Causal Inference: The Mixtape

Материал из Поле цифровой дидактики



Описание книги Книга "Causal Inference: The Mixtape" Скотта Каннингема — это современное и практическое введение в методы причинно-следственного вывода, которые позволяют исследователям в социальных науках определить, что именно вызывает те или иные эффекты. Книга посвящена инструментам и методам, с помощью которых можно ответить на вопросы причинно-следственных связей в сложном мире. Например, как повышение минимальной зарплаты влияет на занятость, как дошкольное образование влияет на вероятность заключения в тюрьму в будущем, или как распределение противомалярийных сеток влияет на экономический рост в развивающихся странах.
Область знаний Экономика, Управление, Статистика
Год издания 2021
Веб-сайт где можно прочитать книгу или статью https://mixtape.scunning.com/
Видео запись
Авторы
Среды и средства, на которые повлияла книга Causal Inference in R

"Causal Inference: The Mixtape" — это практический путеводитель в мире причинно-следственного анализа с акцентом на реальные данные и программирование.

Автор, не имея изначально экономического образования (он учился на английском языке и мечтал стать поэтом), прошёл долгий путь к эконометрике и причинно-следственному анализу, что отражено в предисловии книги. Его опыт показывает, что понимание причинности требует не только теории, но и практики — работы с данными и программированием.

  • Разнообразие исследовательских дизайнов — подробно рассматриваются методы, такие как разница в разницах (difference-in-differences), регрессия с разрывом (regression discontinuity), панельные данные, синтетический контроль и др.
  • Практические навыки программирования — книга содержит наборы данных и примеры кода для R и Stata, что позволяет читателям самостоятельно применять изученные методы на практике.
  • Междисциплинарный подход — материал собран из разных областей: экономики, социологии, политологии, эпидемиологии и статистики, что делает книгу полезной для широкого круга исследователей.
  • Понимание ограничений и возможностей методов — часть книги посвящена тому, что можно и что нельзя делать с разными методами, как правильно интерпретировать результаты.