格致方法定量研究系列：非递归因果模型 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 威廉·D.贝里（William D.Berry） 著，洪岩璧，陈陈 译

图书标签:

• 因果推断
• 定量研究
• 格致方法
• 社会科学
• 统计建模
• 因果模型
• 研究方法
• 数据分析
• 机器学习
• 贝叶斯网络

出版社： 格致出版社

ISBN：9787543221185

版次：1

商品编码：11043775

包装：平装

丛书名： 格致方法.定量研究系列

开本：32开

出版时间：2012-07-01

用纸：胶版纸

页数：123

正文语种：中文

内容简介

《格致方法定量研究系列：非递归因果模型》首先简要回顾了递归模型的基本假设，然后才转入讨论非递归模型如何被应用于估计更为复杂的方程系统，其余部分大都聚焦于“辨识”问题。因为辨识方程系统是研究工作中最为困难的部分，故而努力把这一过程表述清楚成为本书的重要组成部分。这本介绍性著作还有一个优点，作者在解释书中材料时，并不要求读者具备线性代数知识。最后一章，本书回顾了那些已经被确认用于估计非递归模型参数的通用技术。

目录

序
第1章 导论
第1节 概念定义和符号标记法
第2节 递归因果模型：简要回顾
第3节 非递归模型的前提假设

第2章 可辨识性问题
第1节 一个供给与需求的例子
第2节 可辨识性与不可辨识性
第3节 适度可辨识性和过度可辨识性
第4节 为什么某些非递归模型无法被辨识?

第3章 可辨识性的检验
第1节 次序条件
第2节 秩条件
第3节 次序条件的不充分性：一点说明

第4章 修改不可辨识模型

第5章 估计方法
第1节 间接最小二乘法和适度辨识的方程
第2节 二阶段最小二乘法
第3节 二阶段最小二乘法和多元共线性问题
第4节 职业和教育期望模型中的参数估计
第5节 抗议事件暴力行为修正模型

第6章 结论
第1节 其他方程形式
第2节 滞后内生变量
第3节 其他类型的可辨识性限定
第4节 其他的估计方法
第5节 不可观测变量
附录
注释
参考文献
译名对照表

