书籍介绍
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。
作者简介
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。
目录
用户评论
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。
感觉一般，没有其他几本因果分析的清晰
很好用的工具书！涵盖了因果推断领域的理论与方法，有因果推断案例和参考论文，还有细节和实际案例的具体操作程序，初学者可以跟着一步步操作起来！
这本书把随机化推断讲的很清楚，一些econometrics前沿的东西也有提到，每个方法都有提供code，很不错！但是包括原书在内都有一些小错误，如果认真看了的话是能看出来的。翻译版真的一言难尽，还是很感谢译者的工作，建议中英对照看。
因果推断已经不是一个很新颖的概念，市面上关于这一领域的教材也不少，那么本书有何优点呢？译者主要总结为三个方面：一、本书对因果推断领域的理论与方法的涵盖面非常广泛，是这一领域的集大成著作。二、实用性很强。作者不仅介绍了因果推断的理论和方法，还融汇了编程示例、数据和详细的解释，分别使用R和Stata软件把具体的编程手把手地教给我们，即使是对因果推断和编程一无所知的人，也可以从本书入手，由浅入深，登堂入室，逐步达到胜任因果推断的境地。三、本书还包含了大量实例，具体而微地向我们展示了一项优秀的研究是如何开展的，如何获取数据、编写代码，如何利用理论和场景知识，在自己的项目中实现合理的设计。
这些方法和工具对科研工作非常有益，是初学者的好帮手
因果关系和数据统计，可以说是社会学科必备的工具书了。
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。
强烈推荐！打开思路！
因果关系实证方法在工作中运用的很多，看介绍中有很多案例分析，学习理论的同时加以实践，效果应该更好，先入手一本学习看看。
收藏