Ce livre offre une introduction intégrée à la théorie de l'analyse causale et aux méthodes quantitatives qui permettent d'évaluer les relations de cause à effet en sciences sociales. Il présente les outils classiques de l'analyse descriptive (visualisation, probabilités, statistiques descriptives, inférence statistique et régression linéaire), les cadres théoriques qui facilitent le saut entre description et causalité (modèle Neyman-Rubin et graphes orientés acycliques), les défis de l'inférence causale (biais par variable omise, de sélection, de mesure et de simultanéité) ainsi que les stratégies pour les déjouer. Les exemples tirés de plusieurs disciplines en sciences sociales sont accompagnés de syntaxes informatiques complètes pour R, Stata et SPSS, et des annexes de mathématiques et de statistiques viennent ici soutenir les explications données.
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