萬捲方法·傾嚮值分析：統計方法與應用 [Propensity Score Analysis:Statistical Methods and Applications] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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郭申陽，[美] 馬剋·W弗雷澤（Mark W.Fraser） 著，郭誌剛 等 譯

圖書標籤:

• 傾嚮得分分析
• 因果推斷
• 統計方法
• 計量經濟學
• 數據分析
• 觀察性研究
• 醫學統計
• 生物統計
• 流行病學
• SAS
• R語言
• Stata

齣版社： 重慶大學齣版社

ISBN：9787562466222

版次：1

商品編碼：11029683

包裝：平裝

叢書名： 萬捲方法

外文名稱：Propensity Score Analysis:Statistical Methods and Applications

開本：16開

齣版時間：2012-06-01

用紙：膠版紙

頁數：24

內容簡介

《萬捲方法·傾嚮值分析：統計方法與應用》係統介紹瞭四種用於因果的前沿統計方法：
1 由2000年諾貝爾經濟學得主美國芝加哥大學教授傑姆斯·海科曼（James Heckman）創立的“樣本選擇模型”。
2 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 “傾嚮值匹配方法”。
3 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”。
4 由美國芝加哥大學教授傑姆斯·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於互聯網，以方便讀者練習和運用。該書闡述瞭重要的統計學原理和定理，省略瞭論證，通俗易懂，側重應用，是社會行為科學研究者瞭解當代前沿因果分析方法的重要工具書。

內頁插圖

目錄

1 導論
1.1 觀察研究
1.2 曆史和發展
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 為何和何時需要傾嚮值分析
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 因果關係、內在效度與威脅
2.2 反事實與Neyman-Rubin反事實框架
2.3 可忽略的乾預分配假定
2.4 穩定的單元乾預值假定
2.5 估計乾預效應的方法
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 乾預效應的類型
2.8 Heckman的因果關係計量經濟學模型
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 常規最小二乘迴歸
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 數據模擬的啓示
3.6 與應用OLS迴歸有關的主要問題
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 為什麼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 乾預效應模型
4.3 工具變量估計量
4.4 Stata程序概述及treatreg的主要特徵
4.5 舉例
4.5.1 乾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乾預效應的評估
4.5.3 對缺失數據進行多重填補後運行乾預效應模型
4.6 結論

5 傾嚮值匹配及相關模型
5.1 概述
5.2 維度問題以及傾嚮值的性質
5.3 估計傾嚮值
5.3.1 二分類logistic迴歸
5.3.2 設定預測傾嚮值正確模型的策略
5.3.3 Hirano和Imbens基於預設的臨界t值來設定預測變量的方法
5.3.4 一般化加速建模
5.4 匹配
5.4.1 貧婪匹配
5.4.2 最佳匹配
5.4.3 精細平衡
5.5 匹配後分析
5.5.1 貪婪匹配後的多元分析
5.5.2 貪婪匹配後的分層
5.5.3 計算協變量不平衡的指數
5.5.4 最佳匹配後使用Hodges-Lehmann有序秩檢驗進行結果分析
5.5.5 基於以最佳成對匹配所得樣本的迴歸調整
……
6 匹配估計量
7 使用非參數迴歸的傾嚮值分析
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
譯後記

精彩書摘

和大多數評估一樣，數據集裏的很多研究變量都包含缺失值。在進行評估分析之前，我們使用多重填補方法對缺失數據進行填補。使用這一方法，我們為每一個結果變量構造瞭50個填補數據文件。根據我們針對這50個數據集的分析結果，這一填補取得瞭99%的相對效率。遵照填補缺失數據中的慣常做法，我們為所有案例的缺失值進行填補，但結果變量上有缺失數據的案例被刪除瞭。這樣一來，最終分析的樣本規模會隨著結果變量而變動。
使用多重填補文件（即本例中50個不同的數據文件），我們首先對每一個文件運行nnmatch命令然後使用Rubin法則來匯總點估計和標準誤以構建一套對每個結果變量進行顯著性檢驗的統計量。請讀者參考本書的附屬網頁，我們在上麵提供瞭有關的命令語法，這些語法針對每一結果運行nnmatch命令50次和用於使用Rubin法則進行匯總。
為瞭分析齣現在四年級學年和五年級學年中的結果變化，我們首先使用3種方法分析整個樣本的變化分：①采用迴歸調整的最佳成對匹配；②采用Hodges-Lehmann有序秩檢驗的最佳完全匹配；③匹配估計量。我們在錶6.6中提供這些分析結果。
由前兩種方法（即最佳成對匹配和最佳完全匹配）得到的結果沒有什麼希望。基於乾預項目的設計，我們希望有正嚮的發現（即乾預在改變行為結果方麵是有效果的）；但是，從采用迴歸調整的最佳成對匹配中得到的結果沒有一個是統計顯著的。這一情況在采用Hodges-Lehmann檢驗的最佳完全匹配中略有改善，其中部分結果錶明統計上的趨勢（p<0.10），有兩個變量（社交能力和親社會行為）呈現齣統計顯著性（p<0.05）。當麵臨這一情況時，研究者需要尋找一個閤理的解釋。我們認為對這一不顯著的結果至少有兩個閤理的解釋：一個是乾預沒有效果，另一個是我們的評估數據違反瞭包含在我們所使用評估方法中的假定，從而這一結果反映瞭方法的缺陷。實際研究中，並沒有確切的方式可以用來找齣哪一個解釋是真的。不過，第三種方法（即匹配估計量）的分析結果比前兩種方法旱現瞭比前兩個分析更重要的發現。
……

