倾向值匹配法的概述与应用：从统计关联到因果推论

内容简介

倾向值匹配法就是将各个受测单元多维度的信息，使用统计方法简化成一维的数值，成为倾向值，然后据之进行匹配，匹配的目的就是要找寻实验组和对照组样本中拥有相同（或者相似）倾向值的样本，它们之间的差异，就是因果关系。这个原理非常简单，但聪明的读者肯定会问，什么是多维度的信息？如何简化它？这都是倾向值匹配法最为关键也是最容易发生问题的地方。本书的第1章将简要介绍为什么要对多维信息进行降维处理，而第2章将进一步讲解这背后的理论背景。第3章选择了4篇学刊论文，对其中倾向值匹配方法的使用进行解析。第4章则就“应用R软件和STATA 软件实现倾向值匹配法”进行说明。 作者简介：苏毓淞，清华大学政治学系教授，定量分析方法研究所主任。2009年毕业于美国纽约市立大学，获政治学博士，2010年哥伦比亚大学博士后出站后，入职清华大学政治学系。长期关注政治学定量分析方法的开发与应用，并据此专研中国政治转型中的问题。就量化分析中的经典难题即数据信息缺失问题提出了有重大影响的理论创新和实践方案，在中国民众行为和价值观以及国家与社会关系变迁研究上获得了重要的知识发现。主要研究领域：比较民主化、比较政治经济学，政治学方法论（贝叶斯方法、因果推论、缺失值插补、多层次回归分析、数据可视化）、比较政治学。在定量方法研究上有丰硕的成果，开发的R软件包广为国内外学术界使用。

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