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傾向值分析:統(tǒng)計方法與應(yīng)用:statistical methods and applications
包郵 傾向值分析:統(tǒng)計方法與應(yīng)用:statistical methods and applications
開本：
26cm
頁數(shù)：
244頁
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傾向值分析:統(tǒng)計方法與應(yīng)用:statistical methods and applications 版權(quán)信息
- ISBN：9787562466222
- 條形碼：9787562466222 ; 978-7-5624-6622-2
- 裝幀：暫無
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
傾向值分析:統(tǒng)計方法與應(yīng)用:statistical methods and applications 內(nèi)容簡介
由2000年諾貝爾經(jīng)濟學(xué)得主美國芝加哥大學(xué)教授杰姆斯·海科曼（James Heckman）創(chuàng)立的“樣本選擇模型”。 由美國賓夕法尼亞大學(xué)沃頓商學(xué)院著名統(tǒng)計學(xué)教授保羅·羅森堡（Paul Rosenbaum）及哈佛大學(xué)著名統(tǒng)計學(xué)教授唐納德·魯賓（Donald Rubin）創(chuàng)立的“傾向值匹配方法”。 由美國哈佛大學(xué)肯尼迪政府學(xué)院教授埃爾波特·阿貝蒂《Alberto Abadie）及哈佛大學(xué)經(jīng)濟學(xué)教授圭多·因本斯（Guido Imbens）創(chuàng)立的“匹配估算法”。 由美國芝加哥大學(xué)教授杰姆斯·海科曼（James Heckman），日本東京大學(xué)經(jīng)濟學(xué)教授市村英彥（Hidehiko lchimura）及美國賓夕法尼亞大學(xué)經(jīng)濟學(xué)教授派徹·托德（Petra Todd）創(chuàng)立的“核心值匹配法”。 該書將所有例證的Stata操作程序和資料公布于互聯(lián)網(wǎng)，以方便讀者練習(xí)和運用。該書闡述了重要的統(tǒng)計學(xué)原理和定理，省略了論證，通俗易懂，側(cè)重應(yīng)用，是社會行為科學(xué)研究者了解當(dāng)代前沿因果分析方法的重要工具書。
傾向值分析:統(tǒng)計方法與應(yīng)用:statistical methods and applications 目錄
1 導(dǎo)論
1．1 觀察研究
1．2 歷史和發(fā)展
1．3 隨機化實驗
1．3．1 Fisher的隨機化實驗
1．3．2 隨機化實驗的類型和統(tǒng)計檢驗
1．3．3 對社會實驗的批評
1．4 為何和何時需要傾向值分析
1．5 計算軟件包
1．6 本書的結(jié)構(gòu)
2 反事實框架與假定
2．1 因果關(guān)系、內(nèi)在效度與威脅
2．2 反事實與Neyman-Rubin反事實框架
2．3 可忽略的干預(yù)分配假定
2．4 穩(wěn)定的單元干預(yù)值假定
2．5 估計干預(yù)效應(yīng)的方法
2．5．1 四種模型
2．5．2 其他的平衡方法
2．6 統(tǒng)計推斷的基本邏輯
2．7 干預(yù)效應(yīng)的類型
2．8 Heckman的因果關(guān)系計量經(jīng)濟學(xué)模型
2．9 結(jié)論
3 數(shù)據(jù)平衡的傳統(tǒng)方法
3．1 數(shù)據(jù)平衡為何是必需的？一個探究性的例子
3．2 數(shù)據(jù)平衡的3種方法
3．2．1 常規(guī)*小二乘回歸
3．2．2 匹配
3．2．3 分層
3．3 數(shù)據(jù)模擬的設(shè)計
3．4 數(shù)據(jù)模擬的結(jié)果
3．5 數(shù)據(jù)模擬的啟示
3．6 與應(yīng)用OLS回歸有關(guān)的主要問題
3．7 結(jié)論
4 樣本選擇及相關(guān)模型
4．1 樣本選擇模型
4．1．1 截尾、刪截以及偶然截尾
4．1．2 為什么對樣本選擇建模是重要的
