本書先介紹了傾向性評分以及相關(guān)的基礎(chǔ)概念,解釋了使用傾向性評分的假設(shè)基礎(chǔ)和適用條件,然后借助實證案例,重點對傾向性評分的實際應(yīng)用做了詳細的說明。首先對傾向性評分的建模和估計進行了說明,通過考慮變量與處理條件和結(jié)果變量之間的關(guān)系來選擇納入模型的協(xié)變量,然后介紹了常見的幾種傾向性評分方法,包括匹配法、分層法、加權(quán)法、協(xié)變量調(diào)整法,以及如何從中選擇合適的方法。之后又討論了各類方法在實際應(yīng)用中可能出現(xiàn)的問題,包括對各變量在組間平衡性的評估,以及調(diào)整后處理效應(yīng)的估計。最后對全書的內(nèi)容進行了總結(jié),討論了傾向性評分的局限性,并指出了這類方法的新發(fā)展方向。
本書內(nèi)容的焦點是如何通過傾向性評分的應(yīng)用來處理選擇偏誤,在行為科學和社會科學的研究中,研究者經(jīng)常需要進行因果推斷,而研究過程中的選擇偏誤對推斷的有效性有極大的影響,在無法完全隨機地分配對照組和處理組的情況下,需要通過一些方法來提升處理效應(yīng)估計的準確性,從而減少選擇偏誤,而傾向性評分法就是近年越來越受到研究者歡迎的一系列方法。傾向性評分是指參與者基于一組協(xié)變量被分配到特定研究組的概率,使用傾向性評分是為了創(chuàng)建一個能夠代表協(xié)變量集合的綜合得分,從而解決選擇偏誤導致的干擾問題。書的內(nèi)容按照傾向性評分相關(guān)方法的操作程序展開,并給出了每個操作步驟的確認清單以及Playworks項目的數(shù)據(jù)操作示例,以幫助讀者更好地掌握和應(yīng)用傾向性評分法。
綜觀《社會科學定量應(yīng)用系列》(QASS)各卷,有一個明顯缺失的主題:傾向性評分法。因此,我格外欣喜地向大家介紹由白海巖和M. H. 克拉克所著的《傾向性評分法及應(yīng)用》,這本書旨在填補這一空白。
在大多數(shù)應(yīng)用場景中,包括基礎(chǔ)領(lǐng)域和應(yīng)用領(lǐng)域的社會科學家關(guān)注的許多干預研究,隨機分配是一種理想狀態(tài)而非現(xiàn)實。出于倫理和(或)實際原因,往往無法將參與者隨機分配到實驗組和對照組。實驗組和對照組可能在一些方面存在差異,而這些差異會對我們所關(guān)注的因果效應(yīng)估計產(chǎn)生影響。傾向性評分法通過估計個體被分配到或自行選擇進入實驗組的可能性,并利用這一信息對分析進行基于設(shè)計的調(diào)整,從而幫助平衡非對等的組。《傾向性評分方法及應(yīng)用》闡釋了這些技術(shù)背后的理論和方法。
本書通俗易懂、條理清晰、邏輯連貫、解釋明了,還提供了諸多實用建議。事實上,兩位作者不僅在傾向性評分法教學方面經(jīng)驗豐富,還在已發(fā)表的關(guān)于這些方法應(yīng)用的文獻方面有所貢獻。全書聚焦如何在存在選擇偏誤的情況下估計因果效應(yīng),尤其是與某種干預相關(guān)的因果效應(yīng)。
本書介紹了傾向性評分,并回顧了使用傾向性評分所基于的假設(shè)(第1章);解釋了傾向性評分的建模與估計(第2章);回顧了常見的傾向性評分方法(匹配法、分層法、加權(quán)法、協(xié)變量調(diào)整法)以及選擇某種方法而非其他方法的原因(第3章);討論了應(yīng)用中出現(xiàn)的問題,包括對各變量在組間平衡性的評估以及調(diào)整后處理效應(yīng)的估計(第4章);最后進行總結(jié),討論局限性,并指出新的發(fā)展方向(第5章)。書中包含基于案例的簡要示例,還基于游戲工作坊(Playworks)干預項目(一項針對小學生的課間活動項目)的部分數(shù)據(jù)展開了更深入的應(yīng)用。讀者可以利用游戲工作坊數(shù)據(jù)以及配套網(wǎng)站study.sagepub.com/researchmethods/qass/bai&clark上提供的R、SPSS、SAS和STATA操作說明,復現(xiàn)書中結(jié)果,以此檢驗自己的理解程度。
《傾向性評分法及應(yīng)用》為有興趣學習傾向性評分法的讀者提供了實用且深入淺出的介紹,為閱讀更專業(yè)的文獻奠定了基礎(chǔ)。它可以作為眾多學科(包括政治學、社會學或教育學)研究生階段方法課或統(tǒng)計課的有益補充。對于已經(jīng)結(jié)束正規(guī)課程學習的研究人員來說,它同樣是一本很好的獨立教程。希望大家閱讀愉快!
白海巖是中佛羅里達大學的教授,在辛辛那提大學獲得定量研究方法論博士學位,她的研究興趣包括統(tǒng)計/定量方法,特別是傾向評分方法,重新抽樣技術(shù),研究設(shè)計,測量以及統(tǒng)計方法在社會和行為科學中的應(yīng)用。
M. H. 克拉克是中佛羅里達大學的一名助理講師、統(tǒng)計顧問和項目評估員,她擁有孟菲斯大學實驗心理學博士學位,專攻研究設(shè)計和統(tǒng)計學,專業(yè)領(lǐng)域包括因果推斷、非隨機實驗中的選擇偏差以及傾向得分法。
序
致謝
第1章 傾向性評分方法的基本概念
第1節(jié) 因果推斷
第2節(jié) 傾向性評分
第3節(jié) 假設(shè)
第4節(jié) 本章小結(jié)
第2章 協(xié)變量選擇和傾向性評分估計
第1節(jié) 協(xié)變量選擇
第2節(jié) 傾向性評分估計
第3節(jié) 本章小結(jié)
第4節(jié) 示例
第3章 傾向性評分調(diào)整方法
第1節(jié) 傾向性評分匹配
第2節(jié) 其他傾向性評分調(diào)整方法
第3節(jié) 本章小結(jié)
第4節(jié) 示例
第4章 協(xié)變量評估和因果效應(yīng)估計
第1節(jié) 評估協(xié)變量分布的平衡性
第2節(jié) 因果效應(yīng)估計
第3節(jié) 敏感性分析
第4節(jié) 本章小結(jié)
第5節(jié) 示例
第5章 結(jié)論
第1節(jié) 傾向性評分方法的局限性及應(yīng)對方法
第2節(jié) 傾向性評分方法總結(jié)
第3節(jié) 總結(jié)與評述
參考文獻
譯名對照表