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傾向值分析:統計方法與應用:statistical methods and applications
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傾向值分析:統計方法與應用:statistical methods and applications 版權信息
- ISBN：9787562466222
- 條形碼：9787562466222 ; 978-7-5624-6622-2
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
傾向值分析:統計方法與應用:statistical methods and applications 內容簡介
由2000年諾貝爾經濟學得主美國芝加哥大學教授杰姆斯·海科曼（James Heckman）創立的“樣本選擇模型”。 由美國賓夕法尼亞大學沃頓商學院著名統計學教授保羅·羅森堡（Paul Rosenbaum）及哈佛大學著名統計學教授唐納德·魯賓（Donald Rubin）創立的“傾向值匹配方法”。 由美國哈佛大學肯尼迪政府學院教授埃爾波特·阿貝蒂《Alberto Abadie）及哈佛大學經濟學教授圭多·因本斯（Guido Imbens）創立的“匹配估算法”。 由美國芝加哥大學教授杰姆斯·海科曼（James Heckman），日本東京大學經濟學教授市村英彥（Hidehiko lchimura）及美國賓夕法尼亞大學經濟學教授派徹·托德（Petra Todd）創立的“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網，以方便讀者練習和運用。該書闡述了重要的統計學原理和定理，省略了論證，通俗易懂，側重應用，是社會行為科學研究者了解當代前沿因果分析方法的重要工具書。
傾向值分析:統計方法與應用:statistical methods and applications 目錄
1 導論
1．1 觀察研究
1．2 歷史和發展
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 本書的結構
2 反事實框架與假定
2．1 因果關系、內在效度與威脅
2．2 反事實與Neyman-Rubin反事實框架
2．3 可忽略的干預分配假定
2．4 穩定的單元干預值假定
2．5 估計干預效應的方法
2．5．1 四種模型
2．5．2 其他的平衡方法
2．6 統計推斷的基本邏輯
2．7 干預效應的類型
2．8 Heckman的因果關系計量經濟學模型
2．9 結論
3 數據平衡的傳統方法
3．1 數據平衡為何是必需的？一個探究性的例子
3．2 數據平衡的3種方法
3．2．1 常規*小二乘回歸
3．2．2 匹配
3．2．3 分層
3．3 數據模擬的設計
3．4 數據模擬的結果
3．5 數據模擬的啟示
3．6 與應用OLS回歸有關的主要問題
3．7 結論
4 樣本選擇及相關模型
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分布的矩
4．1．4 Heckman模型及其兩步估計量
4．2 干預效應模型
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 干預效應模型在觀察數據中的應用
4．5．2 對一個包含群組隨機設計的項目的干預效應的評估
4．5．3 對缺失數據進行多重填補后運行干預效應模型
4．6 結論
……
5 傾向值匹配及相關模型
6 匹配估計量
7 使用非參數回歸的傾向值分析
8 選擇偏差與敏感性分析
9 總結性評論
參考文獻
人名索引
關鍵詞索引
譯后記
1．1 觀察研究
1．2 歷史和發展
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 本書的結構
2 反事實框架與假定
2．1 因果關系、內在效度與威脅
2．2 反事實與Neyman-Rubin反事實框架
2．3 可忽略的干預分配假定
2．4 穩定的單元干預值假定
2．5 估計干預效應的方法
2．5．1 四種模型
2．5．2 其他的平衡方法
2．6 統計推斷的基本邏輯
2．7 干預效應的類型
2．8 Heckman的因果關系計量經濟學模型
2．9 結論
3 數據平衡的傳統方法
3．1 數據平衡為何是必需的？一個探究性的例子
3．2 數據平衡的3種方法
3．2．1 常規*小二乘回歸
3．2．2 匹配
3．2．3 分層
3．3 數據模擬的設計
3．4 數據模擬的結果
3．5 數據模擬的啟示
3．6 與應用OLS回歸有關的主要問題
3．7 結論
4 樣本選擇及相關模型
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分布的矩
4．1．4 Heckman模型及其兩步估計量
4．2 干預效應模型
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 干預效應模型在觀察數據中的應用
4．5．2 對一個包含群組隨機設計的項目的干預效應的評估
4．5．3 對缺失數據進行多重填補后運行干預效應模型
4．6 結論
……
5 傾向值匹配及相關模型
6 匹配估計量
7 使用非參數回歸的傾向值分析
8 選擇偏差與敏感性分析
9 總結性評論
參考文獻
人名索引
關鍵詞索引
譯后記
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傾向值分析:統計方法與應用:statistical methods and applications 作者簡介
郭申陽，博士，北卡羅來納大學教堂山分校教授。曾在布朗大學（Brown University）從事過博士后研究，在密歇根大學（University of Michigan）、凱斯西儲大學（Case Western Reserve University）、田納西大學（University of Tennessee）和北卡羅來納大學擔任過助理研究員和教師。他是兒童福利、兒童心理衛生服務、福利和醫護服務領域諸多研究報告的作者。擅長應用高級統計模型解決社會福利問題，并一直開設生存分析、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。受邀為國家衛生院（NIH）夏季研習班、兒童局以及社會工作與研究協會會議舉辦過許多次統計學方法討論會——包括事件史分析和傾向值匹配。現任北卡羅來納大學應用統計學工作組（Applied Statistical Working Group）的主任。領導籌劃過全國兒童和青少年福利調查（NSCAW）縱向分析的數據分析工作，并發展出了處理加權（weighting）、聚群（clustering）、發展建模（growth modeling）和傾向值分析等問題的分析策略。目前還領導做選擇項目（Making Choice Project）的數據分析工作，該項目是一項由國家藥品濫用研究所（National Institute of Drug Use）和教育科學院（Institute of Education Sciences）資助的干預試驗。他已經發表大量論文，涉及的領域包括縱向數據（longitudinal data）分析的方法論、多元失敗時間數據（multivariate failure time data）、項目評估和多層建模（multilevel modeling）。擔任《社會服務縱覽》（Social Service Review）期刊的編委會成員，并經常被尋求對高級方法的分析進行評論的期刊邀請作為特約審稿人。他是復旦大學的經濟學碩士和密歇根大學的社會學博士。 馬克.W.弗雷澤，博士，北卡羅來納大學教堂山分校社會工作學院的John A.Tate冠名特聘教授并擔任該學院負責科研的副院長。撰寫過大量有關風險和適應力、兒童行為、兒童和家庭服務以及研究方法等的章節和論文。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進行研究；《評估以家庭為基礎的股務》（Evaluating Family-Based Services），一本介紹家庭研究的方法的教材；在《兒童時期的風險和適應力》（Rish and Resilience in Childhood）一書中，他與同事們介紹了針對兒童虐待、輟學、藥物濫用、暴力行為、意外懷孕和其他社會行為的基于適應力的理論（resilence-based prospectives）；在《做選擇》（Making Choices）一書中，他與合作者構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，他從適應力、風險和保護的角度對暴力行為進行了探究；在《兒童和青少年干預》（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知識方面的進展；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、發展障礙（developmental disabilities）和健康等方面的公共政策的基礎進行了回顧。他最近的著作《干預研究：開發社會項目》（Intervention Research： Developing Social Programs）介紹了設計和開發以事實為基礎的項目（evidence-based programs）中的5個步驟。
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