本书阐述了重要的统计学原理和定理， 省略了论证， 通俗易懂, 侧重应用,是社会行为科学研究者了解当代前沿因果分析方法的重要工具书。本书系统介绍了四种用于因果分析的前沿统计方法：
（1）由2000年诺贝尔经济学得主美国芝加哥大学教授杰姆斯• 海科曼（James Heckman）创立的 “样本选择模型”；
（2）由美国宾夕法尼亚大学沃顿商学院著名统计学教授保罗• 罗森堡(Paul Rosenbaum)及哈佛大学著名统计学教授唐纳德•鲁宾(Donald Rubin )创立的“倾向值匹配方法”；
（3）由美国哈佛大学肯尼迪政府学院教授埃尔波特• 阿贝蒂(Alberto Abadie )及哈佛大学经济学教授圭多•因本斯(Guido Imbens )创立的 “匹配估算法”；
（4）由美国芝加哥大学教授杰姆斯•海科曼（James Heckman），日本东京大学经济学教授市村英彦（Hidehiko Ichimura），及美国宾夕法尼亚大学经济学教授派彻•托德(Petra Todd ) 创立的 “核心值匹配法”。该书将所有例证的Stata 操作程序和资料公布于互联网, 以方便读者练习和运用。
示例数据下载请登录：http://ssw.unc.edu/psa/
具体描述
读后感
郭申阳教授将关于倾向值匹配的4种方法在书中综合的罗列了出来，包括“样本选择模型”、“倾向值匹配方法”、“匹配估算法”和“核心值匹配法”等。对于经济学、生理学和社会工作的人都非常有用，郭申阳教授本身就是社会工作领域的专家，这些方法对于研究“干预”的净效应有...
评分郭申阳教授将关于倾向值匹配的4种方法在书中综合的罗列了出来，包括“样本选择模型”、“倾向值匹配方法”、“匹配估算法”和“核心值匹配法”等。对于经济学、生理学和社会工作的人都非常有用，郭申阳教授本身就是社会工作领域的专家，这些方法对于研究“干预”的净效应有...
评分前两天才听了作者郭申阳的讲课，听他的课比看书效果还要好。这本比较强调intuition和应用，而不是理论推导，因此很适合初学者和希望较快地利用倾向得分法做研究的应用研究者。但对于想在理论上深入了解倾向得分法的读者，这本书显得比较薄弱。
评分倾向值分析是目前国际最为前沿的数据分析方法。这本书则是国内对倾向值分析方法介绍最为全面、也是最为权威的研究方法资料。当然不得不顺带说明一下，由于这是一本译著，不少地方的语言表达难免有些晦涩难懂，可能需要读者花些功夫加以研读~
评分倾向值分析是目前国际最为前沿的数据分析方法。这本书则是国内对倾向值分析方法介绍最为全面、也是最为权威的研究方法资料。当然不得不顺带说明一下，由于这是一本译著，不少地方的语言表达难免有些晦涩难懂，可能需要读者花些功夫加以研读~
用户评价
码
评分除了翻译，嗯，都还好。虽然倾向值分析的稳健性不是那么理想，但对一个实用主义者来说完全够了。
评分抱着读些专业的书吧，也许会有天能学富五车的心情。才开始读，有些吃力。
评分最大的优点是在郭老师的主页上提供了数据，很好用，不想看前面推导的话就直接看例子
评分最大的优点是在郭老师的主页上提供了数据，很好用，不想看前面推导的话就直接看例子
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