因果關(guān)系模型

內(nèi)容概要

　　由吳曉剛主編的《因果關(guān)系模型》由五種討論因果關(guān)系模型的小冊子組成，分別是《非遞歸因果模型》、《用面板數(shù)據(jù)做因果分析》、《中介作用分析》、《多層次模型》以及《潛變量增長曲線模型》?！兑蚬P(guān)系模型》主要介紹社會學(xué)研究方法之一，即因果關(guān)系模型。因果關(guān)系模型是社會科學(xué)研究中較常用的分析模型，該書通過介紹非遞歸因果模型、適用于因果分析的面板數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)分析中常見的變量的中介作用進(jìn)行闡述，對研究中普遍出現(xiàn)的多層次效應(yīng)的使用進(jìn)行討論，以彌補(bǔ)普通最小二乘法在研究應(yīng)用中的不足。作者還向研究者提供了一個與多層次增長模型相關(guān)的、社會科學(xué)量化應(yīng)用的新方法——潛變量增長曲線模型，為研究者提供了深入了解和學(xué)習(xí)因果關(guān)系模型的途徑。

作者簡介

　　吳曉剛，美國加州大學(xué)洛杉磯分校（LJC
LA）社會學(xué)博士，香港科技大學(xué)社會科學(xué)部教授、香港科技大學(xué)應(yīng)用社會經(jīng)濟(jì)研究中心主任。主要研究領(lǐng)域為社會分層和流動、勞動力市場和經(jīng)濟(jì)社會學(xué)、教育、社會人口學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和定量研究方法。多篇論文發(fā)表于American、Journal
D，Sociology、American Sociological
Review、SocialForces等國際著名專業(yè)雜志上。2006年獲美國國家教育學(xué)院Sperlcer博士后研究獎學(xué)金；2007年“以精辟數(shù)據(jù)研究中國社會”獲美國社會學(xué)亞洲人／亞裔美國人“青年學(xué)人”獎。目前擔(dān)任多家英文學(xué)術(shù)期刊的編委和SSCI期刊Chinese
Sociological Review（CSR）的主編。
　　香港科技大學(xué)應(yīng)用社會經(jīng)濟(jì)研究中心（CASER）成立于2009年12月。中心倡導(dǎo)以定量社會科學(xué)研究為主，兼容多種研究方法，結(jié)合多學(xué)科視角.對中國面臨的重大社會經(jīng)濟(jì)問題及其對人民生活福祉的影響進(jìn)行實證研究。中心的研究項目涉及教育、就業(yè)、不平等、貧困、移民、健康等等。中心主持了“香港社會動態(tài)追蹤調(diào)查”，并與中國人民大學(xué)合作，參與“中國教育追蹤調(diào)查”。中心強(qiáng)調(diào)研究的科學(xué)性、獨(dú)立性和社會意義。并期望通過討論會和工作坊以激發(fā)討論，將研究成果與更多的公眾分享。

書籍目錄

非遞歸因果模型
序
第1章 導(dǎo)論
第2章 可辨識性問題
第3章 可辨識性的檢驗
第4章 修改不可辨識模型
第5章 估計方法
第6章 結(jié)論
附錄
注釋
參考文獻(xiàn)
譯名對照表
用面板數(shù)據(jù)做因果分析
序
第1章 導(dǎo)論
第2章 用面板數(shù)據(jù)對變化進(jìn)行建模
第3章 交互因果模型
第4章 測量誤差模型
第5章 虛假相關(guān)及自相關(guān)的擾動項
第6章 關(guān)于在面板分析中進(jìn)行因果推論的結(jié)語
附錄
注釋
參考文獻(xiàn)
譯名對照表
中介作用分析
序
第1章 中介作用簡介
第2章 中介作用分析的基本方法
第3章 用結(jié)構(gòu)方程模型來分析中介作用：測量模型
第4章 用結(jié)構(gòu)方程模型來分析中介作用：結(jié)構(gòu)模型
第5章 高級議題
第6章 結(jié)論
附錄
注釋
參考文獻(xiàn)
譯名對照表
多層次模型
序
第1章 為什么使用多層次模型
第2章 基本多層次模型
第3章 基本多層次模型的擴(kuò)展
附錄
參考文獻(xiàn)
譯名對照表
潛變量增長曲線模型
序
第1章 簡介
第2章 將潛變量增長曲線模型應(yīng)用于經(jīng)驗數(shù)據(jù)
第3章 模型的特別拓展
第4章 潛變量增長模型和多層模型的關(guān)系
第5章 結(jié)論
附錄
注釋
參考文獻(xiàn)
譯名對照表

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：插圖：Christ（1966：第8章）把能夠產(chǎn)生針對外生變量的內(nèi)生變量完備條件分布的數(shù)據(jù)稱做一個“恰當(dāng)選擇的無限大樣本”。這個假設(shè)中的無限樣本是指一個包含外生變量每一種可能的取值組合的樣本，并且該樣本能夠為每個取值組合提供無限多個觀測數(shù)據(jù)。利用這一概念，我們可以從另一個角度來定義可辨識性。對于一個恰當(dāng)選擇的無限大樣本而言，如果所獲得的數(shù)據(jù)足以唯一地決定某方程的一組參數(shù)，那么該方程就是可辨識的。而如果該方程是可辨識的，就只能有一個解釋（即一組參數(shù)）同時符合來自無限大樣本的數(shù)據(jù)和模型的假設(shè)限定。顯然，無限大樣本數(shù)據(jù)是不可能在有限次數(shù)的觀測中獲得的，因此無限大樣本這一概念完全是假設(shè)出來的。但利用這一概念，我們卻能澄清某方程是否可辨識，這與由從一個有限樣本到另一個有限樣本的數(shù)據(jù)變異而引起的任何統(tǒng)計推論問題完全無關(guān)。相反，如果一個針對外生變量的內(nèi)生變量的條件概率分布不能唯一地決定一組參數(shù)值，也就是說，存在多組參數(shù)值契合概率分布，我們就說該方程是不可辨識的。換言之，如果一個選擇恰當(dāng)?shù)臒o限大樣本的數(shù)據(jù)存在一組以上與之相契合的參數(shù)值，那么該方程就是不可辨識的。顯而易見，如果一個無限大樣本的數(shù)據(jù)不足以提供充分的信息來決定方程的參數(shù)，那么嘗試用現(xiàn)實中的有限樣本來估計方程的參數(shù)必然是徒勞的。所以，只要模型中的某個方程是不可辨識的，就不可能獲得有意義的方程參數(shù)估計值。因此，面對一個包含不可辨識方程的非遞歸模型，在進(jìn)行參數(shù)估計之前，有必要先修改模型以使方程變成可辨識的。要使一個不可辨識的方程變得可辨識，必須設(shè)定先驗假設(shè)，以進(jìn)一步限定模型中的方程。這種限定形式是多樣的。其中一種形式是假設(shè)模型中的一對參數(shù)相等或具有已知的比例關(guān)系。另外，對模型誤差項分布的多種限定方法，有時候也足以把不可辨識方程改造成可辨識的方程。L13J然而在實際運(yùn)用中，辨識非遞歸模型中的方程最常用的先驗假設(shè)是所謂的零限定。

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《因果關(guān)系模型》：革新研究理念，豐富研究工具，是權(quán)威、最前沿的定量研究方法指南。

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