作者簡(jiǎn)介
胡安寧，男。復(fù)旦大學(xué)社會(huì)發(fā)展與公共政策學(xué)院社會(huì)學(xué)系講師、系副主任。2001～2005年，在復(fù)旦大學(xué)社會(huì)學(xué)系學(xué)習(xí)，獲法學(xué)學(xué)土學(xué)位。2005～2008年，在復(fù)旦大學(xué)社會(huì)學(xué)系攻讀碩士研究生，獲法學(xué)碩士學(xué)位。2008～2012年，在美國(guó)普度大學(xué)社會(huì)學(xué)系攻讀博土研究生，獲社會(huì)學(xué)博士學(xué)位；2009～2011年，在普度大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)系攻讀碩士研究生，獲統(tǒng)計(jì)學(xué)碩士學(xué)位。現(xiàn)為復(fù)旦大學(xué)社會(huì)發(fā)展與公共政策學(xué)院社會(huì)學(xué)系講師、系副主任。主要從事文化與宗教社會(huì)學(xué)、教育社會(huì)學(xué)、社會(huì)科學(xué)量化方法研究。
目錄：
第1章 社會(huì)科學(xué)中的因果推論：反事實(shí)框架與隨機(jī)實(shí)驗(yàn)
1.1 因果關(guān)系的反事實(shí)分析框架
1.2 隨機(jī)實(shí)驗(yàn)與因果推論
1.3 附錄：其他研究情境下因果推論模型舉例
第2章 傾向值匹配與因果推論
2.1 傾向值匹配:歷史、發(fā)展及其對(duì)調(diào)查研究的意義
2.2 傾向值匹配與因果推論
2.2.1 科技哲學(xué)角度的闡釋
2.2.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)角度的闡釋
2.3 傾向值匹配與其他社會(huì)科學(xué)方法的比較
2.3.1 傾向值匹配和�？寺x擇模型
2.3.2 傾向值匹配和回歸中斷設(shè)計(jì)
2.3.3 傾向值匹配和工具變量
2.4 傾向值匹配的局限性
2.5 總結(jié)與討論
2.6 附錄：敏感性分析簡(jiǎn)介
第3章 如何進(jìn)行傾向值匹配？——以大陸城市居民的教育回報(bào)為例
3.1 傾向值匹配的基本原理回顧：以高等教育的經(jīng)濟(jì)回報(bào)為例
3.2 如何進(jìn)行匹配？
3.2.1 鄰近匹配
3.2.2 半徑匹配
3.2.3 核心匹配
3.2.4 分層匹配
3.3 教育的經(jīng)濟(jì)回報(bào)：基于CGSS 2005的分析
3.3.1 預(yù)測(cè)傾向值
3.3.2 基于傾向值進(jìn)行匹配
3.3.3 模型穩(wěn)健性評(píng)估
3.4 傾向值匹配與多元回歸的比較
3.5 小結(jié)
第4章 因果關(guān)系中的多類別性、中介性與異質(zhì)性——對(duì)傾向值統(tǒng)計(jì)模型的擴(kuò)展
4.1 對(duì)多類別處理變量的處理：廣義傾向值得分方法
4.1.1 傾向值回歸調(diào)整
4.1.2 傾向值加權(quán)
4.1.3 對(duì)傾向值回歸調(diào)整與傾向值加權(quán)方法的評(píng)論
4.2 因果中介模型：對(duì)因果關(guān)系中間機(jī)制的探索
4.2.1 傳統(tǒng)中介分析
4.2.2 因果中介模型
4.2.3 方法論評(píng)價(jià)
4.3 因果關(guān)系的異質(zhì)性
4.3.1 基于傾向值的多層次分析方法
4.3.2 方法論評(píng)價(jià)
4.4 結(jié)論與討論
4.5 附錄1：�？寺呺H處理效應(yīng)
4.6 附錄2：用非參數(shù)方法處理效應(yīng)的變異程度
第5章 因果分析中樣本量以及統(tǒng)計(jì)檢定力的計(jì)算問(wèn)題
5.1 為什么需要足夠的樣本量?
5.2 回歸模型的樣本量估算
5.2.1 多元回歸模型
5.2.2 邏輯斯蒂回歸模型
5.3 樣本量計(jì)算示例
5.4 結(jié)語(yǔ)
5.5 附錄：SAS中計(jì)算樣本量的代碼
第6章 個(gè)案研究中的因果推斷
6.1 基本思路
6.2 控制個(gè)案的構(gòu)建過(guò)程
6.3 如何判斷隨機(jī)性？
6.4 結(jié)論和討論
第7章 結(jié)論與討論
7.1 再議傾向值統(tǒng)計(jì)方法和選擇性誤差
7.2 傾向值統(tǒng)計(jì)方法和多元回歸
7.3 傾向值統(tǒng)計(jì)模型和加權(quán)
參考文獻(xiàn)
索 引
致 謝
圖目錄
圖1-1 處理變量不同安排方式下的因果效果
圖2-1 珀?duì)柕囊蚬普摚汉箝T(mén)標(biāo)準(zhǔn)
圖2-2 回歸中斷設(shè)計(jì)的基本邏輯
圖2-3 工具變量的基本邏輯
圖2-4 伊姆本斯敏感性分析原理
圖2-5 伊姆本斯敏感性分析舉例
圖3-1 敏感性分析的結(jié)果
圖4-1 傳統(tǒng)中介模型舉例
圖4-2 大學(xué)教育、收入、單位性質(zhì)與幸福感之間的中介關(guān)系
圖4-3 智力水平對(duì)不同類型學(xué)校學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)的影響
圖4-4 大學(xué)高等教育回報(bào)的異質(zhì)性舉例
圖4-5 �？寺呺H處理效應(yīng)舉例
圖4-6 非參數(shù)因果關(guān)系異質(zhì)性模型
圖5-1 多元回歸模型下的樣本量估算
圖5-2 基于proc power模塊的邏輯斯蒂回歸模型下的樣本量估算
圖5-3 基于LRPowerCorr10宏程序的邏輯斯蒂回歸模型下的樣本量估算
圖6-1 阿巴迪等人研究的加州禁煙政策的效果
圖6-2 阿巴迪等人研究的加州禁煙政策效果的置信區(qū)間
圖6-3 通過(guò)外推研究加州禁煙政策的效果
圖6-4 區(qū)分教育資助計(jì)劃的效果和加州禁煙政策的效果
圖7-1 總體、隨機(jī)樣本和匹配樣本
圖7-2 實(shí)驗(yàn)組與控制組分布的重合程度
圖7-3 多個(gè)混淆變量下實(shí)驗(yàn)組與控制組分布的重合程度
表目錄
表1-1 實(shí)際觀測(cè)到的處理效果
表1-2 一種替代性安排處理變量方案下的處理效果
表1-3 隨機(jī)分配方案列舉
表3-1 本節(jié)所使用的例子
表3-2 預(yù)測(cè)傾向值的Probit回歸結(jié)果
表3-3 傾向值的描述統(tǒng)計(jì)信息
表3-4 傾向值匹配的結(jié)果
表3-5 多元回歸模型的結(jié)果
表5-1 50個(gè)學(xué)生的科研時(shí)間
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