社会科学因果推断的理论基础

胡安宁

文学

方法论

2015-7

社会科学文献出版社

目录
第1章 社会科学中的因果推论:反事实框架与随机实验 1.1 因果关系的反事实分析框架 1.2 随机实验与因果推论 1.3 附录:其他研究情境下因果推论模型举例 第2章 倾向值匹配与因果推论 2.1 倾向值匹配:历史、发展及其对调查研究的意义 2.2 倾向值匹配与因果推论 2.2.1 科技哲学角度的阐释 2.2.2 统计学角度的阐释 2.3 倾向值匹配与其他社会科学方法的比较 2.3.1 倾向值匹配和海克曼选择模型 2.3.2 倾向值匹配和回归中断设计 2.3.3 倾向值匹配和工具变量 2.4 倾向值匹配的局限性 2.5 总结与讨论 2.6 附录:敏感性分析简介 第3章 如何进行倾向值匹配?——以大陆城市居民的教育回报为例 3.1 倾向值匹配的基本原理回顾:以高等教育的经济回报为例 3.2 如何进行匹配? 3.2.1 邻近匹配 3.2.2 半径匹配 3.2.3 核心匹配 3.2.4 分层匹配 3.3 教育的经济回报:基于CGSS 2005的分析 3.3.1 预测倾向值 3.3.2 基于倾向值进行匹配 3.3.3 模型稳健性评估 3.4 倾向值匹配与多元回归的比较 3.5 小结 第4章 因果关系中的多类别性、中介性与异质性——对倾向值统计模型的扩展 4.1 对多类别处理变量的处理:广义倾向值得分方法 4.1.1 倾向值回归调整 4.1.2 倾向值加权 4.1.3 对倾向值回归调整与倾向值加权方法的评论 4.2 因果中介模型:对因果关系中间机制的探索 4.2.1 传统中介分析 4.2.2 因果中介模型 4.2.3 方法论评价 4.3 因果关系的异质性 4.3.1 基于倾向值的多层次分析方法 4.3.2 方法论评价 4.4 结论与讨论 4.5 附录1:海克曼边际处理效应 4.6 附录2:用非参数方法处理效应的变异程度 第5章 因果分析中样本量以及统计检定力的计算问题 5.1 为什么需要足够的样本量? 5.2 回归模型的样本量估算 5.2.1 多元回归模型 5.2.2 逻辑斯蒂回归模型 5.3 样本量计算示例 5.4 结语 5.5 附录:SAS中计算样本量的代码 第6章 个案研究中的因果推断 6.1 基本思路 6.2 控制个案的构建过程 6.3 如何判断随机性? 6.4 结论和讨论 第7章 结论与讨论 7.1 再议倾向值统计方法和选择性误差 7.2 倾向值统计方法和多元回归 7.3 倾向值统计模型和加权 参考文献 索 引 致 谢 图目录 图1-1 处理变量不同安排方式下的因果效果 图2-1 珀尔的因果推论:后门标准 图2-2 回归中断设计的基本逻辑 图2-3 工具变量的基本逻辑 图2-4 伊姆本斯敏感性分析原理 图2-5 伊姆本斯敏感性分析举例 图3-1 敏感性分析的结果 图4-1 传统中介模型举例 图4-2 大学教育、收入、单位性质与幸福感之间的中介关系 图4-3 智力水平对不同类型学校学生的学习成绩的影响 图4-4 大学高等教育回报的异质性举例 图4-5 海克曼边际处理效应举例 图4-6 非参数因果关系异质性模型 图5-1 多元回归模型下的样本量估算 图5-2 基于proc power模块的逻辑斯蒂回归模型下的样本量估算 图5-3 基于LRPowerCorr10宏程序的逻辑斯蒂回归模型下的样本量估算 图6-1 阿巴迪等人研究的加州禁烟政策的效果 图6-2 阿巴迪等人研究的加州禁烟政策效果的置信区间 图6-3 通过外推研究加州禁烟政策的效果 图6-4 区分教育资助计划的效果和加州禁烟政策的效果 图7-1 总体、随机样本和匹配样本 图7-2 实验组与控制组分布的重合程度 图7-3 多个混淆变量下实验组与控制组分布的重合程度 表目录 表1-1 实际观测到的处理效果 表1-2 一种替代性安排处理变量方案下的处理效果 表1-3 随机分配方案列举 表3-1 本节所使用的例子 表3-2 预测倾向值的Probit回归结果 表3-3 倾向值的描述统计信息 表3-4 倾向值匹配的结果 表3-5 多元回归模型的结果 表5-1 50个学生的科研时间
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