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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【收起】
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