Propensity Score Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Propensity Score Matching provides readers with a systematic review of the origins, history, and statistical foundations of PSM and illustrates how to use PSM methods for solving evaluation problems. With a strong focus on practical applications, the authors explore various types of data and evaluation problems, strategies for using the methods, and the limitations of PSM. Unlike the existing textbooks on program evaluation, Guo and Fraser's Propensity Score Matching delves into statistical concepts, formulas, and models underlying the application of PSM.
作者简介
目录信息
读后感
y***a “这本书对于想要学习倾向的分匹配法的人非常适用，书很仔细地介绍了这种方法的发展，配有多重软件的实现命令。” 历***香 “这本书是中文译本中少有的关于介绍倾向得分匹配法的著作，值得学习学习，特别是对从事定量研究的朋友。” x***k “很实用的分析方法，适...
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y***a “这本书对于想要学习倾向的分匹配法的人非常适用，书很仔细地介绍了这种方法的发展，配有多重软件的实现命令。” 历***香 “这本书是中文译本中少有的关于介绍倾向得分匹配法的著作，值得学习学习，特别是对从事定量研究的朋友。” x***k “很实用的分析方法，适...
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...
用户评价
这本书的广度与深度达到了一个令人赞叹的平衡点。它不像某些入门读物那样，为了追求易懂而过度简化，导致关键的精髓失落；反之，它也没有陷入纯粹的数学推导泥潭，让读者望而却步。作者巧妙地构建了一个阶梯式的知识体系，从最基础的统计学背景回顾开始，稳步地引导读者进入更高级、更具挑战性的模型构建和假设检验环节。我发现，即便是书中涉及的一些前沿的、对计算能力要求较高的技术，作者也给出了非常清晰的、可操作性的指导，仿佛手中拿着一份详尽的“操作手册”，让人觉得掌握这些高级工具并非遥不可及的梦想。对于那些已经有一定基础的研究者来说，这本书更像是一本精妙的“参考宝典”，每当遇到具体问题需要回溯或寻求更优解时，总能在其中找到精准的切入点和深入探讨的方向。这种全景式的覆盖，确保了无论处于哪个学习阶段的读者，都能从中获取到实实在在的助益，而不是仅仅停留在概念层面。
评分这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面的配色和字体选择透露出一种沉稳而专业的基调，让人在书店里一眼就能被吸引。初翻阅时，那种纸张的触感和油墨的清爽感让人心情愉悦，感觉像是拿到了一件精心打磨的工艺品，而不是一份枯燥的学术资料。内页的排版也体现了出版方对读者的尊重，字号适中，行距合理，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。特别是图表的插入，位置安排得非常巧妙，既没有打断主要的论述流程，又能起到恰到好处的视觉辅助作用，使得那些复杂的概念在视觉上得以很好的梳理和锚定。作者在章节划分上也显得用心良苦，每一部分内容的逻辑衔接都非常自然流畅，即便是初次接触这个领域的新手，也能顺着作者的思路逐步深入，不会在某个复杂的理论节点上迷失方向。这种对阅读体验的细致考量，无疑极大地提升了阅读的愉悦度和学习的效率。可以说，光是捧着这本书，就已经是享受，它让冰冷的统计学知识似乎也带上了一丝温暖的人文气息，是那种会让人忍不住想在书架上反复摩挲把玩的好书。
评分这本书的结构设计，简直是为自学者量身定做的。它没有采用那种生硬的、章节之间相互独立的编排方式，而是通过贯穿全书的、虚构但又极具代表性的研究案例，将不同的统计概念和技术有机地串联起来，形成了一个连贯的学习旅程。读者可以清晰地看到，一个研究问题是如何从提出、到数据准备、再到模型选择、直至最终结果解读的全过程，每一步骤所应用的统计工具都得到了充分的解释和论证。这种案例驱动的学习模式，极大地增强了知识的实用性和可迁移性。我甚至觉得，如果能严格按照书中的步骤进行模仿实践，即便是完全陌生的研究领域，也能迅速建立起科学的分析框架。更重要的是，作者非常坦诚地讨论了现实数据分析中经常遇到的“灰色地带”——那些标准教材不常提及的、关于选择的权衡与妥协，这使得这本书的价值超越了一般的教科书范畴，更像是一份实战经验的总结。
评分从长远来看，这本书的价值体现在其对思维模式的塑造上。它不仅仅是在教授“如何使用某个工具”，更是在培养一种批判性的、基于证据的决策思维。作者在分析和比较不同方法时，总是会深入探讨每种选择背后的哲学假设和潜在的偏误来源，这迫使读者不能满足于得到一个“数字结果”，而是要去追问这个结果的“可靠性”和“解释力”究竟如何。这种对方法论深层原理的探究，是任何快速学习的技巧所无法替代的。读完后，我发现自己看待和解读科学文献的视角都发生了微妙但深刻的变化，不再轻易相信那些未经充分检验的结论，而是会习惯性地去审视其背后的统计基础是否稳固。这本书的知识密度非常高，需要反复研读才能完全吸收，但每一次重读，都会有新的体悟，因为它真正教会的，是如何像一个严谨的科学家那样去思考和处理数据，这种能力才是最具长久生命力的。
评分阅读这本书的过程，就像是跟一位经验极其丰富的导师进行一对一的深度对话。作者在行文遣词造句上展现了高超的掌控力，既能用极其精确和严谨的学术语言阐述核心机制，又能适时地插入一些生活化、甚至略带幽默的比喻来点亮那些晦涩难懂的统计学原理。我尤其欣赏作者处理复杂案例时的那种娓娓道来的叙事方式，他似乎总能精准地把握住读者心中可能产生的每一个疑惑点，并在读者提出疑问之前，就用一种水到渠成的、不着痕迹的方式给出解答。这种教学的节奏感把握得极佳，使得学习曲线变得异常平缓，原本以为会是硬骨头的知识点，在作者的引导下，竟也变得可以咀嚼和消化。更难得的是，作者在介绍各种方法论时，并不拘泥于理论的陈述，而是大量引入了现实世界中那些充满挑战性的研究场景，让我们直观地感受到这些工具在实际应用中的价值和局限性，这远比纯粹的公式推导来得更具说服力。
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评分Matching还是要靠自己实操
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评分C1-C5
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