Causal Inference in Statistics er en viktig innføring i hvordan årsakssammenhenger kan forstås og brukes i dataanalyse. Boken belyser betydningen av å ha en tydelig forståelse av årsak–virkning, noe som er essensielt for å kunne svare på grunnleggende spørsmål som 'Skader denne behandlingen eller hjelper den pasientene?'. Til nå har det vært mange innføringsbøker om statistiske metoder, men ingen har fokusert spesifikt på de nyeste metodene for å hente ut kausal informasjon fra data, noe som gjør denne boken unik. Boken presenterer en rekke enkle eksempler og benytter et lettfattelig språk for å forklare hvordan man definerer kausale parametre, hvilke antagelser som må gjøres for å estimere disse parametrerne i ulike situasjoner, hvordan man uttrykker disse antagelsene matematisk, og om de har testbare implikasjoner. Leseren vil også lære å forutsi effektene av intervensjoner og hvordan man kan resonnere mot faktiske scenarier. Disse verktøyene utgjør et fundament som enhver statistikkstudent må beherske for å kunne anvende statistiske prinsipper effektivt.
