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(jìn)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。這個原理很好簡單，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很為關(guān)鍵也是很容易發(fā)生問題的地方。由蘇毓淞著的《傾向值匹配法的概述與應(yīng)用--從統(tǒng)計關(guān)聯(lián)到因果推論/社會科學(xué)研究方法前沿與應(yīng)用叢書》的靠前章將簡要介紹為什么要對多維信息進(jìn)行降維處理，而第2章將進(jìn)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(jìn)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(jìn)行說明。
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