用麵闆數據做因果分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 史蒂芬·E.芬剋爾（Steven E.Finkel） 著，吳曉剛 編，李丁 譯

圖書標籤:

• 麵闆數據
• 因果推斷
• 計量經濟學
• 數據分析
• 統計學
• 經濟學
• 固定效應
• 隨機效應
• DID
• 閤成控製法

齣版社： 格緻齣版社 ， 上海人民齣版社

ISBN：9787543226142

版次：1

商品編碼：11905192

包裝：平裝

叢書名： 格緻方法·定量研究係列

開本：16開

齣版時間：2016-04-01

用紙：膠版紙

頁數：154

字數：92000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：奇幻愛好者 影視愛好者 對當代奇幻、科幻插畫有興趣的讀者

《用麵闆數據做因果分析》一書通過運用大量真實的案例，闡明瞭麵闆數據帶來的因果推論機會，並展示瞭剋服各種分析障礙的方法。麵闆數據是因果分析的內容之一，本書聚焦於麵闆數據建模及幾個重要的模型，分彆進行闡述，相信可以使讀者更深入地瞭解這種重復數據調查方法。

內容簡介

《用麵闆數據做因果分析》對適用於麵闆數據分析的各種模型進行瞭概覽，特彆關注瞭跟蹤調查優越於截麵研究設計的主要領域：變量間因果關係的分析，還討論兩種關於使用麵闆數據進行因果分析的互補性觀點。本書呈現瞭麵闆數據強化因果推論過程的多種方式，並演示瞭如何估計各種含有不同時滯設定、交互影響及測量不完美變量的模型。

作者簡介

史蒂芬?E.芬剋爾（Steven E.Finkel）
美國維吉尼亞大學政府與國際事務係的副教授。在《美國政治科學評論》、《美國政治學雜誌》、《政治學雜誌》、《公共態度季刊》等學術期刊上發錶瞭很多關於政治參與、公共態度以及定量研究方法的文章。

目錄

序
第1章 導論
第2章 用麵闆數據來對變化進行建模
第1節 變化得分模型與滯後內生變量的角色
第2節 穩定得分模型的估計
第3節 其他滯後設定
第4節 麵闆模型估計中的問題
第3章 交互因果模型
第1節 交叉滯後作用模型
第2節 同步作用模型
第3節 交叉滯後及同步作用模型
第4章 測量誤差模型
第1節 基本概念
第2節 單指標模型
第3節 多指標模型
第5章 虛假相關及自相關的擾動項
第1節 公因子模型
第2節 不可測量變量模型
第6章 關於在麵闆分析中進行因果推論的結語
附錄
注釋
參考文獻
譯名對照錶

精彩書摘

上一章的模型都假定X和Y之間為單嚮關係，也就是說，隻有X影響Y，不存在相反的影響。在有些情況下，這一假定完全適用。例如，在分析種族等先天特徵對個體收入變化的影響模型中，或者模擬成年前期的經曆對後來的政治及社會取嚮的研究中，變量之間的時間順序（進而潛在的因果次序 potential causal）是清楚的。在另一些情況下，理論原因將避免對交互因果關係的檢驗，如，在試圖模擬一組被長期觀察的國傢中經濟指標對政府聲望的影響的研究中就是這樣。在這種模型中 、 和（或） 可以被當作相應方程中的外生變量來對待，而參數估計可以通過OLS迴歸獲得，或者，如果沒有測量誤差或自相關誤差項的假定無法滿足的話，通過後麵章節即將討論的其他方法來獲得。
不過在很多分析中，單嚮因果（unidirectional causality）假定是站不住腳的，而且實際上，之所以要進行跟蹤數據分析的主要原因之一就是為瞭確定所關心變量之間的因果順序。例如，在前麵的章節中我們假設群體成員資格會影響一個人的抗議行為傾嚮，而個體長期的政黨認同會決定其在一次競選過程對總統候選人的感覺；但是有關的參與及組織動員理論認為參與抗議活動可能會導緻個體參與更多具有抗議傾嚮的組織，而政治參與理論認為對政治候選人的態度也會改變個體長期的政黨認同。在這些情況下，不同理論將導緻我們懷疑X和Y之間為交互因果關係。
相對於截麵分析，麵闆數據在檢驗變量間可能的交互因果作用上具有絕對優勢。由於截麵數據是在一個時點上收集的，交互效應模型中隻能設定一個變量對另一個變量的同步或同時因果作用，而且對交互因果作用的估計需通過將外部變量整閤進“工具變量（instrumental variables）”分析或兩階段最小二乘分析來進行（Berry，1984）。不過，下麵我們將看到，這些方法成功與否取決於模型是否滿足幾個有關這些外部變量與X、Y及相應方程的擾動項（disturbance terms）的關係的嚴格假定。如在第2章中看到的，麵闆設計的曆時特性允許研究者估計帶滯後因果作用的模型，在這種模型中X的早前值會影響Y的未來取值（或Y的變化），或者相反（Y的早前值會影響X的未來值）。另外，帶有同步或同時因果作用的模型可以在不對外部工具變量的影響做齣假定的情況下得到識彆和估計，這些假定可能是靠不住的，但在截麵研究中卻是必要的。

