Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre est considéré comme une excellente introduction à l'inférence causale, en particulier pour les chercheurs en sciences sociales. Il allie clarté et accessibilité à différents niveaux de connaissances, ce qui le rend adapté à la fois aux nouveaux venus et à ceux qui ont une certaine familiarité avec le sujet. Cependant, il a été critiqué pour son caractère trop verbeux et sa lecture parfois difficile, notamment en termes de formatage et de présentation des équations.
Avantages:⬤ Clair et bien écrit
⬤ accessible à différents niveaux de connaissances
⬤ peu de mathématiques
⬤ explications et descriptions détaillées
⬤ contenu élargi par rapport à l'édition précédente
⬤ bon pour comprendre l'inférence causale
⬤ discussion essentielle sur les sciences de l'observation
⬤ très utile pour les chercheurs en sciences sociales.
⬤ Trop verbeux et parfois difficile à analyser
⬤ problèmes avec les images floues des équations
⬤ petit format d'impression
⬤ certains lecteurs trouvent qu'il manque de profondeur dans les applications pratiques
⬤ tous les lecteurs ne trouveront pas les diagrammes de causalité utiles.
(basé sur 17 avis de lecteurs)
Titre original :
Counterfactuals and Causal Inference: Methods and Principles for Social Research
Contenu du livre :
Dans cette deuxième édition de Counterfactuals and Causal Inference, entièrement révisée et augmentée, les caractéristiques essentielles de l'approche contrefactuelle de l'analyse des données d'observation sont présentées à l'aide d'exemples tirés des sciences sociales, démographiques et de la santé.
Les techniques d'estimation alternatives sont d'abord introduites en utilisant à la fois le modèle des résultats potentiels et les graphiques causaux ; ensuite, les techniques de conditionnement, telles que l'appariement et la régression, sont présentées du point de vue des résultats potentiels. Pour les scénarios de recherche dans lesquels d'importants déterminants de l'exposition causale ne sont pas observés, des techniques alternatives, telles que les estimateurs de variables instrumentales, les méthodes longitudinales et l'estimation via des mécanismes de causalité, sont ensuite présentées.
L'importance de l'hétérogénéité de l'effet causal est soulignée tout au long de l'ouvrage, et la nécessité d'une explication causale approfondie par le biais de mécanismes est discutée.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781107694163 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2014 |
| Nombre de pages : | 515 |
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