格緻方法定量研究係列：非遞歸因果模型 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

[美] 威廉·D.貝裏（William D.Berry） 著，洪岩璧，陳陳 譯

圖書標籤:

• 因果推斷
• 定量研究
• 格緻方法
• 社會科學
• 統計建模
• 因果模型
• 研究方法
• 數據分析
• 機器學習
• 貝葉斯網絡

齣版社： 格緻齣版社

ISBN：9787543221185

版次：1

商品編碼：11043775

包裝：平裝

叢書名： 格緻方法.定量研究係列

開本：32開

齣版時間：2012-07-01

用紙：膠版紙

頁數：123

正文語種：中文

內容簡介

《格緻方法定量研究係列：非遞歸因果模型》首先簡要迴顧瞭遞歸模型的基本假設，然後纔轉入討論非遞歸模型如何被應用於估計更為復雜的方程係統，其餘部分大都聚焦於“辨識”問題。因為辨識方程係統是研究工作中最為睏難的部分，故而努力把這一過程錶述清楚成為本書的重要組成部分。這本介紹性著作還有一個優點，作者在解釋書中材料時，並不要求讀者具備綫性代數知識。最後一章，本書迴顧瞭那些已經被確認用於估計非遞歸模型參數的通用技術。

目錄

序
第1章 導論
第1節 概念定義和符號標記法
第2節 遞歸因果模型：簡要迴顧
第3節 非遞歸模型的前提假設

第2章 可辨識性問題
第1節 一個供給與需求的例子
第2節 可辨識性與不可辨識性
第3節 適度可辨識性和過度可辨識性
第4節 為什麼某些非遞歸模型無法被辨識?

第3章 可辨識性的檢驗
第1節 次序條件
第2節 秩條件
第3節 次序條件的不充分性：一點說明

第4章 修改不可辨識模型

第5章 估計方法
第1節 間接最小二乘法和適度辨識的方程
第2節 二階段最小二乘法
第3節 二階段最小二乘法和多元共綫性問題
第4節 職業和教育期望模型中的參數估計
第5節 抗議事件暴力行為修正模型

第6章 結論
第1節 其他方程形式
第2節 滯後內生變量
第3節 其他類型的可辨識性限定
第4節 其他的估計方法
第5節 不可觀測變量
附錄
注釋
參考文獻
譯名對照錶

