Inferența cauzală: Mixtape

Recenzii ale cititorilor

Cartea este lăudată pe scară largă ca fiind o resursă cuprinzătoare și accesibilă privind microeconometria aplicată și inferența cauzală, atrăgând în special studenții absolvenți și practicienii. Cu toate acestea, cartea a fost criticată pentru calitatea sa fizică, numeroasele greșeli de scriere și inexactitățile matematice din versiunea tipărită.

Cartea atinge un echilibru excelent între lizibilitate și rigoare matematică, ceea ce o face potrivită pentru masteranzi și absolvenți. Ea include explicații intuitive ale conceptelor complexe, exemple de coduri duble atât în Stata, cât și în R și este considerată o referință de birou utilă pentru practicienii din domeniul politicilor. Mulți utilizatori apreciază entuziasmul și stilul de predare al autorului.

Versiunea tipărită a fost descrisă ca având un aspect ieftin, plină de greșeli de scriere și conținând formule incorecte. Recenzenții au remarcat că unele părți ale textului sunt mai lungi decât este necesar și nu conțin suficiente exemple sau aplicații. Acesta poate fi copleșitor pentru începătorii în inferența cauzală.

(pe baza a 47 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Causal Inference: The Mixtape

Conținutul cărții:

O introducere contemporană, accesibilă, la metodele de determinare a cauzei și efectului în științele sociale

"Cauzalitatea versus corelația a fost baza argumentelor - economice și de altă natură - încă de la începutul timpurilor. Causal Inference: The Mixtape folosește exemple reale legitime care m-au făcut să mă gândesc cu adevărat. Rareori o carte îi determină pe cititori să își extindă perspectivele; aceasta a făcut-o pentru mine." - Marvin Young (Young MC)

Inferența cauzală cuprinde instrumentele care permit oamenilor de știință din domeniul social să determine ce cauzează ce. Într-o lume dezordonată, inferența cauzală este cea care ajută la stabilirea cauzelor și efectelor acțiunilor studiate - de exemplu, impactul (sau lipsa acestuia) al creșterii salariului minim asupra ocupării forței de muncă, efectele educației preșcolare asupra încarcerării mai târziu în viață sau influența asupra creșterii economice a introducerii plaselor împotriva malariei în regiunile în curs de dezvoltare. Scott Cunningham prezintă studenților și practicienilor metodele necesare pentru a ajunge la răspunsuri semnificative la întrebările legate de cauzalitate, utilizând o serie de tehnici de modelare și instrucțiuni de codificare atât pentru limbajele de programare R, cât și Stata.