萬捲方法·傾嚮值分析：統計方法與應用 深度洞悉因果推斷的利器，助力研究者洞察真實世界的影響力 在科學研究的廣袤領域中，我們常常渴望理解事物之間的真實因果關係。是某種療法有效，還是單純的自然康復？是某項政策帶來瞭經濟增長，還是經濟增長本就不可阻擋？是某個教育項目提升瞭學生的成績，還是學生本身就具備更高的學習潛力？這些問題觸及瞭科學探索的核心，而迴答它們，需要一種能夠有效排除混雜因素乾擾的統計學工具。《萬捲方法·傾嚮值分析：統計方法與應用》 正是這樣一本旨在賦能研究者，讓他們能夠駕馭這一強大工具的書籍。 本書並非對某一具體學科領域的研究方法進行淺嘗輒止的介紹，而是深入淺齣地剖析瞭傾嚮值分析（Propensity Score Analysis, PSA）這一在處理觀察性研究中的混雜偏倚方麵具有裏程碑意義的統計學方法。通過對PSA原理的細緻闡釋和實際操作的詳盡指導，本書旨在幫助廣大研究者，無論您是統計學專傢，還是活躍在醫學、社會科學、經濟學、教育學等多個領域的科研工作者，都能掌握一種嚴謹、科學的方法，來更準確地推斷乾預措施或暴露因素的真實效應。 為何選擇傾嚮值分析？ 在理想的隨機對照試驗（Randomized Controlled Trial, RCT）中，研究者通過隨機分配參與者接受乾預或對照，能夠有效地均衡各組間的基綫特徵，從而隔離乾預效應。然而，在許多現實場景中，進行RCT可能是不切實際、不道德或成本過高的。例如，我們無法隨機要求人們吸煙來研究其健康影響，也無法隨機剝奪兒童接受教育的機會。在這種情況下，觀察性研究便成為主要的證據來源。 然而，觀察性研究麵臨著一個巨大的挑戰：混雜偏倚。未被隨機化的因素（如年齡、性彆、社會經濟地位、既往病史等）可能同時影響暴露（接受乾預）和結果（研究的結局），從而歪麯我們對乾預效應的估計。如果我們僅僅比較接受乾預組和未接受乾預組的平均結果，那麼觀察到的差異很可能部分是由於這些混雜因素造成的，而不是乾預本身的真實效果。 傾嚮值分析正是為解決這一難題而生。它的核心思想是，在觀察性研究中，我們可以嘗試模擬RCT中的隨機化過程，通過構建一個“傾嚮值”，即個體接受某種乾預（暴露）的概率，來匹配那些在基綫特徵上相似，但接受乾預與否不同的個體。通過對傾嚮值進行匹配、分層或加權等處理，我們可以有效地平衡各組間的協變量，從而減少混雜偏倚，更準確地估計乾預的因果效應。 《萬捲方法·傾嚮值分析：統計方法與應用》 並非僅僅停留在概念層麵，而是為讀者提供瞭一個全麵的學習路徑： 第一部分：理解傾嚮值分析的理論基石 從因果推斷的視角齣發： 本部分將首先帶領讀者迴顧因果推斷的基本概念，如潛在結果框架（Potential Outcomes Framework）、混雜、選擇偏倚等。通過清晰的理論鋪墊，讀者將深刻理解為何需要PSA，以及PSA在解決因果推斷問題中的獨特優勢。 傾嚮值模型構建： 核心內容將聚焦於如何構建傾嚮值模型。這包括選擇閤適的協變量（即可能影響暴露和結果的變量）、選擇閤適的迴歸模型（如邏輯迴歸、Probit迴歸等）以及模型診斷的方法。書中將詳細討論協變量的選擇原則，以及在實踐中如何避免遺漏重要協變量或納入無關協變量。 傾嚮值的重要性： 讀者將瞭解到，傾嚮值可以被視為一種“降維”工具，它將所有已觀測到的混雜因素壓縮成一個單一的概率值，極大地簡化瞭混雜調整的過程。 第二部分：精通傾嚮值分析的核心方法 傾嚮值匹配（Matching）： 這是PSA中最直觀的方法之一。本書將詳細介紹不同類型的匹配方法，如最近鄰匹配（Nearest Neighbor Matching）、半徑匹配（Radius Matching）、核匹配（Kernel Matching）、卡尺匹配（Caliper Matching）等。書中將深入分析各種匹配方法的優缺點，以及如何通過檢查匹配後的協變量平衡性來評估匹配質量。 傾嚮值分層（Stratification）： 另一種常用的方法是將研究對象根據其傾嚮值劃分為若乾組（例如，分為五組或十組），然後在每個傾嚮值層內比較乾預組和對照組的結果，最後將各層結果加權平均。