前言/序言

格致方法定量研究系列：非递归因果模型 引言：探寻表象之下的真实关联 在复杂多变的现实世界中，我们常常面临各种现象，它们之间似乎存在着千丝万缕的联系。然而，这些联系究竟是真实的因果关系，还是仅仅是巧合或共同作用的结果？如何才能拨开迷雾，准确地识别和量化事物间的因果机制，从而做出更明智的决策，实现更有效的干预？《格致方法定量研究系列：非递归因果模型》正是为解答这些根本性问题而生。本书并非简单罗列统计技巧，而是致力于构建一套严谨的理论框架与实践方法，引导读者深入理解并掌握在存在相互依赖和潜在混淆因素的复杂系统中，如何准确地辨识和评估因果效应。 “格致”二字，源自中国古代哲学，意指“格物致知”，即通过穷究事物原理来获得真知。本书的初心，正是将这种求真的精神，融入现代定量研究的脉络之中，特别是在分析那些相互影响、而非单向驱动的复杂系统时。我们所要研究的“非递归因果模型”，正是针对现实世界中普遍存在的、变量之间并非简单线性、单向传播的因果结构。例如，一个人的健康状况会影响其工作表现，而工作压力又可能反过来损害其健康。又如，一个国家的教育投入会影响经济发展，而经济繁荣又可能为教育提供更充足的资源。在这些场景下，传统的因果推断方法往往显得捉襟见肘。 本书的核心目标，在于提供一套系统化的方法论，帮助研究者超越简单的相关性分析，深入挖掘数据背后的因果真相。我们将聚焦于构建、识别和估计非递归因果模型，让你能够理解变量之间的复杂互动，区分直接与间接效应，并量化特定干预措施的真实影响。这是一项挑战，但也是一项极具价值的学术追求，它将显著提升你在社会科学、经济学、医学、心理学、环境科学乃至工程学等诸多领域的定量研究能力。 第一部分：理论基石——理解因果的本质与挑战 在正式进入模型构建之前，本书首先会带领读者回顾并深化对“因果”这一概念的理解。我们将探讨因果推理的核心问题：如何从观察性数据中区分因果关系与相关性？我们将深入分析混淆变量（confounders）、中介变量（mediators）、调节变量（moderators）等关键概念，并解释它们为何会对因果推断构成挑战。 因果与相关的辨析： 区分“A发生导致B发生”与“A和B同时发生”之间的本质区别。通过经典案例，揭示相关性不等于因果性的警示。 混淆变量的陷阱： 深入剖析混淆变量如何扭曲我们对真实因果效应的估计。我们将介绍识别混淆变量的方法，以及在研究设计和统计分析中控制混淆变量的重要性。 中介与调节的精妙： 理解变量之间传递因果效应的路径（中介）以及因果效应随其他变量变化的模式（调节）。这将帮助我们更细致地描绘因果网络。 反事实思维在因果推断中的作用： 介绍反事实（counterfactuals）框架，即“如果A没有发生，B会怎样？”这种思想实验如何成为因果推断的理论基础。 非递归模型的必要性： 阐述为何许多现实世界的系统无法用简单的单向因果链条来描述，引入反馈循环、联合决定等概念，强调非递归模型在刻画真实世界复杂性方面的优越性。 第二部分：建模利器——非递归因果模型的构建与识别 本部分是本书的核心内容，我们将详细介绍构建和识别非递归因果模型的理论工具和技术。我们将从结构方程模型（Structural Equation Models, SEM）的视角切入，并在此基础上拓展到更复杂的动态和反馈系统。 结构方程模型（SEM）入门与进阶： 概念回顾： SEM作为刻画变量间线性关系的强大工具，其核心思想——测量模型与结构模型的结合。 路径分析： 理解直接路径、间接路径和总效应的计算。 潜变量与显变量： 如何处理不可直接观测的潜在构念，并通过显变量来衡量。 模型拟合与评估： 掌握评估模型是否良好拟合数据的常用指标（如χ²检验、RMSEA、CFI、TLI等）和方法。 识别非递归模型： 关键问题： 在存在内生性（endogeneity）的情况下，如何进行因果识别，即确保我们估计的是真实的因果效应，而非仅仅是相关性。 识别规则： 介绍不同模型结构的识别条件，包括阶数条件（order condition）和秩条件（rank condition）。 工具变量（Instrumental Variables, IVs）： 深入讲解工具变量法的原理、如何选择有效的工具变量，以及其在识别因果效应中的应用。本书将详细讨论工具变量法的局限性及一些高级应用。 双重差分法（Difference-in-Differences, DiD）： 针对具有时间序列和处理组/控制组的研究设计，介绍DiD的核心思想及其在识别政策效应等方面的应用。 断点回归（Regression Discontinuity Design, RDD）： 探讨在存在明确的分配阈值时，如何利用RDD估计局部因果效应。 处理反馈与联合决定： 联立方程模型（Simultaneous Equation Models, SEMs）： 专门处理变量同时相互影响的情况，例如在经济学中的供给与需求模型。 贝叶斯网络（Bayesian Networks）与有向无环图（Directed Acyclic Graphs, DAGs）： 介绍DAGs作为可视化和分析因果结构的强大工具。我们将学习如何使用DAGs来识别混淆变量、推导因果效应的表达式，以及进行因果推断。 