Кирилл Константинович Борусяк

Большинство наук задается вопросами типа «Как X влияет на Y?». Классическим способом отвечать на такие вопросы в психологии или медицине являются рандомизированные эксперименты. В социальных науках всё сложнее: редко получается заставить людей принимать решения, которые они не хотят принимать сами. Этот курс посвящен тому, в каких условиях и какими методами можно делать выводы о причинно-следственных связях, если есть только данные наблюдений в неконтролируемых условиях. (Подсказка: нужно отыскать так называемый «естественный эксперимент».) Вот пара примеров, которые мы рассмотрим: как понять, влияет ли образование на будущие доходы, если человек сам выбирает, какое образование получать? Как понять, влияют ли СМИ на политическую позицию своей аудитории, если выбор телеканала или радиостанции в большой мере определяется этой позицией?

Курс начнется с обзорной лекции, где я расскажу об основных проблемах и подходах — неформально и в большой мере на примерах. Затем в течение 2-3 семинаров мы разберем эти идеи формально и значительно глубже.

Программа курса

1. Ликбез по теории вероятности (независимость случайных величин, корреляция, условное математическое ожидание, теорема Гливенко-Кантелли)
2. Модель причинно-следственной связи Рубина. Как оценить средний эффект воздействия с помощью рандомизированного эксперимента и в чём проблема при его отсутствии.
3. Метод инструментальных переменных. Как оценить локальный средний эффект воздействия и как понять, на кого он распространяется.
4. Разрывный дизайн (четкий и нечеткий).
5. Метод разности разностей.
6. (Если останется время) Что может быть лучше, чем рандомизированный эксперимент?

Для обзорной лекции потребуется лишь интерес к окружающей вас действительности. Для понимания остального материала необходимы базовые представления о вероятности; будет достаточно неформального представления о том, что такое случайная величина, математическое ожидание и условная вероятность.

Материалы

1. слайды к первой лекции