定量研究中的稳健性检验

在设定估计模型时，研究者面临的不确定性威胁着推断的有效性。在基于观测数据的回归分析中，“真实模型”是未知的，研究者者只能从貌似合理的替代性设定中进行选择。稳健性检验方法能够帮助研究者考察探究如下问题，即在合理变化模型设定的情况下，主要估计量是否保持稳健的问题。这本非常易读的书介绍了稳健性检验的逻辑思路，提供了稳健性概念的可操作化定义，它可以应用于所有定量研究中。本书书中还向读者介绍了多种类型的稳健性检验。本书各章聚焦于模型不确定性的不同方面，作者对系统地回顾了现有的检验方法进行了系统回顾，并发展出很多新的方法。总体或样本、测量方法、解释变量集及其函数形式、因果和时间异质性、动态效应或空间依存性，无论是哪种不确定性，本书都将提供给予相关的指导，并为社会科学研究者提供可应用于他们研究中的检验方法。

埃里克•诺伊迈耶（Eric Neumayer）是伦敦政治经济学院（LES）的环境与发展学教授以及员工发展的专业主管。

托马斯•普吕佩尔（Thomas Plümper）是维也纳经济与商业大学的定量社会研究教授。