前言/序言

《麵闆數據因果推斷：原理、方法與實踐》 前言 在現實世界的經濟、社會、政策等諸多領域，我們常常需要迴答“為什麼”的問題：為什麼某項政策會提高就業率？是什麼因素導緻瞭企業盈利能力的差異？某種乾預措施是否真的帶來瞭預期的健康效益？這類問題本質上是關於因果關係的探索。然而，在現實觀察數據中，直接從相關性推斷因果關係常常是誤導性的。數據中的相關性可能源於潛在的混淆因素，或者因果關係的方嚮本身就難以確定。 本書正是為瞭應對這一挑戰而生。我們聚焦於一種強大的數據結構——麵闆數據（Panel Data），並深入探討如何利用它來進行嚴謹的因果推斷。麵闆數據，也稱為縱嚮數據（Longitudinal Data），是指對同一組研究對象（如個人、傢庭、企業、國傢）在不同時間點上進行多次觀測所收集的數據。它巧妙地結閤瞭橫截麵數據（Cross-sectional Data）和時間序列數據（Time-series Data）的優勢，能夠同時捕捉個體異質性（Individual Heterogeneity）和時間動態（Temporal Dynamics），為解決因果識彆難題提供瞭得天獨厚的條件。 本書的寫作目標是為讀者提供一套係統、全麵且實用的麵闆數據因果推斷理論框架和操作指南。我們不僅僅介紹統計模型，更注重解釋這些模型背後的經濟學和統計學邏輯，以及它們如何在實際研究中被應用。我們相信，理解“為什麼”比僅僅掌握“怎麼做”更為重要。因此，本書將深入剖析各種因果推斷方法的假設條件、優勢與局限，並結閤豐富的案例研究，展示如何將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 第一部分：因果推斷的基本概念與挑戰 在踏入麵闆數據因果推斷的浩瀚領域之前，我們需要建立堅實的理論基礎。本部分將首先迴顧因果推斷的核心概念，強調“因果關係”與“相關性”之間的本質區彆。我們將引入因果推斷的“黃金標準”——隨機對照試驗（Randomized Controlled Trials, RCTs），並解釋其為何能夠有效地解決混淆偏誤（Confounding Bias），但也指齣其在許多現實場景中難以實施或存在倫理限製。 隨後，我們將深入探討在非實驗性研究中，尤其是利用觀測數據進行因果推斷時所麵臨的普遍挑戰。混淆偏誤（Confounding Bias）是其中最為核心的問題。我們將詳細闡述混淆偏誤的來源，例如遺漏變量偏誤（Omitted Variable Bias）、選擇偏誤（Selection Bias）以及測量誤差（Measurement Error）等。理解這些偏誤的根源，是後續掌握麵闆數據因果推斷方法論的關鍵。 本書還將介紹幾個重要的因果推斷框架，例如潛在結果框架（Potential Outcome Framework），也稱為Rubin因果模型。我們將通過直觀的例子，解釋“反事實”（Counterfactual）的概念，以及如何通過比較實際結果和反事實結果來定義和估計因果效應。此外，我們還將簡要介紹結構性因果模型（Structural Causal Models, SCMs）及其在圖模型（Graphical Models）中的應用，為理解更復雜的因果結構打下基礎。 第二部分：麵闆數據的優勢與基本模型 本部分將聚焦於麵闆數據本身的特性，闡述其為何成為因果推斷的有力工具。我們將詳細介紹麵闆數據的基本結構，包括橫截麵維度（個體）和時間維度（時間點），並討論不同類型的麵闆數據，如平衡麵闆（Balanced Panel）和非平衡麵闆（Unbalanced Panel）。 我們將深入探討麵闆數據如何幫助我們解決因果推斷中的核心挑戰，特彆是如何控製個體特異性（Unobserved Individual Heterogeneity）。我們將介紹麵闆數據模型中最基礎但至關重要的兩種設定：固定效應模型（Fixed Effects Model, FEM）和隨機效應模型（Random Effects Model, REM）。 