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因果关系中的多类别性、中介性与异质性——对倾向值统计模型的扩展
因果关系中的多类别性、中介性与异质性——对倾向值统计模型的扩展
报告字数：29108字
报告页数：51页
摘要：如前面几章所述，基于倾向值统计方法的经验分析在社会学研究中越来越多见（参见胡安宁 2012）。利用倾向值得分的相关统计技术，研究者可以在观测性数据（observational data）的基础上建立一种类似于随机实验（quasi-experimental）环境的匹配样本（matched sample），因此有效地结合了本书第1章中统计学家鲁宾（Donald Rubin）等人提出的反事实（counterfactual）的因果推论理论（Rubin 1997）。可以说，倾向值方法是对传统回归模型的一个重要扩展与突破。
关键词：
文章目录
- 4.1 对多类别处理变量的处理：广义倾向值得分方法
- 4.1.1 倾向值回归调整
- 4.1.2 倾向值加权
- 4.1.3 对倾向值回归调整与倾向值加权方法的评论
- 4.2 因果中介模型：对因果关系中间机制的探索
- 4.2.1 传统中介分析
- 4.2.2 因果中介模型
- 4.2.3 方法论评价
- 4.3 因果关系的异质性
- 4.3.1 基于倾向值的多层次分析方法
- 4.3.2 方法论评价
- 4.4 结论与讨论
- 4.5 附录1：海克曼边际处理效应
- 4.6 附录2：用非参数方法处理效应的变异程度
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