The Effect: An Introduction to Research Design and Causality
Uitgelicht
|
46,20 |
Naar shop
|
|
142,99 |
Naar shop
|
|
157,00
153,00 |
Naar shop
|
Beschrijving
The Effect: An Introduction to Research Design and Causality, tweede editie, behandelt onderzoeksontwerp bij observatiegegevens en het maken van causale conclusies. Het boek is verdeeld in twee delen die elk verschillende benaderingen van het onderwerp presenteren. De nadruk ligt op grafische intuïtie, data-werking en wat we met data doen als we proberen causaliteit af te leiden. In de eerste helft komen de concepten van causaliteit aan bod met weinig aandacht voor schattingen; identificatie wordt grondig uitgelegd als een proces om variatie te isoleren die een causale interpretatie heeft. Belangrijke onderwerpen zijn data-generating processes en causale diagrammen, en het idee wat het toevoegen van een controlevel daadwerkelijk doet.
De doelgroep bestaat uit practitioners en studenten in statistiek, econometrie, biostatistiek, sociale wetenschappen en data science die causaliteit in observatiemateriaal onderzoeken. De tweede editie introduceert een nieuw hoofdstuk over gedeeltelijke identificatie en bevat bijgewerkte materialen en schrijfstijl, met extra ondersteuning voor het gebruiken van het boek in onderwijs.
Kenmerken
- Uitgebreide codevoorbeelden in R, Stata en Python
- Hoofdstukken over heterogene behandelingseffecten
- Simulatie- en poweranalyse
- Nieuwe methoden en oncomfortabele aannames
- Gedeeltelijke identificatie in de tweede editie
- Vlot leesbare, conversatietoon
The Effect: An Introduction to Research Design and Causality, tweede editie, behandelt onderzoeksontwerp bij observatiegegevens en het maken van causale conclusies. Het boek is verdeeld in twee delen die elk verschillende benaderingen van het onderwerp presenteren. De nadruk ligt op grafische intuïtie, data-werking en wat we met data doen als we proberen causaliteit af te leiden. In de eerste helft komen de concepten van causaliteit aan bod met weinig aandacht voor schattingen; identificatie wordt grondig uitgelegd als een proces om variatie te isoleren die een causale interpretatie heeft. Belangrijke onderwerpen zijn data-generating processes en causale diagrammen, en het idee wat het toevoegen van een controlevel daadwerkelijk doet.
De doelgroep bestaat uit practitioners en studenten in statistiek, econometrie, biostatistiek, sociale wetenschappen en data science die causaliteit in observatiemateriaal onderzoeken. De tweede editie introduceert een nieuw hoofdstuk over gedeeltelijke identificatie en bevat bijgewerkte materialen en schrijfstijl, met extra ondersteuning voor het gebruiken van het boek in onderwijs.
Kenmerken
- Uitgebreide codevoorbeelden in R, Stata en Python
- Hoofdstukken over heterogene behandelingseffecten
- Simulatie- en poweranalyse
- Nieuwe methoden en oncomfortabele aannames
- Gedeeltelijke identificatie in de tweede editie
- Vlot leesbare, conversatietoon
Prijzen voor het laatst bijgewerkt op: