兩種抗病毒藥物中哪種能更好地拯救埃博拉病毒感染者？每天喝一杯葡萄酒會延長還是縮短壽命？中彩票會降低個人破產的風險嗎？如何識別致病基因？有些抗生素有致命的副作用嗎？勞動所得稅抵免是否有助于人們進入勞動力市場？《因果推斷入門》這本非技術指南簡要地介紹了關于現代因果推斷的基本思想，如隨機實驗、傾向得分、自然實驗、工具變量、敏感性分析和準實驗裝置，并以醫學、流行病學、經濟學和商業、社會科學以及公共政策中的實例來說明各種觀點。
保羅•R.羅森鮑姆（Paul R. Rosenbaum）是世界著名統計學家、費希爾講席獎和斯尼德克獎雙料得主，傾向得分方法提出者，賓夕法尼亞大學沃頓商學院統計與數據科學羅伯特•G.普策爾（Robert G. Putzel）名譽教授。他出版了《觀察與實驗：因果推斷導論》（Observation and Experiment: An Introduction to Causal Inference）、《觀察研究的設計》（ Design of Observational Studies）、《觀察研究》（Observational Studies）以及《觀察研究中的復制與證據因素》（Replication and Evidence Factors in Observational Studies）等著作。
第一章 處理引起的效應
什么是因果效應？因果推斷為何如此艱難？
精確問題的標記法
對照組能解決問題嗎？
多于兩個人的情況也是一樣的
用公平的硬幣來決定對人們的處理分配
平均處理效應（ATE）
第二章 隨機實驗
隨機對照實驗
為什么要隨機分配處理？
隨機化處理分配和因果推斷
估計平均處理效應
檢驗無因果效應假說
硬幣投擲的特殊性何在？
給喬治·華盛頓放血和體液說
第三章 觀測性研究問題
什么是觀測性研究？
吸煙與牙周病
插曲：圖基的箱形圖
處理組和對照組在箱形圖上是否具有可比性？
比較那些不可比較組的結果
第四章 對可測協變量的調整
作為一種調整方法的協變量匹配
傾向得分的不平衡
傾向得分匹配如何平衡可測協變量
在控制可測協變量的同時比較結果
其他匹配方法
第五章 對未測量協變量的敏感性
異議、反訴和競爭性假說
吸煙與肺癌
觀測性研究的首次敏感性分析
現代敏感性分析：吸煙與牙周病
敏感性分析的作用
第六章 觀測性研究設計中的準實驗裝置
可預期到的反訴
兩個對照組
兩個對照組的邏輯
除了未處理的對照組之外，還有未處理的對應組
解決可預期的反訴
第七章 自然實驗、斷點和工具變量
在一個原本有偏差的世界中進行隨機分配的那些事兒
來自彩票的自然實驗
大自然的自然實驗之一：兄弟姐妹的基因
大自然的自然實驗之二：假想的兄弟姐妹
作為自然實驗的斷點設計
鼓勵實驗：你能通過隨機化一種處理來了解另一種處理嗎？
工具變量和順從者平均因果效應
被提供住房券的效應或接受它的效應
選擇處理分配中偏差較小的情形
第八章 復制、解決和證據因素
復制不是重復
不解決問題的重復
單一目標的不同視角
證據因素
第九章 因果推斷中的不確定性和復雜性
每天少量飲酒有益嗎？
腫瘤學家與心臟病專家
來自新策略的反對聲音：孟德爾隨機化
答案可能很復雜
傳統毒素
總死亡率
被認為有益于心臟的部分或全部好處只是一個錯誤？
那么每天少量飲酒有益嗎？
附錄：每一章的核心思想
術語表
參考文獻
延伸閱讀
索引
譯后記
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