綜觀《社會(huì)科學(xué)定量應(yīng)用系列》（QASS）各卷，有一個(gè)明顯缺失的主題：傾向性評(píng)分法。因此，我格外欣喜地向大家介紹由白海巖和M. H. 克拉克所著的《傾向性評(píng)分法及應(yīng)用》，這本書旨在填補(bǔ)這一空白。
在大多數(shù)應(yīng)用場(chǎng)景中，包括基礎(chǔ)領(lǐng)域和應(yīng)用領(lǐng)域的社會(huì)科學(xué)家關(guān)注的許多干預(yù)研究，隨機(jī)分配是一種理想狀態(tài)而非現(xiàn)實(shí)。出于倫理和（或）實(shí)際原因，往往無法將參與者隨機(jī)分配到實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組。實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組可能在一些方面存在差異，而這些差異會(huì)對(duì)我們所關(guān)注的因果效應(yīng)估計(jì)產(chǎn)生影響。傾向性評(píng)分法通過估計(jì)個(gè)體被分配到或自行選擇進(jìn)入實(shí)驗(yàn)組的可能性，并利用這一信息對(duì)分析進(jìn)行基于設(shè)計(jì)的調(diào)整，從而幫助平衡非對(duì)等的組�！秲A向性評(píng)分方法及應(yīng)用》闡釋了這些技術(shù)背后的理論和方法。
本書通俗易懂、條理清晰、邏輯連貫、解釋明了，還提供了諸多實(shí)用建議。事實(shí)上，兩位作者不僅在傾向性評(píng)分法教學(xué)方面經(jīng)驗(yàn)豐富，還在已發(fā)表的關(guān)于這些方法應(yīng)用的文獻(xiàn)方面有所貢獻(xiàn)。全書聚焦如何在存在選擇偏誤的情況下估計(jì)因果效應(yīng)，尤其是與某種干預(yù)相關(guān)的因果效應(yīng)。
本書介紹了傾向性評(píng)分，并回顧了使用傾向性評(píng)分所基于的假設(shè)（第1章）；解釋了傾向性評(píng)分的建模與估計(jì)（第2章）；回顧了常見的傾向性評(píng)分方法（匹配法、分層法、加權(quán)法、協(xié)變量調(diào)整法）以及選擇某種方法而非其他方法的原因（第3章）；討論了應(yīng)用中出現(xiàn)的問題，包括對(duì)各變量在組間平衡性的評(píng)估以及調(diào)整后處理效應(yīng)的估計(jì)（第4章）；最后進(jìn)行總結(jié)，討論局限性，并指出新的發(fā)展方向（第5章）。書中包含基于案例的簡(jiǎn)要示例，還基于游戲工作坊（Playworks）干預(yù)項(xiàng)目（一項(xiàng)針對(duì)小學(xué)生的課間活動(dòng)項(xiàng)目）的部分?jǐn)?shù)據(jù)展開了更深入的應(yīng)用。讀者可以利用游戲工作坊數(shù)據(jù)以及配套網(wǎng)站study.sagepub.com/researchmethods/qass/bai&clark上提供的R、SPSS、SAS和STATA操作說明，復(fù)現(xiàn)書中結(jié)果，以此檢驗(yàn)自己的理解程度。
《傾向性評(píng)分法及應(yīng)用》為有興趣學(xué)習(xí)傾向性評(píng)分法的讀者提供了實(shí)用且深入淺出的介紹，為閱讀更專業(yè)的文獻(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。它可以作為眾多學(xué)科（包括政治學(xué)、社會(huì)學(xué)或教育學(xué)）研究生階段方法課或統(tǒng)計(jì)課的有益補(bǔ)充。對(duì)于已經(jīng)結(jié)束正規(guī)課程學(xué)習(xí)的研究人員來說，它同樣是一本很好的獨(dú)立教程。希望大家閱讀愉快！