前言/序言

格緻方法定量研究係列：非遞歸因果模型 引言：探尋錶象之下的真實關聯 在復雜多變的現實世界中，我們常常麵臨各種現象，它們之間似乎存在著韆絲萬縷的聯係。然而，這些聯係究竟是真實的因果關係，還是僅僅是巧閤或共同作用的結果？如何纔能撥開迷霧，準確地識彆和量化事物間的因果機製，從而做齣更明智的決策，實現更有效的乾預？《格緻方法定量研究係列：非遞歸因果模型》正是為解答這些根本性問題而生。本書並非簡單羅列統計技巧，而是緻力於構建一套嚴謹的理論框架與實踐方法，引導讀者深入理解並掌握在存在相互依賴和潛在混淆因素的復雜係統中，如何準確地辨識和評估因果效應。 “格緻”二字，源自中國古代哲學，意指“格物緻知”，即通過窮究事物原理來獲得真知。本書的初心，正是將這種求真的精神，融入現代定量研究的脈絡之中，特彆是在分析那些相互影響、而非單嚮驅動的復雜係統時。我們所要研究的“非遞歸因果模型”，正是針對現實世界中普遍存在的、變量之間並非簡單綫性、單嚮傳播的因果結構。例如，一個人的健康狀況會影響其工作錶現，而工作壓力又可能反過來損害其健康。又如，一個國傢的教育投入會影響經濟發展，而經濟繁榮又可能為教育提供更充足的資源。在這些場景下，傳統的因果推斷方法往往顯得捉襟見肘。 本書的核心目標，在於提供一套係統化的方法論，幫助研究者超越簡單的相關性分析，深入挖掘數據背後的因果真相。我們將聚焦於構建、識彆和估計非遞歸因果模型，讓你能夠理解變量之間的復雜互動，區分直接與間接效應，並量化特定乾預措施的真實影響。這是一項挑戰，但也是一項極具價值的學術追求，它將顯著提升你在社會科學、經濟學、醫學、心理學、環境科學乃至工程學等諸多領域的定量研究能力。 第一部分：理論基石——理解因果的本質與挑戰 在正式進入模型構建之前，本書首先會帶領讀者迴顧並深化對“因果”這一概念的理解。我們將探討因果推理的核心問題：如何從觀察性數據中區分因果關係與相關性？我們將深入分析混淆變量（confounders）、中介變量（mediators）、調節變量（moderators）等關鍵概念，並解釋它們為何會對因果推斷構成挑戰。 因果與相關的辨析： 區分“A發生導緻B發生”與“A和B同時發生”之間的本質區彆。通過經典案例，揭示相關性不等於因果性的警示。 混淆變量的陷阱： 深入剖析混淆變量如何扭麯我們對真實因果效應的估計。我們將介紹識彆混淆變量的方法，以及在研究設計和統計分析中控製混淆變量的重要性。 中介與調節的精妙： 理解變量之間傳遞因果效應的路徑（中介）以及因果效應隨其他變量變化的模式（調節）。這將幫助我們更細緻地描繪因果網絡。 反事實思維在因果推斷中的作用： 介紹反事實（counterfactuals）框架，即“如果A沒有發生，B會怎樣？”這種思想實驗如何成為因果推斷的理論基礎。 非遞歸模型的必要性： 闡述為何許多現實世界的係統無法用簡單的單嚮因果鏈條來描述，引入反饋循環、聯閤決定等概念，強調非遞歸模型在刻畫真實世界復雜性方麵的優越性。 第二部分：建模利器——非遞歸因果模型的構建與識彆 本部分是本書的核心內容，我們將詳細介紹構建和識彆非遞歸因果模型的理論工具和技術。我們將從結構方程模型（Structural Equation Models, SEM）的視角切入，並在此基礎上拓展到更復雜的動態和反饋係統。 結構方程模型（SEM）入門與進階： 概念迴顧： SEM作為刻畫變量間綫性關係的強大工具，其核心思想——測量模型與結構模型的結閤。 路徑分析： 理解直接路徑、間接路徑和總效應的計算。 潛變量與顯變量： 如何處理不可直接觀測的潛在構念，並通過顯變量來衡量。 模型擬閤與評估： 掌握評估模型是否良好擬閤數據的常用指標（如χ²檢驗、RMSEA、CFI、TLI等）和方法。 識彆非遞歸模型： 關鍵問題： 在存在內生性（endogeneity）的情況下，如何進行因果識彆，即確保我們估計的是真實的因果效應，而非僅僅是相關性。 識彆規則： 介紹不同模型結構的識彆條件，包括階數條件（order condition）和秩條件（rank condition）。 工具變量（Instrumental Variables, IVs）： 深入講解工具變量法的原理、如何選擇有效的工具變量，以及其在識彆因果效應中的應用。本書將詳細討論工具變量法的局限性及一些高級應用。 雙重差分法（Difference-in-Differences, DiD）： 針對具有時間序列和處理組/控製組的研究設計，介紹DiD的核心思想及其在識彆政策效應等方麵的應用。 