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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。
书中行文不可避免要使用到一些数学公式来辅助理论论述，对这些推演，作者尽可能以最浅显易懂的文字对这些推演过程的原理进行说明，略过这些公式并不会妨碍读者对于理论的了解。
1 因果推论理论概述
1.1 潜在结果模型
1.1.1 因果态与实验分组
1.1.2 因果推论的基本难题
1.1.3 平均处理效用
1.2 社会科学研究中的因果推论
1.2.1 处理变量的可操作性
1.2.2 单元同质性假定
1.2.3 可忽略的处理分配假定
1.2.4 控制混淆共变量
1.2.5 稳定单元处理值假定
1.2.6 共变量分布平衡与重合的要求
1.2.7 勿控制处理分配后的变量
1.3 小结
2 使用倾向值匹配法估计因果效用
2.1 倾向值
2.1.1 倾向值的性质
2.1.2 估计倾向值
2.2 匹配法
2.2.1 精确匹配法
2.2.2 最近邻匹配法
2.2.3 区间匹配法
2.2.4 核匹配法
2.2.5 马氏距离匹配法
2.2.6 贪婪匹配法与最佳匹配法
2.3 匹配后的检验
2.3.1 共变量分布不平衡分析
2.3.2 共变量分布不重合分析
2.3.3 选择性偏差与敏感性分析
2.4 匹配后估计平均处理效用
2.4.1 使用回归模型估计平均处理效用
2.4.2 平均处理效用的标准误差
2.4.3 非二元处理下的平均处理效用
2.5 小结
3 社会科学案例选读
3.1 案例评析重点
3.2 教育学案例：使用计算机对中学生数学成绩影响
3.3 心理学案例：独生和非独生子女情绪适应的差异
3.4 政治学案例：候选人议题立场与选民投票抉择
3.5 经济学案例：企业贸易形态与工资水平
4 应用R软件和STATA 软件实现倾向值匹配法
4.1 R 程序包
4.2 STATA 程序插件
4.3 使用R 进行倾向值匹配分析LaLonde 数据
4.4 使用STATA 进行倾向值匹配分析LaLonde 数据
参考文献
渝公网安备 50009802500702号
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