本書將詳細闡述分層方法的設計與實施，以及如何進行層內和層間的效應估計。 傾嚮值加權（Weighting）： 本部分將深入探討反概率加權（Inverse Probability of Treatment Weighting, IPTW）等基於傾嚮值的加權方法。IPTW通過為每個個體賦予一個權重，使得每個個體在估計時所代錶的“人群”與其自身的傾嚮值相反。本書將詳細介紹如何計算IPTW權重，以及如何使用加權樣本進行效應估計。 結閤匹配與加權： 許多研究者會發現，將匹配和加權方法結閤使用可以進一步提高估計的準確性。本書將探討這種混閤方法的應用場景和注意事項。 第三部分：高級應用與實踐挑戰 傾嚮值與迴歸模型的結閤： 除瞭上述幾種獨立的方法，PSA還可以與傳統的迴歸模型相結閤，以實現更精細的混雜調整。本書將介紹如何在調整瞭傾嚮值後，再使用迴歸模型進行效應估計。 處理測量誤差和遺漏變量： 任何統計方法都有其局限性，PSA也不例外。本書將探討在存在測量誤差和遺漏變量的情況下，如何評估和減輕PSA的潛在偏倚。 處理連續性乾預： 大部分PSA方法是針對二分類的乾預（如接受或不接受治療）。本書將介紹如何將PSA的思想擴展到連續性乾預變量的研究中。 因果圖形模型（Causal Graphical Models）與PSA的整閤： 結閤因果圖（如Directed Acyclic Graphs, DAGs）來識彆混雜因素，是PSA穩健性的重要保障。本書將闡述如何利用因果圖輔助PSA的設計與解釋。 軟件實現與案例分析： 紙上得來終覺淺，本書將提供大量使用主流統計軟件（如R、Stata、SAS等）實現傾嚮值分析的示例代碼和詳細步驟。更重要的是，本書將精選來自不同學科領域的真實研究案例，帶領讀者一步步完成PSA的全過程，從數據準備、模型構建、方法實施到結果解讀。這些案例將充分展示PSA在解決實際科研問題中的強大能力。 本書的特色與價值： 理論與實踐並重： 本書不僅提供瞭堅實的理論基礎，更強調實際操作。讀者將學到“為什麼”這樣做，更能學會“如何”去做。 內容全麵且深入： 從基礎概念到高級應用，本書涵蓋瞭PSA的方方麵麵，為讀者提供瞭一個結構化、係統化的學習體係。 案例豐富且具有啓發性： 豐富的跨學科案例分析，幫助讀者理解PSA在不同研究背景下的應用，並從中獲得研究思路。 語言清晰且易於理解： 盡管PSA是統計學領域的高級方法，但本書力求使用清晰、直觀的語言進行闡釋，避免不必要的學術術語堆砌。 麵嚮廣泛的研究者群體： 無論您是統計學專業學生、統計學研究者，還是需要進行因果推斷的各個領域的研究人員，本書都將是您的得力助手。 《萬捲方法·傾嚮值分析：統計方法與應用》 緻力於成為您探索因果之謎、洞悉真實世界影響力的得力夥伴。通過掌握本書所傳授的傾嚮值分析方法，您將能夠更有信心地設計和分析觀察性研究，從而獲得更可靠、更有說服力的研究結論，為科學進步貢獻您的智慧與力量。這本書將幫助您跨越混雜偏倚的迷霧，撥開重重雲霧，直達事物本質。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計和裝幀質量簡直是教科書級彆的，用料考究，拿在手裏沉甸甸的，一看就知道是精品。書脊上的燙金字體清晰有力，即便在昏暗的書架上也能一眼被吸引。更值得稱贊的是，內頁的紙張選用非常齣色，觸感細膩，油墨印刷的清晰度和色彩過渡都達到瞭專業水準，長時間閱讀眼睛也不易疲勞。作者在排版上的用心更是體現在每一個細節裏，大到章節的劃分，小到圖錶的布局，都經過精心設計，使得復雜的統計內容在視覺上變得更易於接受。這種對物理形態的極緻追求，讓閱讀本身變成瞭一種享受，讓人在學習知識的同時，也能感受到製作團隊的匠心獨運。可以說，單從書籍的“硬件”來看，這本書已經超越瞭一般的學術專著，更像是一件值得收藏的藝術品。這種對細節的極緻關注，也側麵反映齣內容本身可能具備的嚴謹性和深度，讓人在翻開扉頁之前，就已經對即將展開的閱讀旅程充滿瞭期待和敬意。

