Boken 'Demystifying Causal Inference' tilbyr en lettfattelig introduksjon til kausal inferens og dataanalyse med R, spesielt rettet mot et publikum innen offentlig politikk. Målet er å avmystifisere disse temaene gjennom praktiske eksempler fra ulike disipliner. Med et håndfast fokus på dataarbeid i R, benytter boken det populære tidyverse-pakken. Den inkluderer kvalitets R-pakker som er spesifikke for kausal inferens, slik som ggdag, Matching, rdrobust, dosearch og flere. Boken er delt inn i to deler. Den første delen begynner med en detaljert beretning om John Snows heroiske undersøkelser av koleraens årsak. Kapitlene som følger tar for seg grunnleggende elementer av R, regresjon og en introduksjon til kausalitet ved hjelp av rammeverket for potensielle utfall og kausale grafer. Den andre delen fokuserer på spesifikke metoder for kausal inferens, inkludert eksperimenter, matching, paneldata, differanser-i-differanser, regresjonsdiskontinuitetsdesign, instrumentvariabler og meta-analyse, med hjelp av ...