4．1．3 一個偶然截尾二元正態(tài)分布的矩
4．1．4 Heckman模型及其兩步估計量
4．2 干預(yù)效應(yīng)模型
4．3 工具變量估計量
4．4 Stata程序概述及treatreg的主要特征
4．5 舉例
4．5．1 干預(yù)效應(yīng)模型在觀察數(shù)據(jù)中的應(yīng)用
4．5．2 對一個包含群組隨機設(shè)計的項目的干預(yù)效應(yīng)的評估
4．5．3 對缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行多重填補后運行干預(yù)效應(yīng)模型
4．6 結(jié)論
……
5 傾向值匹配及相關(guān)模型
6 匹配估計量
7 使用非參數(shù)回歸的傾向值分析
8 選擇偏差與敏感性分析
9 總結(jié)性評論
參考文獻(xiàn)
人名索引
關(guān)鍵詞索引
譯后記
1．1 觀察研究
1．2 歷史和發(fā)展
1．3 隨機化實驗
1．3．1 Fisher的隨機化實驗
1．3．2 隨機化實驗的類型和統(tǒng)計檢驗
1．3．3 對社會實驗的批評
1．4 為何和何時需要傾向值分析
1．5 計算軟件包
1．6 本書的結(jié)構(gòu)
2 反事實框架與假定
2．1 因果關(guān)系、內(nèi)在效度與威脅
2．2 反事實與Neyman-Rubin反事實框架
2．3 可忽略的干預(yù)分配假定
2．4 穩(wěn)定的單元干預(yù)值假定
2．5 估計干預(yù)效應(yīng)的方法
2．5．1 四種模型
2．5．2 其他的平衡方法
2．6 統(tǒng)計推斷的基本邏輯
2．7 干預(yù)效應(yīng)的類型
2．8 Heckman的因果關(guān)系計量經(jīng)濟學(xué)模型
2．9 結(jié)論
3 數(shù)據(jù)平衡的傳統(tǒng)方法
3．1 數(shù)據(jù)平衡為何是必需的？一個探究性的例子
3．2 數(shù)據(jù)平衡的3種方法
3．2．1 常規(guī)*小二乘回歸
3．2．2 匹配
3．2．3 分層
3．3 數(shù)據(jù)模擬的設(shè)計
3．4 數(shù)據(jù)模擬的結(jié)果
3．5 數(shù)據(jù)模擬的啟示
3．6 與應(yīng)用OLS回歸有關(guān)的主要問題
3．7 結(jié)論
4 樣本選擇及相關(guān)模型
4．1 樣本選擇模型
4．1．1 截尾、刪截以及偶然截尾
4．1．2 為什么對樣本選擇建模是重要的
4．1．3 一個偶然截尾二元正態(tài)分布的矩
4．1．4 Heckman模型及其兩步估計量
4．2 干預(yù)效應(yīng)模型
4．3 工具變量估計量
4．4 Stata程序概述及treatreg的主要特征
4．5 舉例
4．5．1 干預(yù)效應(yīng)模型在觀察數(shù)據(jù)中的應(yīng)用
4．5．2 對一個包含群組隨機設(shè)計的項目的干預(yù)效應(yīng)的評估
4．5．3 對缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行多重填補后運行干預(yù)效應(yīng)模型
4．6 結(jié)論
……
5 傾向值匹配及相關(guān)模型
6 匹配估計量
7 使用非參數(shù)回歸的傾向值分析
8 選擇偏差與敏感性分析
9 總結(jié)性評論
參考文獻(xiàn)
人名索引
關(guān)鍵詞索引
譯后記
展開全部
傾向值分析:統(tǒng)計方法與應(yīng)用:statistical methods and applications 作者簡介
郭申陽，博士，北卡羅來納大學(xué)教堂山分校教授。曾在布朗大學(xué)（Brown University）從事過博士后研究，在密歇根大學(xué)（University of Michigan）、凱斯西儲大學(xué)（Case Western Reserve University）、田納西大學(xué)（University of Tennessee）和北卡羅來納大學(xué)擔(dān)任過助理研究員和教師。他是兒童福利、兒童心理衛(wèi)生服務(wù)、福利和醫(yī)護(hù)服務(wù)領(lǐng)域諸多研究報告的作者。擅長應(yīng)用高級統(tǒng)計模型解決社會福利問題，并一直開設(shè)生存分析、分層線性建模、增長曲線建模和項目評估等面向研究生的課程。