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倾向值匹配法就是将各个受测单元多维度的信息,使用统计方法简化成一维的数值,成为倾向值,然后据之进行匹配,匹配的目的就是要找寻实验组和对照组样本中拥有相同(或者相似)倾向值的样本,它们之间的差异,就是因果关系。这个原理非常简单,但聪明的读者肯定会问,什么是多维度的信息?如何简化它?这都是倾向值匹配法的关键也是容易发生问题的地方。本书的第1章将简要介绍为什么要对多维信息进行降维处理,而第2章将进一步讲解这背后的理论背景。第3章选择了4篇学刊论文,对其中倾向值匹配方法的使用进行解析。第4章则就“应用R软件和STATA 软件实现倾向值匹配法”进行说明。 书中行文不可避免要使用到一些数学公式来辅助理论论述,对这些推演,作者尽可能以浅显易懂的文字对这些推演过程的原理进行说明,略过这些公式并不会妨碍读者对于理论的了解。
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