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導讀
計量識別：先說清係數為何能作因果解釋
比較免費設計優先教材與兩本迴歸參考，用原創工具變數總體題和排除限制變式，區分計算、局部效果、結構假設與抽樣誤差。
學習計畫與例題由 University Reading List 編輯整理。
適合誰
適合準備評估觀察性研究中因果主張的大學生，也適合會配適模型、卻需要說明比較為何回答問題的分析者。選估計方法之前先讀研究設計部分。
需要的基礎
基礎描述統計和迴歸概念有幫助。實作例子時需要掌握R、Stata或Python之一的簡單資料處理，不以高等數學證明為起點。
涵蓋內容
先討論問題、識別與因果圖，再進入配對、固定效果、差異中的差異、工具變數和迴歸不連續等工具；第二版加入部分識別。
如何使用
先畫因果圖，列出可用變異及其識別假設，說明哪些變數應控制。用一種語言重現例子，再改變一個合理假設，記錄因果解釋如何變化，不只保存係數。
版本與來源
選定2025年第二版平裝本，ISBN為9781032580227。作者說明出版社允許免費網頁版。網頁會修訂，頁碼未必與印本一致，資料與輔助教材見作者站。 出版社或作者書目 官方線上資源
聚焦閱讀與版本界線
以下試做使用本站配套指南的原創題，請先開啟題目，核對條件和資料。
閱讀路線: 2025第2版路線按標題讀識別、因果圖／路徑、處理效果和工具變數。
繼續前試做: 畫Z→D→Y，列所有其他Z影響Y的渠道。 檢查標準: 分開獨立性、相關性與排除，不能因能預測處理就稱有效。
版本與存取: 獲准免費網頁可獨立修訂，紙書ISBN 9781032580227；R／Stata／Python不改變識別假設。