动态模型与时间序列分析： 探讨变量随时间演变的因果关系，包括自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）以及向量自回归模型（VAR）等，并分析其在非递归系统中的应用。 第三部分：实践指南——模型估计、检验与解释 理论框架搭建完成后，本书将回归实践，详细指导读者如何运用统计软件实现模型的估计、检验，并最终对研究结果进行科学的解释。 统计软件的应用： R、Python（Statsmodels, CausalNex等）、Mplus/LISREL等软件的实操指导： 提供清晰的代码示例和操作步骤，帮助读者将理论模型转化为实际的统计分析。 数据预处理与模型构建的流程。 模型估计方法： 最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）： 介绍其基本原理和在SEM中的应用。 两阶段最小二乘法（Two-Stage Least Squares, 2SLS）： 针对工具变量法，详细讲解其估计过程。 广义最小二乘法（Generalized Least Squares, GLS）及其他鲁棒估计方法。 模型诊断与稳健性检验： 残差分析： 检查模型的假设是否被满足。 敏感性分析： 评估模型结果对关键假设或变量的敏感程度。 替代表征： 尝试不同的模型规格或变量定义，检验结果的一致性。 结果解释与推论： 如何解读路径系数、工具变量估计量、双重差分估计量等。 区分统计显著性与实际显著性。 如何基于因果模型提出有意义的政策建议或行动方案。 总结研究的局限性，并指出未来研究的方向。 第四部分：进阶专题与前沿探索 为了满足更广泛和深入的学术需求，本书还触及了一些进阶专题和当前因果推断研究的前沿领域。 非线性因果模型： 探讨当变量间关系非线性时，如何进行因果推断。 因果发现（Causal Discovery）： 介绍从数据中自动发现因果结构的方法。 因果推断在机器学习中的应用： 探讨如何将因果思想融入机器学习模型，以提高模型的泛化能力和可解释性。 因果效应的异质性（Heterogeneous Treatment Effects）： 分析因果效应如何在不同子群体中表现出差异。 因果推断伦理问题： 讨论在研究设计和结果应用中需要注意的伦理考量。 结语：赋能严谨的定量研究，洞察世界的真实脉络 《格致方法定量研究系列：非递归因果模型》旨在为所有从事定量研究的学者、学生以及数据分析专业人士提供一套全面、深入且实用的方法论。通过掌握本书介绍的理论和技术，你将能够更自信地应对复杂系统的因果分析挑战，更准确地理解事物间的真实联系，从而在你的研究领域做出更具影响力的贡献。我们相信，对因果机制的深刻理解，是推动科学进步、解决社会问题、优化决策的关键。本书期待成为你探索这些未知领域的忠实伙伴，助你拨开迷雾，格物致知，达至真知。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的阅读体验是充满挑战的，甚至可以说，它带给我一种近乎“被碾压”的智识压力。我尝试着以一种非常轻松的心态去阅读，希望能在其中找到一些“快速入门”的技巧，但很快就发现这是不可能的。作者的笔触极其克制，他似乎对任何浮夸的语言和肤浅的结论都抱有一种天然的排斥。书中引用的文献数量之庞大，涉及的学科领域之广博，令人咋舌，这表明作者的知识储备是极其深厚的。我注意到，他总是在关键的转折点设置一些非常精妙的逻辑陷阱，如果你只是囫囵吞枣地读过，很容易在后续的章节中发现自己的理解是站不住脚的。这本书的价值不在于它能提供多少现成的工具，而在于它教会你如何“提问”。在很多关于方法论的讨论中，作者深入到了方法论背后的认识论基础，这使得整个讨论的层次一下子拔高了。对于那些在实际研究中遇到瓶颈，感觉自己被困在数据和现象之间的研究者来说，这本书提供了一个“向上看”的机会，让你重新审视自己所站立的土地是否松动。我花了将近一周时间才消化完其中关于“内生性”的那个章节，感觉收获比过去一年阅读的几篇顶刊论文加起来都大。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧，透露着一种老派的、不妥协的学术精神。它没有使用那种花哨的彩插或者大量的图表来分散读者的注意力，而是依靠纯粹的文字力量来构建逻辑大厦。对我而言，这本书的价值主要体现在它对“纯粹因果关系”的执着探求上。在当今大数据和机器学习模型横行的时代，许多人似乎已经满足于“预测的准确性”，而对“解释的有效性”不屑一顾。然而，这本书像一个坚定的守望者，时刻提醒我们，科学的终极目标之一，是理解“为什么”会发生，而不是仅仅知道“会”发生。作者在论述时，常常会使用一种辩论式的、层层递进的语言结构，仿佛在与一位假设中的、充满质疑的同行进行对话。这种对话感使得即使内容再抽象，也不至于让人觉得枯燥。我发现自己经常在阅读完一个复杂的数学推导后，会不由自主地停下来，对着空白处点头，那种豁然开朗的瞬间，是阅读这类硬核学术著作带来的独特快感。它真的把那些在专业会议上被一笔带过的基础假设，拿出来放在显微镜下进行了彻底的解剖。

