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Statistical Models and Causal Inference: A Dialogue With the Social Sciences
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 78,26
Währung umrechnenEUR 14,32 für den Versand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: 2 verfügbar
In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 1st edition. 416 pages. 9.50x6.00x1.00 inches. In Stock.
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Statistical Models and Causal Inference: A Dialogue with the Social Sciences
Verlag: Cambridge University Press, 2009
ISBN 10: 0521195004 ISBN 13: 9780521195003
Sprache: Englisch
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Statistical Models and Causal Inference: A Dialogue With the Social Sciences
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 158,11
Währung umrechnenEUR 14,32 für den Versand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: 2 verfügbar
In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 1st edition. 416 pages. 9.50x6.50x1.05 inches. In Stock.
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Statistical Models and Causal Inference : A Dialogue with the Social Sciences
Verlag: Cambridge University Press, 2009
ISBN 10: 0521195004 ISBN 13: 9780521195003
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 139,96
Währung umrechnenEUR 63,94 für den Versand von Deutschland nach USAAnzahl: 1 verfügbar
In den WarenkorbBuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - David A. Freedman presents here a definitive synthesis of his approach to causal inference in the social sciences. He explores the foundations and limitations of statistical modeling, illustrating basic arguments with examples from political science, public policy, law, and epidemiology. Freedman maintains that many new technical approaches to statistical modeling constitute not progress, but regress. Instead, he advocates a 'shoe leather' methodology, which exploits natural variation to mitigate confounding and relies on intimate knowledge of the subject matter to develop meticulous research designs and eliminate rival explanations. When Freedman first enunciated this position, he was met with scepticism, in part because it was hard to believe that a mathematical statistician of his stature would favor 'low-tech' approaches. But the tide is turning. Many social scientists now agree that statistical technique cannot substitute for good research design and subject matter knowledge. This book offers an integrated presentation of Freedman's views.
