傾嚮值匹配法就是將各個受測單元多維度的信息，使用統計方法簡化成一維的數值，成為傾嚮值，然後據之進行匹配，匹配的目的就是要找尋實驗組和對照組樣本中擁有相同（或者相似）傾嚮值的樣本，它們之間的差異，就是因果關係。這個原理非常簡單，但聰明的讀者肯定會問，什麼是多維度的信息？如何簡化它？這都是傾嚮值匹配法的關鍵也是容易發生問題的地方。本書的第1章將簡要介紹為什麼要對多維信息進行降維處理，而第2章將進一步講解這背後的理論背景。第3章選擇瞭4篇學刊論文，對其中傾嚮值匹配方法的使用進行解析。第4章則就“應用R軟件和STATA 軟件實現傾嚮值匹配法”進行說明。
書中行文不可避免要使用到一些數學公式來輔助理論論述，對這些推演，作者盡可能以淺顯易懂的文字對這些推演過程的原理進行說明，略過這些公式並不會妨礙讀者對於理論的瞭解。
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講的很清楚
评分三四章可以再詳細一點。（短吐槽：Wilcoxon是誰？Hodges-Lehmann又是誰？
评分邏輯清晰，簡單實用！
评分邏輯清晰，但是案例還嫌少瞭，讀過方法最重要還是自己實踐啊
评分邏輯清晰，簡單實用！
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