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傾向分方法是一種非常新統計分析方法，近兩年來正日益流行。這種方法針對以往常規統計方法中的一些重要缺陷，通過案例匹配方法使得不同類別之間的可具有可比性和結論上的有效性。本書系統介紹了四種用於因果分析的傾向分方法：（1）由2000 年諾貝爾經濟學得主美國芝加哥大學教授傑姆斯.海科曼（James Heckman）創立的 “樣本選擇模型”, (2) 由美國賓夕法尼亞大學沃頓商學院著名統計學教授保羅.羅森堡(Paul Rosenbaum)及哈佛大學著名統計學教授當那德.魯苯(Donald Rubin)創立的 “傾向值匹配方法”, (3) 由美國哈佛大學肯尼迪政府學院教授埃爾波特.阿貝蒂(Alberto Abadie)及哈佛大學經濟學教授圭多.因本斯(Guido Imbens)創立的 “匹配估算法”, (4) 由美國芝加哥大學教授傑姆斯.海科曼（James Heckman），日本東京大學經濟學教授市村英彥（Hidehiko Ichimura），及美國賓夕法尼亞大學經濟學教授派徹.托德(Petra Todd) 創立的 “核心值匹配法”。該書闡述了重要的統計學原理和定理，省略了論證，通俗易懂, 側重應用,是社會行為科學研究者瞭解當代前沿因果分析方法的重要工具書。