量化研究的设计与方法:教育和社会科学研究中的因果推断

作者：（美）理查德·莫内 约翰·威利特 著 杜

页数：388

出版社：北京师范大学出版社

出版日期：2023

ISBN：9787303279623

电子书格式：pdf/epub/txt

内容简介

对政策干预的影响效应做出准确的因果推断，这是教育领域乃至整个公共政策领域的决策的信息基础，因而科学可行的研究方法的重要性不言而喻。长期以来，教育领域研究的信度、内部效度和可推广性等问题饱受质疑，这既与教育问题本身特殊性和复杂性有关，也与教育领域研究者对因果推断近期新研究方法把握的之后有关。有鉴于此，两位作者从梳理教育研究面临的现实挑战和实证研究的重要性出发，一方面介绍了因果推断的研究设计（包括最为理想的随机实验法，以及设计巧妙的自然实验法），另一方面介绍了具体的因果推断估计方法（包括双重差分、断点回归、工具变量估计、倾向得分匹配），在此基础上并对外来教育实证研究的发展做出了经验性总结和展望。全书逻辑紧密，结构井然，以大量现实教育研究案例为例进行阐述，对教育研究者和教育爱好者都非常有启发价值。

作者简介

理查德•J. 默南（Richard J. Murnane）
经济学家，教育与社会学家，哈佛大学教授。主要研究领域为教育与经济的关系、教育与社会平等。默南与社会学家格雷格•邓肯（Greg Duncan）围绕家庭收入不平等如何影响低收入群体的受教育机会开展了大量研究，特别关注有效评估， 旨在改善教育机会策略的效果，出版《机会在哪里》（Whither Opportunity）等极具影响力的学术专著。
定量方法学家，哈佛大学教授。致力于改进教育和社会科学中使用的研究设计和方法。威利特和同事朱迪•辛格（Judy Singer）的著作《应用纵向数据分析：建模变化和事件发生》(Applied Longitudinal Data Analysis: Modeling Change and Event Occurrence)是对纵向数据分析统计方法的综合展示。
译者简介
杜育红：北京师范大学教育学部教授，北京师范大学教育经济研究所所长，中国教育学会教育经济学分会理事长、《教育与经济》副主编、《教育经济评论》编委会副主任。研究领域为教育经济、教育财政、教育政策等。主持数十项国家/省部级项目，出版学术著作20余部，在《教育研究》《管理世界》等刊物发表论文100余篇。理查德•J. 默南（Richard J. Murnane）
经济学家，教育与社会学家，哈佛大学教授。主要研究领域为教育与经济的关系、教育与社会平等。默南与社会学家格雷格•邓肯（Greg Duncan）围绕家庭收入不平等如何影响低收入群体的受教育机会开展了大量研究，特别关注有效评估， 旨在改善教育机会策略的效果，出版《机会在哪里》（Whither Opportunity）等极具影响力的学术专著。
约翰•B. 威利特(John B. Willett)
定量方法学家，哈佛大学教授。致力于改进教育和社会科学中使用的研究设计和方法。威利特和同事朱迪•辛格（Judy Singer）的著作《应用纵向数据分析：建模变化和事件发生》(Applied Longitudinal Data Analysis: Modeling Change and Event Occurrence)是对纵向数据分析统计方法的综合展示。

译者简介
杜育红：北京师范大学教育学部教授，北京师范大学教育经济研究所所长，中国教育学会教育经济学分会理事长、《教育与经济》副主编、《教育经济评论》编委会副主任。研究领域为教育经济、教育财政、教育政策等。主持数十项国家/省部级项目，出版学术著作20余部，在《教育研究》《管理世界》等刊物发表论文100余篇。
梁文艳：北京师范大学教育学部教授，北京师范大学教育经济研究所副所长。研究领域为教育经济学、劳动经济学、应用计量经济学等。主持国家自科基金、国家社科基金等多项课题。在《经济研究》《教育研究》等期刊发表学术论文，出版多部学术专著。

本书特色

当今对政策的讨论通常要求以证据为基础，能否真正理解证据背后的可靠性和有效性很重要。本书在帮助教育项目的决策者和参与者理解什么是好的证据，以及如何通过基于因果推断的研究设计获得证据方面作出了非常出色的工作。
–埃里克·哈努谢克 (Eric A. Hanushek) ，斯坦福大学资深教授

这本书最突出的特点在于，它不仅仅是方法和技术的介绍，还针对每种方法引入了教育领域实证研究的例子。结合高水平教育领域项目评估研究案例引出相关方法，有助于读者能快速理解和学习相关方法。
–霍华德·布鲁姆（Howard S. Bloom），美国人力资源研究公司首席社会科学家

理查德·J. 默南和约翰·B.威利特对在教育和社会学科研究中引入因果推断进行了全面的介绍。他们不仅介绍了因果推断研究设计的基本原则, 包括如何定义因果效应、因果问题的框架以及实验设计等， 还介绍了过去对非专业人士来说模糊却重要的主题。如整群随机实验、自然实验、工具变量、断点回归和倾向分数匹配等。
— 斯蒂芬·W.劳登布什(Stephen W. Raudenbush)，芝加哥大学社会学系杰出教授

我强烈推荐任何打算对教育项目和政策的因果影响进行研究的人阅读本书。可以说，有关教育研究方法的研究生课程都必须引入因果推断的方法学习。这是一本非常好的书，标志着这个领域将更加走向成熟。
–格罗弗·怀特赫斯特（Grover Whitehurst），美国布鲁金斯学会布朗教育政策中心主任

他们将复杂的统计概念转化为清晰易懂的语言，并提供研究生或年轻研究人员只有在拥有多年使用这些方法的经验后才能获得的分析指导。对于学习任意一本统计学教科书或者学习任意一个实施评价的统计软件的人来说，本书都是极具可读性和实用性的配套教材。
–伊丽莎白·M.金（Elizabeth M. King）,世界银行教育局局长

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