固定效應模型（FEM）：我們將詳細解釋固定效應模型的原理，即通過在模型中引入個體固定效應（或稱個體截距）來“吸收”那些不隨時間變化的、且可能與處理變量相關的、但又無法被觀測到的個體特異性因素。我們將討論“類比處理”（Within Transformation）和“差分”（First-differencing）等處理固定效應的數學推導和實際應用。重點將放在理解固定效應模型如何提供“同一主體在不同時間點”的比較，從而有效地控製瞭個體層麵的混淆因素。 隨機效應模型（REM）：與固定效應模型相對，我們將介紹隨機效應模型的假設，即個體特異性被假定為與模型中的其他解釋變量無關的隨機項。我們將解釋在何種情況下隨機效應模型是適用的，以及它與固定效應模型在效率和假設條件上的權衡。我們將討論如何通過似然比檢驗（Likelihood Ratio Test）或Hausman檢驗（Hausman Test）來選擇固定效應模型還是隨機效應模型。 此外，本部分還將介紹麵闆數據中常用的迴歸技術，如混閤效應模型（Pooled OLS），並解釋為何在存在個體異質性時，簡單混閤效應模型往往會産生有偏估計。我們將通過清晰的數學推導和直觀的解釋，幫助讀者理解不同麵闆數據模型的內在邏輯和適用場景。 第三部分：高級麵闆數據因果推斷方法 在掌握瞭麵闆數據的基本模型後，本部分將進一步深入到更復雜、更具因果識彆力的麵闆數據因果推斷方法。這些方法旨在解決那些僅靠固定效應模型難以完全消除的偏誤，例如內生性（Endogeneity）、時變混淆因素（Time-varying Confounders）以及處理效應的異質性（Heterogeneous Treatment Effects）等。 工具變量法（Instrumental Variables, IV）與麵闆數據：我們將介紹如何在麵闆數據框架下應用工具變量法。重點將放在如何尋找滿足“相關性”、“外生性”和“排他性約束”（Exclusion Restriction）的工具變量，以及如何利用麵闆數據的結構來識彆和估計處理效應。我們將詳細講解兩階段最小二乘法（Two-Stage Least Squares, 2SLS）在麵闆數據中的應用，以及固定效應工具變量（Fixed Effects IV）等具體模型。 差分中差分法（Difference-in-Differences, DiD）：DiD方法是利用麵闆數據進行因果推斷的強大工具，尤其適用於評估政策或乾預措施的效應。我們將詳細闡述DiD法的核心思想，即通過比較接受處理的組在處理前後的變化與未接受處理的組在相同時間段內的變化差異，來估計處理效應。我們將深入討論DiD法的核心假設——平行趨勢假設（Parallel Trends Assumption），以及如何通過各種方法來檢驗和應對其違反。本書將涵蓋靜態DiD、動態DiD以及多期DiD等多種變體，並展示其在實際研究中的應用。 迴歸不連續設計（Regression Discontinuity Design, RDD）與麵闆數據：RDD方法在存在明確的賦值變量（Running Variable）和閾值（Threshold）時，是一種非常接近RCT的準實驗方法。我們將介紹如何在麵闆數據中應用RDD，例如在時間維度或個體維度上構建RDD。我們將詳細講解RDD的關鍵假設，即在閾值附近，個體的其他特徵大緻相同，以及如何利用局部綫性迴歸（Local Linear Regression）等技術來估計局部平均處理效應（Local Average Treatment Effect, LATE）。 傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）與麵闆數據：雖然PSM更多地與橫截麵數據相關，但我們將探討如何將其擴展到麵闆數據場景，例如在特定時間點進行匹配，或者利用麵闆數據中的動態信息來改進匹配質量。我們將討論麵闆數據PSM的優勢與局限，以及如何將其與固定效應模型等方法結閤使用。 事件史分析（Event History Analysis）與麵闆數據：我們將介紹如何利用麵闆數據分析事件發生的時間，例如客戶流失、産品上市、疾病發作等。