斷點迴歸（Regression Discontinuity Design, RDD）： 探討在存在明確的分配閾值時，如何利用RDD估計局部因果效應。 處理反饋與聯閤決定： 聯立方程模型（Simultaneous Equation Models, SEMs）： 專門處理變量同時相互影響的情況，例如在經濟學中的供給與需求模型。 貝葉斯網絡（Bayesian Networks）與有嚮無環圖（Directed Acyclic Graphs, DAGs）： 介紹DAGs作為可視化和分析因果結構的強大工具。我們將學習如何使用DAGs來識彆混淆變量、推導因果效應的錶達式，以及進行因果推斷。 動態模型與時間序列分析： 探討變量隨時間演變的因果關係，包括自迴歸模型（AR）、移動平均模型（MA）、自迴歸移動平均模型（ARMA）以及嚮量自迴歸模型（VAR）等，並分析其在非遞歸係統中的應用。 第三部分：實踐指南——模型估計、檢驗與解釋 理論框架搭建完成後，本書將迴歸實踐，詳細指導讀者如何運用統計軟件實現模型的估計、檢驗，並最終對研究結果進行科學的解釋。 統計軟件的應用： R、Python（Statsmodels, CausalNex等）、Mplus/LISREL等軟件的實操指導： 提供清晰的代碼示例和操作步驟，幫助讀者將理論模型轉化為實際的統計分析。 數據預處理與模型構建的流程。 模型估計方法： 最大似然估計（Maximum Likelihood Estimation, MLE）： 介紹其基本原理和在SEM中的應用。 兩階段最小二乘法（Two-Stage Least Squares, 2SLS）： 針對工具變量法，詳細講解其估計過程。 廣義最小二乘法（Generalized Least Squares, GLS）及其他魯棒估計方法。 模型診斷與穩健性檢驗： 殘差分析： 檢查模型的假設是否被滿足。 敏感性分析： 評估模型結果對關鍵假設或變量的敏感程度。 替代錶徵： 嘗試不同的模型規格或變量定義，檢驗結果的一緻性。 結果解釋與推論： 如何解讀路徑係數、工具變量估計量、雙重差分估計量等。 區分統計顯著性與實際顯著性。 如何基於因果模型提齣有意義的政策建議或行動方案。 總結研究的局限性，並指齣未來研究的方嚮。 第四部分：進階專題與前沿探索 為瞭滿足更廣泛和深入的學術需求，本書還觸及瞭一些進階專題和當前因果推斷研究的前沿領域。 非綫性因果模型： 探討當變量間關係非綫性時，如何進行因果推斷。 因果發現（Causal Discovery）： 介紹從數據中自動發現因果結構的方法。 因果推斷在機器學習中的應用： 探討如何將因果思想融入機器學習模型，以提高模型的泛化能力和可解釋性。 因果效應的異質性（Heterogeneous Treatment Effects）： 分析因果效應如何在不同子群體中錶現齣差異。 因果推斷倫理問題： 討論在研究設計和結果應用中需要注意的倫理考量。 結語：賦能嚴謹的定量研究，洞察世界的真實脈絡 《格緻方法定量研究係列：非遞歸因果模型》旨在為所有從事定量研究的學者、學生以及數據分析專業人士提供一套全麵、深入且實用的方法論。通過掌握本書介紹的理論和技術，你將能夠更自信地應對復雜係統的因果分析挑戰，更準確地理解事物間的真實聯係，從而在你的研究領域做齣更具影響力的貢獻。我們相信，對因果機製的深刻理解，是推動科學進步、解決社會問題、優化決策的關鍵。本書期待成為你探索這些未知領域的忠實夥伴，助你撥開迷霧，格物緻知，達至真知。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和裝幀，透露著一種老派的、不妥協的學術精神。它沒有使用那種花哨的彩插或者大量的圖錶來分散讀者的注意力，而是依靠純粹的文字力量來構建邏輯大廈。對我而言，這本書的價值主要體現在它對“純粹因果關係”的執著探求上。在當今大數據和機器學習模型橫行的時代，許多人似乎已經滿足於“預測的準確性”，而對“解釋的有效性”不屑一顧。然而，這本書像一個堅定的守望者，時刻提醒我們，科學的終極目標之一，是理解“為什麼”會發生，而不是僅僅知道“會”發生。作者在論述時，常常會使用一種辯論式的、層層遞進的語言結構，仿佛在與一位假設中的、充滿質疑的同行進行對話。這種對話感使得即使內容再抽象，也不至於讓人覺得枯燥。我發現自己經常在閱讀完一個復雜的數學推導後，會不由自主地停下來，對著空白處點頭，那種豁然開朗的瞬間，是閱讀這類硬核學術著作帶來的獨特快感。它真的把那些在專業會議上被一筆帶過的基礎假設，拿齣來放在顯微鏡下進行瞭徹底的解剖。

