Counterfactuals and Causal Inference: Metode și principii pentru cercetarea socială

Recenzii ale cititorilor

Cartea este apreciată ca un excelent text introductiv la inferența cauzală, în special pentru cercetătorii din domeniul științelor sociale. Ea combină claritatea cu accesibilitatea la diferite niveluri de pregătire, fiind potrivită atât pentru noii veniți, cât și pentru cei care au o anumită familiaritate cu acest subiect. Cu toate acestea, a fost criticat pentru faptul că este prea voluminos și uneori dificil de citit, în special în ceea ce privește formatarea și prezentarea ecuațiilor.

⬤ Clar și bine scris
⬤ accesibil pentru diferite niveluri de pregătire
⬤ matematică minimă implicată
⬤ explicații și descrieri detaliate
⬤ conținut extins față de ediția anterioară
⬤ bun pentru înțelegerea inferenței cauzale
⬤ discuție esențială despre științele observaționale
⬤ foarte util pentru cercetătorii în științe sociale.

⬤ Cuvânt prea lung și uneori dificil de descifrat
⬤ probleme cu imaginile neclare ale ecuațiilor
⬤ dimensiuni mici ale caracterelor
⬤ unii cititori consideră că nu are profunzime în aplicațiile practice
⬤ nu toți cititorii pot găsi utile diagramele cauzale.

(pe baza a 17 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Counterfactuals and Causal Inference: Methods and Principles for Social Research

Conținutul cărții:

În această a doua ediție a cărții Counterfactuals and Causal Inference, complet revizuită și extinsă, caracteristicile esențiale ale abordării contrafactuale a analizei datelor observaționale sunt prezentate cu exemple din științele sociale, demografice și ale sănătății.

Tehnicile alternative de estimare sunt mai întâi introduse folosind atât modelul rezultatelor potențiale, cât și grafice cauzale; după care, tehnicile de condiționare, cum ar fi potrivirea și regresia, sunt prezentate din perspectiva rezultatelor potențiale. Pentru scenariile de cercetare în care determinanții importanți ai expunerii cauzale nu sunt observați, sunt prezentate apoi tehnici alternative, cum ar fi estimatorii cu variabile instrumentale, metodele longitudinale și estimarea prin mecanisme cauzale.

Importanța eterogenității efectului cauzal este subliniată pe tot parcursul cărții și este discutată necesitatea unei explicații cauzale profunde prin intermediul mecanismelor.