条件下的因果作用估计方法，第四部分介绍了非一般（特殊）条件下的因果作用估计方法，第五部分介绍了无法识别因果作用时的分析方法。

从统计学研究者的视角看，这本书很好地强调了因果作用的可识别性问题，因果作用估计的经典方法都有涉猎，指向因果推断研究和应用的前沿。本书深入浅出，内容恢弘，有大量的介绍性内容，适合统计学、计量经济学、社会科学等领域的研究人员阅读。

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