因果推断

探究因果关系是科学工作的重要目的，现代经济学借助统计学中对因果关系的认识，催生了一场因果推断研究的革命。

这本书通俗易懂地介绍了社会科学家得以确定因果关系的主要数学工具和方法，是作者十多年研究和教学成果的结晶。全书对因果推断领域的理论与方法涵盖面非常广泛，对理论的阐述言简意赅，对方法应用着墨更多。作者通过列举许多社会科学相关的因果推断案例和参考论文，对实际案例的细节进行了详细分析，并且展示了分析案例所借助的 Stata 和 R 软件的具体操作程序。

对于基本内容，作者在回顾基本的因果推理概念、概率与回归概念的基础上，介绍了有向无环图 (Directed Acyclic Graphs，DAG)、潜在结果因果模型 (Potential Outcomes Causal Model)、匹配 (Matching) 以及断点回归 (Regression Disc...

探究因果关系是科学工作的重要目的，现代经济学借助统计学中对因果关系的认识，催生了一场因果推断研究的革命。

这本书通俗易懂地介绍了社会科学家得以确定因果关系的主要数学工具和方法，是作者十多年研究和教学成果的结晶。全书对因果推断领域的理论与方法涵盖面非常广泛，对理论的阐述言简意赅，对方法应用着墨更多。作者通过列举许多社会科学相关的因果推断案例和参考论文，对实际案例的细节进行了详细分析，并且展示了分析案例所借助的 Stata 和 R 软件的具体操作程序。

对于基本内容，作者在回顾基本的因果推理概念、概率与回归概念的基础上，介绍了有向无环图 (Directed Acyclic Graphs，DAG)、潜在结果因果模型 (Potential Outcomes Causal Model)、匹配 (Matching) 以及断点回归 (Regression Discontinuity) 等因果推理工具和因果识别策略。其中，DAG 几乎出现在书籍中的每一章节。

这本书不仅涵盖了很多案例，关注了工具变量法、断点回归法等准实验方法，还包括了经济学者目前关注的合成控制法。此外，书中提供了案例分析所需的数据、代码内容。因而，本科生、硕士生和刚入学的博士生如果想了解因果推理和学习诸如合成控制法这类的最新方法，可以参考这本书。

斯科特·坎宁安（Scott Cunningham），美国得克萨斯州贝勒大学经济学教授，美国知名的计量经济学家，主要研究领域：犯罪经济学和劳动经济学，在《经济研究评论》（RES）等顶级期刊发表论文数十篇。