傾向值匹配法就是將各個受測單元多維度的信息，使用統(tǒng)計方法簡化成一維的數(shù)值，成為傾向值，然后據(jù)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）傾向值的樣本，它們之間的差異，就是因果關(guān)系。這個原理非常簡單，但聰明的讀者肯定會問，什么是多維度的信息？如何簡化它？這都是傾向值匹配法的關(guān)鍵也是容易發(fā)生問題的地方。本書的第1章將簡要介紹為什么要對多維信息進行降維處理，而第2章將進一步講解這背后的理論背景。第3章選擇了4篇學(xué)刊論文，對其中傾向值匹配方法的使用進行解析。第4章則就“應(yīng)用R軟件和STATA 軟件實現(xiàn)傾向值匹配法”進行說明。書中行文不可避免要使用到一些數(shù)學(xué)公式來輔助理論論述，對這些推演，作者盡可能以淺顯易懂的文字對這些推演過程的原理進行說明，略過這些公式并不會妨礙讀者對于理論的了解。
20世紀(jì)以來，社會科學(xué)學(xué)者越來越希望能像自然科學(xué)學(xué)者一樣，說因道果，以確立研究的“科學(xué)性”，然而他們的研究往往發(fā)現(xiàn)的是關(guān)聯(lián)性，而非因果關(guān)系。傾向值匹配法，在21世紀(jì)初橫空出世，成為當(dāng)代定量方法中一顆閃耀的新星，正是因為宣稱可以解決因果推斷的基本難題。作者蘇毓淞鉆研傾向值匹配法十年，他的基本觀點是：進行因果推斷的前設(shè)是嚴(yán)謹(jǐn)科學(xué)的研究設(shè)計，傾向值匹配法不能幫助我們發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系，但它的確是有效協(xié)助解決因果推斷的一種研究方法，它改變了學(xué)者們處理因果推斷的思維方式，社會科學(xué)的研究者都值得學(xué)習(xí)和了解它。
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