Ebm_base

Эффект: введение в дизайн исследований и каузальность Продолжаем путешествие по миру причинно-следственного анализа. Сегодня — ещё одна важная книга: «Эффект: введение в дизайн исследований и каузальность» (The Effect: An Introduction to Research Design and Causality) Ника Хантингтона-Клейна. Это фундаментальный учебник объёмом ~700 страниц. Не для пролистывания — для вдумчивого чтения, симуляций и повторения кода (на выбор: R, Python, Stata). Что отличает эту книгу от других, которые я читал по каузальному анализу — и, на мой взгляд, делает её особенно полезной: 🟡Полный охват исследовательского цикла и всех аспектов каузального анализа на наблюдаемых данных – от теории до практики. 🟡Пошаговое объяснение процесса генерации данных — не просто упомянуто, а обучает, как размышлять об этом на практике. 🟡Изложен плацебо-тест: если слышали про эффект плацебо, то здесь — методологический приём: проверка, не «находит» ли ваш метод эффект там, где его быть не должно. 🟡Показаны симуляции для оценки мощности — наглядно и практически применимо. 🟡Подробно разобраны инструментальные переменные. 🟡Практические примеры по работе с DAG — от укрупнения переменных в кластера до осторожного захода на causal discovery - да, тот самый момент, когда DAG рисует не человек, а алгоритм. 🟡Финальный блок — как и у Матеуса Факура — про новейшие подходы. Только без кода, исключительно теоретически. На прошлой неделе вышел также разбор книги на канале This is Data — рекомендую как второе мнение. #книги#causality