社会科学与生物医学领域的大多数问题本质上都涉及因果推断：当个体或群体的环境条件发生改变时，会产生怎样的影响？在这部开创性著作中，两位世界知名学者系统阐述了研究此类问题的统计方法。

 本书以"潜在结果"（potential outcomes）框架为基础概念——每个结果对应着受试者在特定干预条件下可能实现的观测值。在此框架下，因果效应即不同潜在结果之间的比较。因果推断的核心难题在于：对任一受试者，我们只能观测到其众多潜在结果中的一个。

作者首先阐释随机实验如何验证因果效应，进而拓展至观察性研究。全书重点论述：

1.     因果推断的基本前提假设

2.      核心分析方法：

o        匹配法（matching）

o        倾向得分法（propensity-score methods）

o        工具变量法（instrumental variables）

3.        实证研究中的实操要点

圭多圭多·W·因本斯（Guido W. Imbens）现任斯坦福大学商学院经济学教授，曾在哈佛大学、加州大学洛杉矶分校和伯克利分校等知名高校任教。作为计量经济学会和美国艺术与科学院院士，他在《计量经济学》（Econometrica）、《美国经济评论》等专业期刊发表多项研究成果，主要学术贡献包括：

·         因果推断方法研究

·         实验设计与计量经济学的交叉应用

·         计量经济理论的实践发展

唐纳德·B·鲁宾（Donald B. Rubin）自1983年起担任哈佛大学John L. Loeb统计学讲席教授，并有十余年统计系主任任职经历。这位资深统计学家：

·         累计出版专著10部、学术论文近400篇，获得4项联合专利

·         在因果推断、实验设计、缺失数据处理等领域具有重要学术影响

·         曾获美国统计学会Samuel S. Wilks奖章、Parzen统计创新奖等奖项

·         学术成果在数学/经济学领域被广泛引用

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