評分☆☆☆☆☆

對於一本嚴肅的統計學專著而言，其語言風格的把控至關重要。我個人偏愛那種既保持學術的嚴謹性，又兼具一定可讀性的敘事口吻。我希望作者能夠避免使用過於陳舊或晦澀的專業術語，如果必須使用，也應給予清晰的定義和背景解釋。最理想的狀態是，作者的筆觸能流露齣對學科的熱愛和探索的激情，讓讀者在跟隨作者的思路前進時，感受到一種啓發式的學習體驗，而不是被動地接收信息。這種文字的魅力，能夠有效地降低讀者在麵對高難度主題時的心理抗拒感。同時，清晰、簡潔的句子結構能極大地提高信息傳遞的效率，避免不必要的歧義，確保讀者能夠準確無誤地把握每一個知識點，從而為後續的深入學習打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我對於統計學的學習一直抱有一種復雜的情感，它既是科學研究的基石，也是很多初學者的“攔路虎”。我最怕的就是那種從頭到尾都是純理論推導，缺乏任何實例支撐的教材，讀完之後發現自己依然無法將知識點與真實數據聯係起來。我迫切需要一本能夠提供豐富、多樣化案例分析的書籍。這些案例最好能覆蓋不同的應用領域，比如醫學、經濟學或者社會學，並且案例的選取要貼近當前的研究熱點。通過對真實數據集的分析過程，我希望能學習到數據預處理的技巧、模型構建的思路，以及最終結果的解釋和批判性思考。這種“手把手”的教學方式，遠比枯燥的文字描述來得有效得多，它能真正培養起讀者獨立解決實際問題的能力，將冰冷的數字轉化為有洞察力的發現。

評分☆☆☆☆☆

在評估一本技術性書籍時，我非常看重其是否提供瞭足夠的資源支持，以彌補紙質閱讀的局限性。我期待這本書能夠提供配套的在綫資源，比如作者用於書中所有示例和分析的原始數據文件，以及實現這些分析的完整程序代碼（最好是主流統計軟件如R或Python的腳本）。這不僅僅是方便讀者復現結果，更重要的是，通過研究這些代碼，我們可以學習到專業人士是如何組織和執行復雜分析流程的。此外，如果能有一個活躍的讀者社區或一個專門的勘誤渠道，讓讀者能夠及時就內容上的疑問進行交流，並獲取到作者對潛在錯誤的修正，那將是對這本書價值的巨大提升。在當今這個快速迭代的時代，這種持續性的、與時俱進的支持體係，是衡量一本學術工具書是否具有長期生命力的重要標準。

評分☆☆☆☆☆

我最近在研究的這個領域，很多經典的文獻引用瞭大量的數理統計模型，讀起來常常感到力不從心，尤其是在麵對那些晦澀難懂的公式和推導時，總覺得隔著一層厚厚的屏障。我期望能找到一本既有紮實的理論基礎，又能用更直觀、更貼近實際操作的方式來闡述這些復雜概念的指南。理想中的書，應該能夠像一位經驗豐富的導師一樣，不僅告訴我“是什麼”，更重要的是告訴我“為什麼會這樣”以及“在具體情境中如何運用”。我希望能看到對統計假設背後的邏輯有深入淺齣的剖析，而不是簡單羅列公式。此外，對於不同統計方法之間的內在聯係和適用範圍的權衡，也希望能有清晰的辨析，幫助我建立起一個更宏觀、更係統的知識框架，這樣在未來麵對新的研究問題時，纔能做到心中有數，遊刃有餘地選擇最閤適的工具。

評分☆☆☆☆☆

還沒看，推薦的書應該不錯吧

評分☆☆☆☆☆

因子載荷

評分☆☆☆☆☆

好書，好用，比較實惠的

評分☆☆☆☆☆

工具書，慢慢看，書的質量都不錯，一直在京東買

評分☆☆☆☆☆

還不錯，優惠幅度比較大。。。，

評分☆☆☆☆☆

變量共同度（communality）：全體因子對變量xi 信息解釋的程度

評分☆☆☆☆☆

好呀呀呀呀呀呀呀呀呀

評分☆☆☆☆☆

正交鏇轉

評分☆☆☆☆☆

塑料膜沒有瞭，內容還沒看