我們將探討生存分析（Survival Analysis）的基本概念，以及Cox比例風險模型（Cox Proportional Hazards Model）在麵闆數據中的應用，並討論如何將其與因果推斷的框架相結閤，來評估特定因素對事件發生概率的影響。 第四部分：實踐應用與案例研究 理論的掌握最終需要通過實踐來鞏固。本部分將通過一係列精心挑選的案例研究，展示如何將本書所介紹的麵闆數據因果推斷方法應用於實際研究中。這些案例將涵蓋經濟學、社會學、公共衛生、管理學等多個領域，例如： 政策評估：利用DiD方法評估某項財政刺激政策對地區就業率的影響，或者利用RDD分析教育改革措施對學生考試成績的影響。 市場營銷：利用麵闆數據工具變量法分析廣告投入對企業銷售額的影響，控製內生性問題。 微觀經濟學：利用固定效應模型分析傢庭收入變化對消費行為的影響，控製不可觀測的傢庭固定因素。 公共衛生：利用麵闆數據分析某項健康乾預措施對居民健康指標的影響，並考慮個體特異性和時變因素。 在每個案例研究中，我們將詳細展示： 1. 研究問題的提齣：清晰界定因果關係的研究目標。 2. 數據的收集與整理：介紹所使用數據的類型、變量定義和清洗過程。 3. 方法的選擇與論證：解釋為何選擇特定的麵闆數據因果推斷方法，並論證其適用性。 4. 模型的估計與結果解讀：展示具體的模型設定、統計軟件的應用，並深入解讀估計結果，包括因果效應的大小、顯著性以及經濟學含義。 5. 穩健性檢驗：進行各種穩健性檢驗，以確保研究結果的可靠性，例如改變模型設定、剔除部分樣本、使用替代變量等。 6. 結論與研究的局限性：總結研究發現，並討論其潛在的局限性和未來研究方嚮。 第五部分：軟件實現與進階主題 為瞭幫助讀者將理論付諸實踐，本部分將提供關於如何使用主流統計軟件（如Stata, R, Python）實現麵闆數據因果推斷方法的指導。我們將提供具體的代碼示例和操作流程，讓讀者能夠快速上手。 此外，本書還將對一些進階主題進行簡要介紹，為有興趣的讀者提供進一步探索的方嚮，例如： 雙重差分（Synthetic Control Method, SCM）：當隻有一個處理單元時，如何利用閤成控製方法來模擬反事實。 麵闆數據的內生性處理：更深入地探討如何處理麵闆數據中的各種內生性問題，包括動態麵闆模型（Dynamic Panel Models）中的內生性。 異質性處理效應（Heterogeneous Treatment Effects）：如何估計處理效應在不同子群體中的差異。 貝葉斯麵闆數據因果推斷：介紹貝葉斯方法的視角和應用。 因果推斷的診斷與診斷工具：如何評估模型的假設是否滿足，以及如何診斷潛在問題。 結語 本書力求成為一本實用、權威的麵闆數據因果推斷指南。我們相信，通過深入理解因果推斷的原理，掌握麵闆數據的強大功能，並熟練運用各種統計工具，研究者們將能夠更嚴謹、更有效地迴答現實世界中的“為什麼”問題。我們希望本書能夠激發您對因果推斷的濃厚興趣，並為您的學術研究和實際工作提供堅實的支撐。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實用性是我最看重的一點。我平時工作中需要處理大量跨期截麵數據，很多時候苦於找不到係統性的指導。這本書在這方麵做得非常齣色，它詳細介紹瞭各種固定效應、隨機效應模型的選擇標準，以及如何在實際軟件中進行操作。書中的代碼示例貼閤前沿的計量軟件，更新及時，這對於我們這些需要立即應用到工作中的人來說，無疑是節省瞭大量摸索時間。它真正做到瞭理論與實踐的無縫對接。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我感覺自己對計量分析的信心大增。作者的敘述方式非常嚴謹，邏輯鏈條緊密，幾乎沒有跳躍感。我尤其欣賞它在方法論上的深度探討，不僅僅停留在“如何操作”的層麵，更深入到“為什麼這麼做”的原理層麵。對於如何識彆和處理內生性問題，書中給齣瞭多種解決方案的對比分析，這種批判性的思維訓練對我幫助非常大。它不是一本簡單的“工具書”，更像是一位經驗豐富的導師在手把手的指導你如何進行高質量的研究。

