课程主页: https://www.coursera.org/learn/crash-course-in-causality
今天，我想向大家推荐一门在Coursera上精选的课程——《A Crash Course in Causality: Inferring Causal Effects from Observational Data》。这门课程花费五周的时间，为我们带来了关于因果关系的深刻见解。让我们来看看为什么这门课值得学习！
首先，课程以‘相关性不代表因果性’这个一句耳熟能详的名言切入，带领我们思考真正的因果关系是什么，以及如何在数据中获得良好的因果推断。
课程内容安排是非常科学与系统的，以下是几个关键模块：
1. **因果效应的定义** - 学习如何使用潜在结果来定义因果效应，强调整理变量与操作固定值之间的区别。
2. **混杂因素和有向无环图（DAGs）** - 了解如何利用DAGs识别混杂变量，以及哪些变量可以用于控制。
3. **匹配和倾向得分** - 掌握常用的匹配方法，并通过R进行数据示例分析。
4. **逆概率加权（IPTW）** - 今天的推断方法中如何应用IPTW。 这一部分也会涉及搭建实用的R实例。
5. **工具变量方法** - 在随机试验或观察性研究中使用工具变量来估计因果效应。
这五个模块层层递进，使得即便是初学者也能在老师的引导下循序渐进地掌握因果分析的方法与应用。课程也提供了用R语言对数据集的实操机会，这对于实践应用帮助极为显著。
总的来说，这是一门对所有关注因果关系研究者、数据分析师，尤其是在社会科学领域中的学习者非常有价值的课程。对于希望掌握抽样、因果学习及其统计方法的学习者来说，它将提供起步所需的坚实基础。
期待大家能通过这堂课掌握从观察数据得出可信的因果推断的方法！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/crash-course-in-causality