傾嚮值匹配法的概述與應用：從統計關聯到因果推論 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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內容簡介

　　傾嚮值匹配法就是將各個受測單元多維度的信息，使用統計方法簡化成一維的數值，成為傾嚮值，然後據之進行匹配，匹配的目的就是要找尋實驗組和對照組樣本中擁有相同（或者相似）傾嚮值的樣本，它們之間的差異，就是因果關係。這個原理非常簡單，但聰明的讀者肯定會問，什麼是多維度的信息？如何簡化它？這都是傾嚮值匹配法*為關鍵也是*容易發生問題的地方。《傾嚮值匹配法的概述與應用：從統計關聯到因果推論》的第1章將簡要介紹為什麼要對多維信息進行降維處理，而第2章將進一步講解這背後的理論背景。第3章選擇瞭4篇學刊論文，對其中傾嚮值匹配方法的使用進行解析。第4章則就“應用R軟件和STATA軟件實現傾嚮值匹配法”進行說明。

內頁插圖

目錄

第1章 因果推論理論概述
1．1 潛在結果模型
1．1．1 因果態與實驗分組
1．1．2 因果推論的基本難題
1．1．3 平均處理效用
1．2 社會科學研究中的因果推論
1．2．1 處理變量的可操作性
1．2．2 單元同質性假定
1．2．3 可忽略的處理分配假定
1．2．4 控製混淆共變量
1．2．5 穩定單元處理值假定
1．2．6 共變量分布平衡與重閤的要求
1．2．7 勿控製處理分配後的變量
1．3 小結

第2章 使用傾嚮值匹配法估計因果效用
2．1 傾嚮值
2．1．1 傾嚮值的性質
2．1．2 估計傾嚮值
2．2 匹配法
2．2．1 精確匹配法
2．2．2 最近鄰匹配法
2．2．3 區間匹配法
2．2．4 核匹配法
2．2．5 馬氏距離匹配法
2．2．6 貪婪匹配法與最佳匹配法
2．3 匹配後的檢驗
2．3．1 共變量分布不平衡分析
2．3．2 共變量分布不重閤分析
2．3．3 選擇性偏差與敏感性分析
2．4 匹配後估計平均處理效用
2．4．1 使用迴歸模型估計平均處理效用
2．4．2 平均處理效用的標準誤差
2．4．3 非二元處理下的平均處理效用
2．5 小結

第3章 社會科學案例選讀
3．1 案例評析重點
3．2 教育學案例：計算機的使用對中學生數學成績的影響
3．3 心理學案例：獨生和非獨生子女情緒適應的差異
3．4 政治學案例：候選人議題立場與選民投票抉擇
3．5 經濟學案例：企業貿易形態與工資水平

第4章 應用R軟件和S7A瞭A軟件實現傾嚮值匹配法
4．1 R程序包
4．2 STATA程序插件
4．3 使用R進行傾嚮值匹配分析LaLonde數據
4．4 使用STATA進行傾嚮值匹配分析LaLonde數據
參考文獻
錶目錄
錶1．1 因果推論的基本難題
錶1．2 二元處理下的虛擬實驗數據
錶2．1 兒童血鉛水平的敏感性分析結果
錶4．1 LaLonde數據中的變量

精彩書摘

　　《傾嚮值匹配法的概述與應用：從統計關聯到因果推論》：
　　我們再通過一個國際經濟學的例子來說明違反穩定單元處理值假定的情形。核心的因果問題是“齣口導嚮”的發展模式是否能夠促進一國的經濟增長？“齣口導嚮”發展模式為“處理”，受測單元為世界各個國傢與地區，通過比較采用“齣口導嚮”發展模式的國傢（實驗組）與不采用“齣口導嚮”發展模式的國傢的經濟增長率，可以得齣“齣口導嚮”發展模式的處理效用。從世界經濟發展史中可以瞭解到，拉丁美洲的巴西采用“齣口導嚮”的發展模式，乃是受到東亞的韓國、中國香港、新加坡和中國颱灣等國傢與地區的啓發，所以巴西領導人在選擇發展模式時，勢必度量國內經濟發展的多項要素，並仔細研究東亞各國與地區操作該模式的經驗，正因如此，即便巴西經濟有所增長，我們也無法得齣“齣口導嚮的發展模式有助於經濟發展”的結論。
　　……

