丁丁《因果推断初级教程》评述：方法论演进与教学实践的新视角

本书评深入剖析了丁丁教授2024年出版的《因果推断初级教程》，系统阐述了该教材如何通过潜在结果框架系统整合随机实验、观察性研究和工具变量法等核心方法，为统计学、生物统计和计量经济学领域学习者提供兼具理论深度与实践应用价值的教学资源。文章指出该书虽未涵盖因果推断全方法谱系，但通过R代码实例与统计证明的有机结合，显著提升了学习者对因果识别假设与效应估计技术的理解能力，对推动因果革命（Causal Revolution）在方法论教育中的普及具有重要意义。

　　

在科学研究的宏伟殿堂中，因果性问题始终占据着核心地位。从古代哲学家对因果关系的思辨，到现代科学家对实验设计的严谨追求，人类始终渴望理解事件之间的本质联系。尽管因果推理在人类认知史上具有悠久传统，但因果推断作为学科领域的正式形成却相对年轻——其方法论根基可追溯至1920年代费希尔（Fisher）的随机实验设计、赖特（Wright）的路径分析与工具变量法，以及20世纪中期坎贝尔（Campbell）和科克伦（Cochran）对观察性研究的奠基性工作。当前因果推断方法论主要由三大框架主导：源自心理学的效度类型论（validity typology）、统计学的潜在结果框架（potential outcomes framework）以及源于结构方程模型的结构因果模型（structural causal models）。Steiner等人（2023）精辟总结道：效度类型论是实践者的因果推断指南，潜在结果框架是统计学家的因果推断指南，而结构因果模型则是理论家的因果推断指南。

过去25年见证了因果推断在统计学与社会科学的爆发式发展，被Pearl和Mackenzie（2018）称为“因果革命”（Causal Revolution）。数据显示，四本主要计量心理学期刊中提及“因果推断”的论文比例从1990年代到2020年代增长了五倍，同期出版了15部因果推断学术专著。在这一方法论演进背景下，丁丁教授的《因果推断初级教程》（2024）作为最新教材，为这一领域提供了系统性的教学资源。

本研究通过文献分析法与比较研究法，重点考察了教材的框架设计、内容组织与教学方法。研究基于对29章内容的系统性剖析，结合与Imbens和Rubin（2015）、Cunningham（2021）等主流教材的对比，评估了该教材在方法论覆盖广度、教学深度与实际应用价值方面的特征。

教材内容体系构建

全书分为六个逻辑严密的部分。第一部分通过两章内容介绍基础统计概念与潜在结果框架，辅以详尽的概率统计附录（技术上列为第七部分）。第二部分聚焦随机实验设计，用七章近100页篇幅详细讨论费希尔推断、奈曼推断（Neymanian inference）与重复随机化（rerandomization）技术，这种安排显著区别于当代同类教材。第三部分转向非实验研究中的因果效应估计，六章内容涵盖识别假设、倾向评分估计、加权与匹配方法。第四部分处理观察性研究中识别假设失效的情形，包括条件可忽略性假设评估、敏感性分析与断点回归设计（RDD）。值得注意的是，丁丁将RDD概念重构为处理协变量重叠不足的方法，而非独立的研究设计。第五部分深入讨论工具变量法在鼓励设计、非依从性问题、模糊RDD与孟德尔随机化中的应用。第六部分作为“专题讨论”涵盖主分层、中介分析与时变处理等高级主题。

方法论取向与特点

教材严格遵循潜在结果框架的理论路径，将其作为贯穿全书的连接脉络。每个主题均通过统计定义、证明、估计方法以及附有R代码的应用/模拟案例相结合的方式呈现。这种设计强化了Steiner等人（2023）对潜在结果框架作为“统计学家指南”的定位。教材在结构因果模型的应用上保持克制，仅在中后期引入定向无环图（DAG）作为辅助说明工具，未将其发展为实质性的因果推断方法体系。

教学创新与应用价值

教材对随机实验的异常重视构成了显著特色。丁丁承认这种安排非常规，但通过先建立潜在结果模型再过渡到非实验设计的教学路径，有效强化了学习者的基础理解。技术性内容（如定理证明）被合理安排在课后习题中，而工具变量等章节则呈现出更强的应用导向特征。附带的R代码实现了方法论与实践的有机结合，为统计学、心理测量学、生物统计学与流行病学领域的研究生提供了高质量学习资源。

局限性与方法论边界

教材明确排除了一些重要方法：差分法（difference-in-difference）、合成控制法、机器学习与贝叶斯方法在因果推断中的应用均未涉及。实验设计中的因子设计与序贯多重分配随机试验同样缺席，也未讨论多层次数据、缺失数据与测量误差对因果推断的影响。与Morgan和Winship（2014）及Shadish等人（2002）的著作相比，本书更侧重统计定义与估计公式，而非方法背后的概念原理与实地应用中的设计考量。

结论与意义

《因果推断初级教程》既是当前“因果革命”的积极成果，也是推动未来方法论发展的潜在动力。尽管教材存在方法论覆盖面的选择性限制，但其通过潜在结果框架构建的系统化教学体系，为统计学及相关定量方法论领域的学习者提供了坚实的方法论基础。教材对随机实验的深度聚焦、对统计严谨性的坚持以及与计算实践的紧密结合，使其成为研究生阶段统计学导向课程的理想主教材。正如Rickles所强调的：因果推断文献的广度与深度既证明了20世纪奠基工作的重要性，也彰显了该领域在“因果革命”时代的蓬勃生命力——而丁丁的著作正是这一发展的最佳注脚。

（注：本文依据Jordan Rickles于2025年在《Psychometrika》发表的書评撰写，所有方法论术语与理论框架均严格遵循原文表述，未添加文献引用标识与图示标记。）