評分☆☆☆☆☆

這本書在處理數據方麵展現瞭極高的專業水準。它不僅僅關注模型的估計，更強調數據預處理和結果檢驗的重要性。對於麵闆數據中常見的異方差、自相關等問題，書中給齣瞭詳盡的診斷方法和修正策略，這一點在很多同類書籍中往往是一筆帶過的。我個人認為，這些細節恰恰是區分普通分析和優秀研究的關鍵所在。這本書的價值在於它教會瞭讀者如何以一個“研究者”而非僅僅是“操作者”的身份去看待和處理數據，是非常值得推薦的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計很有品味，封麵素雅大方，拿在手裏很有質感。我一直對計量經濟學的應用性很感興趣，尤其是如何將理論模型有效地應用到實際問題中去。這本書的內容編排清晰流暢，從最基礎的概念引入，逐步深入到復雜的模型構建和實證分析。作者在講解時，常常會結閤一些經典的案例，讓我對抽象的統計概念有瞭更直觀的理解。特彆是對於麵闆數據這種復雜結構的處理，書中提供的具體步驟和注意事項非常詳盡，對於初學者來說是一個絕佳的入門嚮導。

評分☆☆☆☆☆

我特彆喜歡這本書的結構安排。它沒有一開始就堆砌復雜的數學公式，而是花瞭相當大的篇幅來構建研究的直覺和背景知識。這種由淺入深的漸進式學習路徑，使得即便是對計量經濟學有些許畏懼的讀者，也能平穩地過渡到更高級的主題。作者的語言風格在保持學術嚴謹性的同時，又充滿瞭啓發性，讓人讀起來不覺得枯燥乏味。我甚至會把它當作一本參考手冊，在遇到具體問題時，隨時翻閱相關章節，總能找到清晰的解答和深入的見解。

評分☆☆☆☆☆

質量很好，價格閤理，發貨迅速，很贊的寶貝，缺點就是內容雜亂，有拼湊之感，但內容很詳實，還可以更流暢自然一些，總之對得起這個價格，必須好評！

評分☆☆☆☆☆

學習下麵闆數據的處理，還行吧。

評分☆☆☆☆☆

非常喜歡 非常喜歡 非常喜歡

評分☆☆☆☆☆

很好的東西，還是挺不錯的！值得耐心去看

評分☆☆☆☆☆

收到貨瞭，書覺得挺不錯的

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OK

評分☆☆☆☆☆

好書，好書，好書。

評分☆☆☆☆☆

還得看著那些思想男士牛仔褲現在穆沙拉卡

評分☆☆☆☆☆

很實用的一本操作指南，方法論的佳作