Manuale di analisi causale per la ricerca sociale

Recensioni dei lettori

Il libro ha avuto un'accoglienza contrastante, con i lettori che ne hanno evidenziato sia le preziose intuizioni che i significativi svantaggi. Pur essendo una risorsa utile per i ricercatori di scienze sociali, viene percepito come eccessivamente costoso e privo di consigli pratici per l'applicazione delle teorie.

Panoramica completa delle questioni relative alle inferenze causali; utile per sociologi, economisti, psicologi e ricercatori di scienze sociali.

⬤ Prezzo eccessivo
⬤ manca di consigli pratici per l'applicazione delle teorie
⬤ alcuni lettori trovano il contenuto insufficiente rispetto al costo.

(basato su 2 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Handbook of Causal Analysis for Social Research

Contenuto del libro:

Prefazione. - Capitolo 1.

Introduzione; Stephen L. Morgan. - PARTE I.

CONTESTO E APPROCCI ALL'ANALISI.

- Capitolo 2. Storia dell'analisi causale nelle scienze sociali; Sondra N.

Barringer, Erin Leahey e Scott R. Eliason. - Capitolo 3.

Tipi di cause; Jeremy Freese e J. Alex Kevern. - PARTE II.

SCELTE DI PROGETTAZIONE E MODELLAZIONE. - Capitolo 4.

Disegno della ricerca: Verso un ruolo realistico dell'analisi causale; Herbert L. Smith. - Capitolo 5.

Modelli causali e controfattuali; James Mahoney, Gary Goertz e Charles C.

Ragin. - Capitolo 6. Modelli misti e controfattuali; David J.

Harding e Kristin S. Seefeldt. - PARTE III.

OLTRE I MODELLI DI REGRESSIONE CONVENZIONALI. - Capitolo 7. Effetti fissi, effetti casuali e modelli ibridi per l'analisi causale; Glenn Firebaugh, Cody Warner e Michael Massoglia.

- Capitolo 8. Modelli di regressione eteroscedastica per l'analisi sistematica della varianza residua; Hui Zheng, Yang Yang e Kenneth C. Land.

- Capitolo 9. Differenze di gruppo nei modelli lineari generalizzati; Tim F. Liao.

- Capitolo 10. Analisi causale controfattuale e modelli di probabilità non lineari; Richard Breen e Kristian Bernt Karlson. - Capitolo 11.

Eterogeneità degli effetti causali; Jennie E. Brand e Juli Simon Thomas. - Capitolo 12.

Nuove prospettive sull'analisi della mediazione causale; Xiaolu Wang e Michael E. Sobel. - PARTE IV.

SISTEMI E RELAZIONI CAUSALI. - Capitolo 13. Modelli causali grafici; Felix Elwert.

- Capitolo 14. Le implicazioni causali del pensiero meccanicistico: Identificazione mediante grafici aciclici diretti (DAG); Carly R. Knight e Christopher Winship.

- Capitolo 15. Kenneth A. Bollen e Judea Pearl, Otto miti sulla causalità e sui modelli di equazioni strutturali.

- PARTE V. INFLUENZA E INTERFERENZA. - Capitolo 16.

Agenti eterogenei, interazioni sociali e inferenza causale; Guanglei Hong e Stephen W. Raudenbush. - Capitolo 17.

Reti sociali e inferenza causale; Tyler J. VanderWeele e Weihua An. - PARTE VI.

RITIRO DALL'IDENTIFICAZIONE DEGLI EFFETTI. - Capitolo 18. Identificazione parziale e analisi di sensibilità; Markus Gangl.

- Capitolo 19. Cosa si può imparare dai modelli causali sbagliati; Richard Berk, Lawrence Brown, Edward George, Emil Pitkin, Mikhail Traskin, Kai Zhang e Linda Zhao. -.