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导读
计量识别：先说清系数为何能作因果解释
比较免费设计优先教材与两本回归参考，用原创工具变量总体题和排除限制变式，区分计算、局部效果、结构假设与抽样误差。
学习计划与例题由 University Reading List 编辑整理。
适合谁
适合准备评价观察性研究中因果主张的本科生，也适合会拟合模型、却需要说明比较为何回答问题的分析者。选估计方法之前先读研究设计部分。
需要的基础
基础描述统计和回归概念有帮助。实施例子时需要掌握R、Stata或Python之一的简单数据处理，不以高级数学证明为起点。
覆盖内容
先讨论问题、识别和因果图，再进入匹配、固定效应、双重差分、工具变量与断点回归等工具；第二版加入部分识别。
如何使用
先画因果图，列出可用变异及其识别假设，说明哪些变量应控制。用一种语言复现例子，再改变一个合理假设，记录因果解释如何变化，不只保存系数。
版本与来源
选定2025年第二版平装本，ISBN为9781032580227。作者说明出版社允许免费网页版。网页会修订，页码不必与印本一致，数据和辅助资料见作者站。 出版社或作者书目 官方在线资源
聚焦阅读与版本边界
以下试做使用本站配套指南的原创题，请先打开题设，核对条件和数据。
阅读路线: 2025第2版路线按标题读识别、因果图／路径、处理效果和工具变量。
继续前试做: 画Z→D→Y，列所有其他Z影响Y的渠道。 检查标准: 分开独立性、相关性与排除，不能因能预测处理就称有效。
版本与访问: 获准免费网页可独立修订，纸书ISBN 9781032580227；R／Stata／Python不改变识别假设。
