本課程將介紹幾個社會科學中常用的因果推論方法，包括 Regression Discontinuity Design, Difference-in-Differences與Synthetic Control method等, 每個方法皆會先提供相關理論的介紹，再搭配社會科學上的實際應用進行講解，最後，也會使用R與STATA的範例程式與資料，帶領學員實際操作上述因果推論的方法。
科學解釋的核心是從事因果推論，而實驗設計是從事因果推論的重要研究設計方法，但因社會是一開放複雜的體系，社會學研究往往只能用如社會調查等觀察性研究（observational studies），而非實驗設計的方法來瞭解
所欲研究的現象，進而限制了社會學研究從事因果推論的可能性。即便如此，從事經驗研究的社會學者，
仍然企圖以各種研究方法來瞭解社會現象的因果關係，特別是當這些研究有重要政策意涵或影響時。
近幾年來，以潛在結果（potential outcome）或反事實（counterfactual）架構之方法論為基礎的各種量化研究方法，已成為社會科學研究者必須瞭解的知識。
本課程的目的即是介紹以反事實架構為基礎所發展出來的傾向分數分析（propensity score analysis, PSA）
方法，探討此方法與反事實因果推論的連結及其在社會學研究的應用。透過對此方法瞭解，
也可進一步瞭解傳統主流的量化研究方法，如迴歸分析等的侷限。
本課程主要透過相關實證研究的引介，說明如何將「因果推論方法」，應用於調查研究當中。具體來說，我們將以propensity score matching的相關理論為基礎，利用「入選機率調整法」（propensity score adjustment），
以代表性較佳的調查資料，來修正代表性較差的調查資料，藉以消除後者的涵蓋誤差。
本課程的主題包括兩部份：理論篇與實務篇。雖然前半部為理論篇，但還是會穿插許多例子來講解概念。後半部則是透過完整的PSA操作介紹，以實例來說明如何應用PSA來修正調查資料代表性的偏誤。
將依實際授課狀況調整進度及休息時間
| 時間 | 8月19日(星期三) | 8月20日(星期四) | 8月21日(星期五) |
| 9:00-9:30 | 報到 | ||
| 9:30-11:00 | 因果推論方法與應用
楊子霆(中研院經濟所助研究員) 因果推論簡介 |
因果推論方法與應用2
Difference-in-Differences |
PSA在社會學量化研究的應用
關秉寅(政大社會學系教授)
|
| 11:00-11:20 | 茶敘 | ||
| 11:20-12:10 | 因果推論方法與應用1
Regression Discontinuity Design |
因果推論方法與應用2
Difference-in-Differences |
PSA在社會學量化研究的應用(續)
|
| 12:10-13:30 | 午餐 | ||
| 13:30-15:00 | 因果推論方法與應用1
Regression Discontinuity Design |
因果推論方法與應用3
Synthetic Control |
PSA應用於調查研究的推估
俞振華(政大選舉研究中心副研究員) 理論篇
|
| 15:00-15:30 | 茶敘 | ||
| 15:30-16:20 | 因果推論方法與應用1 Regression Discontinuity Design | 因果推論方法與應用3 Synthetic Control | PSA應用於調查研究的推估
實務篇
|