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9781402099663 - Causal Analysis in Population Studies: Concepts, Methods, Applications: 23 (The Springer Series on Demographic Methods and Population Analysis, 23) (14 resultados)
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Causal Analysis in Population Studies: Concepts, Methods, Applications (The Springer Series on Demographic Methods and Population Analysis, 23)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Causal Analysis in Population Studies : Concepts, Methods, Applications
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Causal Analysis in Population Studies : Concepts, Methods, Applications
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Causal Analysis in Population Studies
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Causal Analysis in Population Studies : Concepts, Methods, Applications
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The central aim of many studies in population research and demography is to explain cause-effect relationships among variables or events. For decades, population scientists have concentrated their efforts on estimating the 'causes of effects' by applying standard cross-sectional and dynamic regression techniques, with regression coefficients routinely being understood as estimates of causal effects. The standard approach to infer the 'effects of causes' in natural sciences and in psychology is to conduct randomized experiments. In population studies, experimental designs are generally infeasible.In population studies, most research is based on non-experimental designs (observational or survey designs) and rarely on quasi experiments or natural experiments. Using non-experimental designs to infer causal relationships-i.e. relationships that can ultimately inform policies or interventions-is a complex undertaking. Specifically, treatment effects can be inferred from non-experimental data with a counterfactual approach. In this counterfactual perspective, causal effects are defined as the difference between the potential outcome irrespective of whether or not an individual had received a certain treatment (or experienced a certain cause). The counterfactual approach to estimate effects of causes from quasi-experimental data or from observational studies was first proposed by Rubin in 1974 and further developed by James Heckman and others.This book presents both theoretical contributions and empirical applications of the counterfactual approach to causal inference.
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Causal Analysis in Population Studies : Concepts, Methods, Applications
Librería: Buchpark, Trebbin, Alemania
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Causal Analysis in Population Studies : Concepts, Methods, Applications
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Causal Analysis in Population Studies: Concepts, Methods, Applications (The Springer Series on Demographic Methods and Population Analysis)
Librería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino Unido
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Causal Analysis in Population Studies : Concepts, Methods, Applications
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Causal Analysis in Population Studies (eng)
Librería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
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Causal Analysis in Population Studies
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The central aim of many studies in population research and demography is to explain cause-effect relationships among variables or events. For decades, population scientists have concentrated their efforts on estimating the 'causes of effects' by applying standard cross-sectional and dynamic regression techniques, with regression coefficients routinely being understood as estimates of causal effects. The standard approach to infer the 'effects of causes' in natural sciences and in psychology is to conduct randomized experiments. In population studies, experimental designs are generally infeasible.In population studies, most research is based on non-experimental designs (observational or survey designs) and rarely on quasi experiments or natural experiments. Using non-experimental designs to infer causal relationships-i.e. relationships that can ultimately inform policies or interventions-is a complex undertaking. Specifically, treatment effects can be inferred from non-experimental data with a counterfactual approach. In this counterfactual perspective, causal effects are defined as the difference between the potential outcome irrespective of whether or not an individual had received a certain treatment (or experienced a certain cause). The counterfactual approach to estimate effects of causes from quasi-experimental data or from observational studies was first proposed by Rubin in 1974 and further developed by James Heckman and others.This book presents both theoretical contributions and empirical applications of the counterfactual approach to causal inference. 252 pp. Englisch.
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Causal Analysis in Population Studies
Librería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Estimation of causal relationships based on non-experimental data in population studiesComprehensive discussion of available techniquesContributions by the leading scholars in the fieldThe central aim of many studies in populatio.
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Causal Analysis in Population Studies
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Causal Analysis in Population Studies
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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