Causal Inference (The MIT Press Essential Knowledge series)

Nice book for the lovers of casual inference

It is a well-written a good introduction book for experimentation, propensity matching, causal inference for any audience. The only complain I have is book is too verbose in terms of explanations. Many of the pages can be reduced to a single mathematical formula that anyone can understand.

Very well written and concise.

The book is geared towards a non-technical audience as a primer towards causal inference in regards to study design (randomized, quasi, and observational). The book details the concepts around causal inference and supports this with examples through the research literature. The book is well-written with lucid explanations. I especially enjoyed reading through the lines and seeing clearly that the author is influenced by philosophy. This scientific and philosophy thinking was a joy to read.

Perguntas que esse livro ajuda a responder:- O que é causalidade e como analisar? (Em linhas gerais)- Como saber se o que você está analisando é de fato comparável? Exemplo:O estado B é de fato comparável com o estado A?A escola A é comparável com a escola B?A pessoa X é comparável com a pessoa Y?É uma introdução a causalidade somada a introdução ao conceito de propensity Match score (score de propensão).É um livro simples quando comparado aos outros livros sobre o tema, mas muito útil pra se ter, pois fala sobre essa ciência de causalidade de maneira acessível e serve como referência caso precise responder alguma questão como as listadas lá em cima nesse comentário aqui.Pessoalmente eu acho que ele poderia falar um pouco mais sobre o cálculo de escore de propensão em si e até mesmo ter um link pra o repositório de código no GitHub com exemplos reprodutiveis, mas o livro pelo que vi é meio antigo e o foco é em realmente introduzir

Mas a fonte é incrivelmente pequena. tornando a leitura difícil

Good book but slow in developing the arguments.