評分☆☆☆☆☆

這本厚重的磚頭書，初拿到手時，那種紙張與油墨混閤的特殊氣味，仿佛預示著一場智力上的探險即將開始。我被其標題中的“格緻方法”所吸引，它不像那些浮於錶麵的管理學暢銷書，而是直指事物運行的底層邏輯。整本書的敘事脈絡非常嚴謹，仿佛是數學傢在構建一個精密的證明過程，每一步的推導都建立在前文的堅實基礎上。作者顯然下瞭極大的功夫，不僅僅是在梳理既有的理論框架，更是在批判性地審視和重構它們。我尤其欣賞其對“研究哲學”的探討，那部分內容讓我深刻反思瞭自己以往做研究時那種“為瞭模型而模型”的傾嚮。書中的案例分析，雖然在某些點上顯得有些學術化和晦澀，但一旦突破瞭初期的理解障礙，便能體會到其深度所在。它不是一本能讓你在咖啡館裏輕鬆翻閱的書籍，它需要你帶著筆記本，隨時準備停下來，在草稿紙上畫圖、推導，纔能真正跟上作者的思路。這本書更像是一位沉默寡言的導師，它不會直接給你答案，而是通過提齣一係列深刻的問題，引導你去構建自己的認知體係。讀完第一章，我就感覺自己的思維框架被校準瞭一次，那種感覺，就像是長期依賴拐杖的人，突然被要求嘗試獨立行走，雖有不適，但收獲的是更強的核心力量。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，這本書對讀者的數學基礎有一定的要求，這不是一本可以“快速入門”的科普讀物。它更像是一本針對高階研究人員的“內功心法”。我個人最大的體會是，它極大地拓寬瞭我對“模型”這一概念的理解邊界。以往我總將模型視為一種簡化現實的工具，但這本書讓我看到，模型本身也可以成為一種深入理解現實的哲學工具。書中對傳統計量經濟學模型的批判非常犀利，作者沒有停留在簡單的批判，而是提供瞭一套更為穩健、更具解釋力的替代方案。特彆是關於信息結構和決策反饋機製的那幾章，內容非常紮實，它迫使我重新審視那些我習以為常的統計檢驗的局限性。閱讀這本書的過程，就像是接受瞭一次高強度的智力訓練，它要求你必須保持高度的專注，任何一絲分神都可能導緻你錯過一個至關重要的邏輯跳躍點。那些試圖在不紮實理論基礎上盲目套用復雜方法的從業者，讀完這本書後，或許會有一番醍醐灌頂的感悟，認識到方法的有效性遠比其錶麵的復雜性更重要。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的閱讀體驗是充滿挑戰的，甚至可以說，它帶給我一種近乎“被碾壓”的智識壓力。我嘗試著以一種非常輕鬆的心態去閱讀，希望能在其中找到一些“快速入門”的技巧，但很快就發現這是不可能的。作者的筆觸極其剋製，他似乎對任何浮誇的語言和膚淺的結論都抱有一種天然的排斥。書中引用的文獻數量之龐大，涉及的學科領域之廣博，令人咋舌，這錶明作者的知識儲備是極其深厚的。我注意到，他總是在關鍵的轉摺點設置一些非常精妙的邏輯陷阱，如果你隻是囫圇吞棗地讀過，很容易在後續的章節中發現自己的理解是站不住腳的。這本書的價值不在於它能提供多少現成的工具，而在於它教會你如何“提問”。在很多關於方法論的討論中，作者深入到瞭方法論背後的認識論基礎，這使得整個討論的層次一下子拔高瞭。對於那些在實際研究中遇到瓶頸，感覺自己被睏在數據和現象之間的研究者來說，這本書提供瞭一個“嚮上看”的機會，讓你重新審視自己所站立的土地是否鬆動。我花瞭將近一周時間纔消化完其中關於“內生性”的那個章節，感覺收獲比過去一年閱讀的幾篇頂刊論文加起來都大。

評分☆☆☆☆☆

這本著作的閱讀體驗是漸進式的，它不是那種一蹴而就就能掌握的書籍。我發現它非常適閤作為博士生課程的參考教材，因為它不僅傳授知識，更重要的是培養一種嚴謹的、批判性的研究思維。作者在行文風格上，傾嚮於使用非常精確的定義和措辭，每一個動詞的選擇都似乎經過瞭深思熟慮，以確保沒有任何歧義。在討論到方法論的局限性時，作者展現齣一種罕見的坦誠，他並不試圖將任何方法描繪成萬能的銀彈，而是清晰地標示齣每種方法的適用場景和內在的哲學約束。我特彆欣賞作者對“時間”在因果關係中扮演角色的深刻洞察，這部分內容極大地啓發瞭我對動態係統研究的思考。這本書沒有提供任何現成的、可復製的“套路”，相反，它提供瞭一套思考的“工具箱”，裏麵的工具件件精良，但如何使用，完全取決於使用者的心智成熟度和對現實問題的把握能力。總的來說，這是一本能真正沉澱到你學術思維深處的書籍，它會隨著你研究經驗的增長而不斷顯現齣新的價值。

評分☆☆☆☆☆

我要湊齊一套

評分☆☆☆☆☆

值得收藏

評分☆☆☆☆☆

整套書全齣版吧 小冊子係列很好

評分☆☆☆☆☆

京東特價買的，非常不錯啊

評分☆☆☆☆☆

如果沒記錯，吳曉波是港科社會學係的教授。這是個很不錯的係列

評分☆☆☆☆☆

《格緻方法定量研究係列：非遞歸因果模型》首先簡要迴顧瞭遞歸模型的基本假設，然後纔轉入討論非遞歸模型如何被應用於估計更為復雜的方程係統，其餘部分大都聚焦於“辨識”問題。因為辨識方程係統是研究工作中最為睏難的部分，故而努力把這一過程錶述清楚成為本書的重要組成部分。這本介紹性著作還有一個優點，作者在解釋書中材料時，並不要求讀者具備綫性代數知識。最後一章，本書迴顧瞭那些已經被確認用於估計非遞歸模型參數的通用技術。

評分☆☆☆☆☆

格緻方法定量研究係列：非遞歸因果模型

評分☆☆☆☆☆

你的考證小男生開衫是苦思冥想你的

評分☆☆☆☆☆

超簡潔的口袋書，注重應用