倾向值匹配法的概述与应用

倾向值匹配法是将受测单元的多维信息统计简化为一维的倾向值，然后根据倾向值进行匹配，找到实验组和对照组中具有相似倾向值的样本，进而确定因果关系。多维信息如何简化是该方法的关键，这也是容易出错的地方。本书第1章简要介绍多维信息降维处理的原因，第2章探讨相关理论背景，第3章解析4篇学术论文中的倾向值匹配方法，第4章阐述如何使用R和STATA软件实现倾向值匹配法。书中使用数学公式辅助理论论述，但作者会尽可能使用浅显易懂的文字来解释推演过程的原理，读者可以略过这些公式而不影响对理论的理解。

作者简介

苏毓淞，清华大学政治学系副教授，美国纽约市立大学政治学系政治学专业博士。