评分☆☆☆☆☆

这本著作的阅读体验是渐进式的，它不是那种一蹴而就就能掌握的书籍。我发现它非常适合作为博士生课程的参考教材，因为它不仅传授知识，更重要的是培养一种严谨的、批判性的研究思维。作者在行文风格上，倾向于使用非常精确的定义和措辞，每一个动词的选择都似乎经过了深思熟虑，以确保没有任何歧义。在讨论到方法论的局限性时，作者展现出一种罕见的坦诚，他并不试图将任何方法描绘成万能的银弹，而是清晰地标示出每种方法的适用场景和内在的哲学约束。我特别欣赏作者对“时间”在因果关系中扮演角色的深刻洞察，这部分内容极大地启发了我对动态系统研究的思考。这本书没有提供任何现成的、可复制的“套路”，相反，它提供了一套思考的“工具箱”，里面的工具件件精良，但如何使用，完全取决于使用者的心智成熟度和对现实问题的把握能力。总的来说，这是一本能真正沉淀到你学术思维深处的书籍，它会随着你研究经验的增长而不断显现出新的价值。

评分☆☆☆☆☆

这本厚重的砖头书，初拿到手时，那种纸张与油墨混合的特殊气味，仿佛预示着一场智力上的探险即将开始。我被其标题中的“格致方法”所吸引，它不像那些浮于表面的管理学畅销书，而是直指事物运行的底层逻辑。整本书的叙事脉络非常严谨，仿佛是数学家在构建一个精密的证明过程，每一步的推导都建立在前文的坚实基础上。作者显然下了极大的功夫，不仅仅是在梳理既有的理论框架，更是在批判性地审视和重构它们。我尤其欣赏其对“研究哲学”的探讨，那部分内容让我深刻反思了自己以往做研究时那种“为了模型而模型”的倾向。书中的案例分析，虽然在某些点上显得有些学术化和晦涩，但一旦突破了初期的理解障碍，便能体会到其深度所在。它不是一本能让你在咖啡馆里轻松翻阅的书籍，它需要你带着笔记本，随时准备停下来，在草稿纸上画图、推导，才能真正跟上作者的思路。这本书更像是一位沉默寡言的导师，它不会直接给你答案，而是通过提出一系列深刻的问题，引导你去构建自己的认知体系。读完第一章，我就感觉自己的思维框架被校准了一次，那种感觉，就像是长期依赖拐杖的人，突然被要求尝试独立行走，虽有不适，但收获的是更强的核心力量。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书对读者的数学基础有一定的要求，这不是一本可以“快速入门”的科普读物。它更像是一本针对高阶研究人员的“内功心法”。我个人最大的体会是，它极大地拓宽了我对“模型”这一概念的理解边界。以往我总将模型视为一种简化现实的工具，但这本书让我看到，模型本身也可以成为一种深入理解现实的哲学工具。书中对传统计量经济学模型的批判非常犀利，作者没有停留在简单的批判，而是提供了一套更为稳健、更具解释力的替代方案。特别是关于信息结构和决策反馈机制的那几章，内容非常扎实，它迫使我重新审视那些我习以为常的统计检验的局限性。阅读这本书的过程，就像是接受了一次高强度的智力训练，它要求你必须保持高度的专注，任何一丝分神都可能导致你错过一个至关重要的逻辑跳跃点。那些试图在不扎实理论基础上盲目套用复杂方法的从业者，读完这本书后，或许会有一番醍醐灌顶的感悟，认识到方法的有效性远比其表面的复杂性更重要。

评分☆☆☆☆☆

内容讲解简单并且非常适合社科科学专业人士进行统计分析时借鉴

评分☆☆☆☆☆

sage的社会统计学系列丛书，值得学习。

评分☆☆☆☆☆

格致方法定量研究系列：非递归因果模型

评分☆☆☆☆☆

非递归因果模型是一本很好的书!

评分☆☆☆☆☆

《格致方法定量研究系列：非递归因果模型》首先简要回顾了递归模型的基本假设，然后才转入讨论非递归模型如何被应用于估计更为复杂的方程系统，其余部分大都聚焦于“辨识”问题。因为辨识方程系统是研究工作中最为困难的部分，故而努力把这一过程表述清楚成为本书的重要组成部分。这本介绍性著作还有一个优点，作者在解释书中材料时，并不要求读者具备线性代数知识。最后一章，本书回顾了那些已经被确认用于估计非递归模型参数的通用技术。

评分☆☆☆☆☆

原著就是不一样，国内都是一大抄

评分☆☆☆☆☆

整套书全出版吧 小册子系列很好

评分☆☆☆☆☆

很好的书。很好的书。

评分☆☆☆☆☆

非常经典的绿皮书系列!不容错过！