Bewertung:

Das Buch wird weithin als umfassende und leicht zugängliche Quelle für angewandte Mikroökonometrie und Kausalschlüsse gelobt und richtet sich insbesondere an Studenten und Praktiker. Allerdings wurde es wegen seiner physischen Qualität, zahlreicher Tippfehler und mathematischer Ungenauigkeiten in der gedruckten Version kritisiert.
Vorteile:Das Buch bietet ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Lesbarkeit und mathematischer Strenge und eignet sich daher für Masterstudenten und Doktoranden. Es enthält intuitive Erklärungen komplexer Konzepte, duale Code-Beispiele sowohl in Stata als auch in R, und es gilt als hilfreiches Nachschlagewerk für Praktiker in der politischen Praxis. Viele Nutzer schätzen den Enthusiasmus und den Lehrstil des Autors.
Nachteile:Die gedruckte Version wurde als billig wirkend, voller Tippfehler und mit falschen Formeln beschrieben. Die Rezensenten merkten an, dass einige Teile des Textes länger als nötig sind und es an ausreichenden Beispielen oder Anwendungen fehlt. Für Anfänger auf dem Gebiet der Kausalschlüsse kann das Buch überwältigend sein.
(basierend auf 47 Leserbewertungen)
Causal Inference: The Mixtape
Eine verständliche, zeitgemäße Einführung in die Methoden zur Bestimmung von Ursache und Wirkung in den Sozialwissenschaften.
"Kausalität versus Korrelation ist seit Anbeginn der Zeit die Grundlage von Argumenten - wirtschaftlicher und anderer Art - gewesen. Causal Inference: The Mixtape verwendet echte Beispiele aus der Praxis, die mich wirklich zum Nachdenken angeregt haben. Es kommt selten vor, dass ein Buch den Leser dazu anregt, seine Sichtweise zu erweitern; bei diesem Buch war das der Fall." - Marvin Young (Young MC)
Der Kausalschluss umfasst die Instrumente, mit denen Sozialwissenschaftler feststellen können, was was verursacht. In einer chaotischen Welt hilft der Kausalschluss dabei, die Ursachen und Wirkungen der untersuchten Maßnahmen festzustellen - zum Beispiel die Auswirkungen (oder das Fehlen solcher Auswirkungen) von Erhöhungen des Mindestlohns auf die Beschäftigung, die Auswirkungen frühkindlicher Bildung auf die Inhaftierung im späteren Leben oder den Einfluss der Einführung von Malaria-Netzen in Entwicklungsregionen auf das Wirtschaftswachstum. Scott Cunningham führt Studierende und Praktiker in die Methoden ein, die notwendig sind, um aussagekräftige Antworten auf die Frage nach der Kausalität zu erhalten, und verwendet dabei eine Reihe von Modellierungstechniken und Kodierungsanweisungen für die Programmiersprachen R und Stata.