Counterfactuals and Causal Inference

Dans cette deuxième édition de Contre-factuels et Inférence Causale, entièrement révisée et enrichie, les caractéristiques essentielles de l'approche contre-factuelle à l'analyse des données d'observation sont présentées avec des exemples provenant des sciences sociales, démographiques et de la santé. Les techniques d'estimation alternatives sont d'abord introduites en utilisant à la fois le modèle des résultats potentiels et les graphes causaux ; ensuite, des techniques de conditionnement, telles que le couplage et la régression, sont présentées d'un point de vue des résultats potentiels. Pour les scénarios de recherche dans lesquels des déterminants importants de l'exposition causale sont non observés, des techniques alternatives, telles que les estimateurs à variables instrumentales, les méthodes longitudinales et l'estimation via des mécanismes causaux, sont ensuite présentées. L'importance de l'hétérogénéité des effets causaux est soulignée tout au long du livre, et la nécessité d'une explication causale approfondie via des mécanismes est discutée.