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第1章 社会科学中的因果推论：反事实框架与随机实验1

1.1 因果关系的反事实分析框架4

1.2 随机实验与因果推论14

1.3 附录：其他研究情境下因果推论模型举例25

第2章 倾向值匹配与因果推论27

2.1 倾向值匹配：历史、发展及其对调查研究的意义28

2.2 倾向值匹配与因果推论35

2.2.1 科技哲学角度的阐释35

2.2.2 统计学角度的阐释38

2.3 倾向值匹配与其他社会科学方法的比较43

2.3.1 倾向值匹配和海克曼选择模型43

2.3.2 倾向值匹配和回归中断设计48

2.3.3 倾向值匹配和工具变量51

2.4 倾向值匹配的局限性55

2.5 总结与讨论56

2.6 附录：敏感性分析简介58

第3章 如何进行倾向值匹配？——以大陆城市居民的教育回报为例67

3.1 倾向值匹配的基本原理回顾：以高等教育的经济回报为例68

3.2 如何进行匹配？70

3.2.1 邻近匹配71

3.2.2 半径匹配72

3.2.3 核心匹配73

3.2.4 分层匹配75

3.3 教育的经济回报：基于CGSS 2005的分析76

3.3.1 预测倾向值78

3.3.2 基于倾向值进行匹配80

3.3.3 模型稳健性评估82

3.4 倾向值匹配与多元回归的比较85

3.5 小结87

第4章 因果关系中的多类别性、中介性与异质性——对倾向值统计模型的扩展90

4.1 对多类别处理变量的处理：广义倾向值得分方法93

4.1.1 倾向值回归调整95

4.1.2 倾向值加权97

4.1.3 对倾向值回归调整与倾向值加权方法的评论98

4.2 因果中介模型：对因果关系中间机制的探索103

4.2.1 传统中介分析104

4.2.2 因果中介模型109

4.2.3 方法论评价113

4.3 因果关系的异质性118

4.3.1 基于倾向值的多层次分析方法119

4.3.2 方法论评价123

4.4 结论与讨论127

4.5 附录1：海克曼边际处理效应129

4.6 附录2：用非参数方法处理效应的变异程度135

第5章 因果分析中样本量以及统计检定力的计算问题140

5.1 为什么需要足够的样本量？143

5.2 回归模型的样本量估算145

5.2.1 多元回归模型147

5.2.2 逻辑斯蒂回归模型151

5.3 样本量计算示例154

5.4 结语163

5.5 附录：SAS中计算样本量的代码166

第6章 个案研究中的因果推断169

6.1 基本思路172

6.2 控制个案的构建过程175

6.3 如何判断随机性？177

6.4 结论和讨论180

第7章 结论与讨论186

7.1 再议倾向值统计方法和选择性误差188

7.2 倾向值统计方法和多元回归195

7.3 倾向值统计模型和加权198

参考文献201

索引217

致谢221