原因与结果的经济学

读书的时候老师反复说，相关性不等于因果关系。书名虽然是经济学，讲的其实是统计学。篇幅很简短，每一章都用实例介绍了随机对照实验、双重差分法、工具变量法、断点回归设计、倾向得分匹配法、多元回归分析，即便是统计学专业的小朋友读了也有收获。两位作者分别是教育专家和医学专家，用东亚大众最关心的教育和医疗案例，为读者拔了许多“智商税”草。03-25

在大数据时代里，拒绝交智商税，别混淆“因果关系”和“相关关系”～06-24

浅显易懂，很合适的科普之作。07-03

2019年读的第28本书，一本小册子教你如何科学地看待“因果”。07-14

非常简单的入门级别的计量经济学，算是科普吧，但都浅谈则止，只说了丁点皮毛，但对于大众来说还是有点普及的意义。07-04

用最浅显的语言介绍了因果推断方法的机制和条件06-29

计量经济学研究中的fate/zero，看完这个再去看回归分析的教材你会更有感觉07-18

我一个学数学的人看感觉有些浅显了06-24

2019年7月15日读毕，此书结合卫生经济学、教育经济学领域的经典文献，浅显易懂地展示了因果推断的本质、操作步骤和各种实现方法之间的逻辑关联。其一，因果推断的本质是同一组干预情况、没有干预情况（反事实）对比。由于时间无法逆转，人要么观察到干预下的结果，要么观察到不干预下的结果。现实世界因果推断只能构造可比较的对比组，用最贴切的对比组替换反事实对比组。其二，因果推断五部曲：原因是什么、结果是什么、原因结果之间的联系（排除巧合、排除干扰因素、构造反事实、调整到可比较状态。其三，因果推断的主要手段实验（RCT）、准实验（自然实验、双重差分、倾向得分匹配、工具变量、断点回归）、观测数据分析（回归分析）。07-15

解读因果关系的五个步骤：1.原因是什么？2.结果是什么？3.确认三个要点：是不是纯属巧合、是否存在混杂因素、是否存在逆向因果关系。4.制造反事实。（反事实是指对过去未曾发生的事实所做的假设，例如“如果当时没有……那么……”我们将现实中实际发生的事称为“事实”，所以将设想的与现实完全相反的情况称为反事实。）5.调整到可比较的状态。06-28

非常浅显易懂地介绍了一些统计分析的方法，日本人好像特别喜欢出这类普及知识的小书，浅显但确实好读。06-16

在数据叠加但更易于迷失的时代，正确的“因果推理”思维涉及认知，更关乎政策！架构清晰、思路明确、步骤简易的方法策略，既是对数据分析能力提升的基础性建设，也是对“把容易受到政治风向左右的政策建立在证据基础上的政策”的根本性保障！06-08

一口气读完了这本书，通俗易懂，强烈推荐！！围绕一个珠宝店的故事，从因果识别方法的金字塔尖到塔底（元分析，随机实验，准自然实验和回归分析），再结合具体的反事实框架下的因果识别方法，包括随机对照，双重查分，工具变量，倾向匹配，断点回归和多元回归，把因果识别那些事讲得清清楚楚明明白白的。06-06

用浅显易懂的方式，告诉我们因果推理最根本的思维方法。关键点有“因果关系的三个要点”，“反事实”06-26

满足我对科普读物所有要求：简洁(140页)，生动(图表和案例丰富，作者擅长表达)，严谨(引用和提醒很到位)。 满分！而且还很有用，顿感境界提升神清气爽。06-29

极简因果推理思考法大数据时代洞悉因果的关键技能拒交朋友圈智商税的决策利器因果推理，省心省事05-28

读过的统计学书里讲的最通透，最简单的书，强烈推荐，懂了统计学，普通人最感同身受的医疗、教育焦虑都不再是事儿。05-22

所有人，无论做什么，都应该读一遍。很多研究者都一样会犯的傻逼就是这些逻辑不清楚。 Mostly Harmless Econometrics基本无害的科普无公式版，反向因果，反事实，自然实验，双重差分，断点，工具变量和倾向指数匹配四种常用方法，这些都是必须知道的。。另外还有一些逻辑的内容。。就是书太薄，粗略讲下而已。。具体细节没有公式也讲不清。。。06-03