受邀為國家衛(wèi)生院（NIH）夏季研習(xí)班、兒童局以及社會工作與研究協(xié)會會議舉辦過許多次統(tǒng)計學(xué)方法討論會——包括事件史分析和傾向值匹配。現(xiàn)任北卡羅來納大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)工作組（Applied Statistical Working Group）的主任。領(lǐng)導(dǎo)籌劃過全國兒童和青少年福利調(diào)查（NSCAW）縱向分析的數(shù)據(jù)分析工作，并發(fā)展出了處理加權(quán)（weighting）、聚群（clustering）、發(fā)展建模（growth modeling）和傾向值分析等問題的分析策略。目前還領(lǐng)導(dǎo)做選擇項目（Making Choice Project）的數(shù)據(jù)分析工作，該項目是一項由國家藥品濫用研究所（National Institute of Drug Use）和教育科學(xué)院（Institute of Education Sciences）資助的干預(yù)試驗。他已經(jīng)發(fā)表大量論文，涉及的領(lǐng)域包括縱向數(shù)據(jù)（longitudinal data）分析的方法論、多元失敗時間數(shù)據(jù)（multivariate failure time data）、項目評估和多層建模（multilevel modeling）。擔(dān)任《社會服務(wù)縱覽》（Social Service Review）期刊的編委會成員，并經(jīng)常被尋求對高級方法的分析進(jìn)行評論的期刊邀請作為特約審稿人。他是復(fù)旦大學(xué)的經(jīng)濟學(xué)碩士和密歇根大學(xué)的社會學(xué)博士。 馬克.W.弗雷澤，博士，北卡羅來納大學(xué)教堂山分校社會工作學(xué)院的John A.Tate冠名特聘教授并擔(dān)任該學(xué)院負(fù)責(zé)科研的副院長。撰寫過大量有關(guān)風(fēng)險和適應(yīng)力、兒童行為、兒童和家庭服務(wù)以及研究方法等的章節(jié)和論文。他與同事一起合著或主編過8本書。這些書包括：《危機中的家庭》（Families in Crisis），對以強化家庭為中心的服務(wù)進(jìn)行研究；《評估以家庭為基礎(chǔ)的股務(wù)》（Evaluating Family-Based Services），一本介紹家庭研究的方法的教材；在《兒童時期的風(fēng)險和適應(yīng)力》（Rish and Resilience in Childhood）一書中，他與同事們介紹了針對兒童虐待、輟學(xué)、藥物濫用、暴力行為、意外懷孕和其他社會行為的基于適應(yīng)力的理論（resilence-based prospectives）；在《做選擇》（Making Choices）一書中，他與合作者構(gòu)想了一個項目幫助兒童建立與同伴和成人之間的持久社交關(guān)系（social relationship）；在《青年人暴力行為的背景》（The Context of Youth Violence）一書中，他從適應(yīng)力、風(fēng)險和保護(hù)的角度對暴力行為進(jìn)行了探究；在《兒童和青少年干預(yù)》（Intervention with Children and Adolescents）一書中，他和同事們回顧了社會和健康行為干預(yù)知識方面的進(jìn)展；他的獲獎教材《針對兒童和家庭的社會政策》（Social Policy for Children and Families）對兒童福利、青少年公正（juvenile justice）、心理健康、發(fā)展障礙（developmental disabilities）和健康等方面的公共政策的基礎(chǔ)進(jìn)行了回顧。他最近的著作《干預(yù)研究：開發(fā)社會項目》（Intervention Research： Developing Social Programs）介紹了設(shè)計和開發(fā)以事實為基礎(chǔ)的項目（evidence-based programs）中的5個步驟。
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