前言/序言

　　2005年春天，我在紐約大學Adam Przeworski教授的課上，第一次接觸到傾嚮值匹配法，從此便與它結下瞭不解之緣。十年之後，“社會科學研究方法·前沿與應用”叢書召開第一次編寫會，與會青年學者須各選擇一個方法作為自己的主題，我當下就決定介紹這個方法。十年之前，傾嚮值匹配法在美國社會科學學界正處於上升期，許多學者認為因果推斷有瞭新的解決方法，他們如獲至寶，紛紛投入此一方法的使用，並為這個方法編寫各類軟件，以緻坊間各式各樣的“傾嚮值匹配方法”相關軟件，一度如雨後春筍般層齣不窮。不過，就如同Przeworski教授在那堂課後發錶的工作論文中所指齣的，這一方法在解決因果推斷問題上存在局限性。學者們對這個方法的憧憬，其實是個美麗的誤會；之後的數年間，也即我攻讀博士期間（至2009年），我幾乎見證瞭“傾嚮值匹配法”在學術界發展變遷的全過程。一方麵，其所依據的理論不斷産生新的突破和改進，學者提高瞭應用這個方法的標準和範式；然而，另一方麵，他們的努力卻為“傾嚮值匹配法”敲響瞭喪鍾，它的絢爛，仿若一顆隕落的新星，暗淡瞭下來。正如學術研究中的許多方法一樣，它們從最初喧囂奪目、令人趨之若鶩的熱鬧，逐漸趨於平靜和理智，這一過程讓身處其中的我不禁扼腕嘆息，同時又贊嘆.於學界專傢學者們永無休止的探索精神，這或許正是“方法”和一切學術研究的魅力所在吧！在這本書的前兩章，我盡可能以由淺入深的方式，嚮你們介紹這個定量方法中一閃即逝的流星。
　　我想我可以下個定論，即傾嚮值匹配法在社會科學學界的盛行，與其隸屬的因果推斷理論有高度關係。20世紀以來，社會科學學者越來越希望能像自然科學學者一樣，說因道果，確立研究的“科學性”與典範性，盡管他們的研究往往發現的是關聯性，而非因果關係，不過他們依然為此付齣瞭巨大的努力，不斷挑戰與審視自己的做法和觀點。例如，早在1959年，美國社會學大師Seymour Martin Lipset博士即挑戰瞭現代化理論，他認為關聯不等於因果，現代化理論所主張的經濟發展與民主化的關係，並不能構成因果關係。正是這樣坦誠直麵問題核心的精神，催促著社會科學學者們不斷探究解決因果關係新的研究方法，同時也注定瞭“傾嚮值匹配法”這個宣稱可以解決因果推斷基本難題的研究方法，可以於21世紀初在社會科學學界橫空齣世！
　　如果讀到這裏，你打算閤上這本書，從此遠離傾嚮值匹配法，那你正好錯過瞭這個在當代定量方法中最值得學習的方法。如果說傾嚮值匹配法是以最保守的方式進行變量間的因果推斷，那麼它的不足之處，同樣也是其他方法推斷因果受限的地方。所以，如果說學者對於這個方法的審慎規範，摧毀瞭這個方法的普適性，那麼它的隕落同樣也給其他研究方法帶來本質上的）中擊。簡言之，我們再不能天真地認為迴歸分析結果就能給我們因果關係，甚至據此獲得的關聯性都有可能是錯的，是謬誤的（請詳見本書關於共變量重閤的討論）！
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