课程主页: https://www.coursera.org/learn/crash-course-in-causality

推荐课程：观察数据因果关系速成课程

在数据分析的领域中，总是会听到“相关性并不等于因果性”这句话。那么，什么才是真正的因果关系呢？为了深入探索这个问题，我最近参加了Coursera上的一门课程，名为《观察数据因果关系速成课程：从观察数据中推断因果效果》。这门课程不仅解答了因果性的问题，还让我掌握了实用的统计方法。

课程概述

这门课程为期5周，讲解了因果效果的定义、数据和模型所需的假设，以及如何实施和解释几种常用的统计方法。课程还提供了在R语言（一个免费的统计分析软件环境）中应用这些方法的机会，确实是一个非常实践导向的学习体验。

课程大纲

• 因果效果的欢迎与介绍：介绍了潜在结果的定义，重点区分了设置/操控变量值和对变量进行条件化的区别，并介绍了关键的因果识别假设。
• 混杂与有向无环图（DAG）：介绍了有向无环图，帮助学习者识别一组变量在控制混杂时是否足够。
• 匹配与倾向得分：展示了估算因果效果的匹配方法，包括直接在混杂因子上匹配和倾向得分匹配，并通过R语言的案例进行了展示。
• 逆概率治疗加权（IPTW）：介绍了逆概率治疗加权作为估计因果效果的一种方法，并通过R语言的IPTW数据分析进行演示。
• 工具变量方法：关注于使用工具变量法来估计因果效果，包括在非依从性随机试验和观察性研究中的应用，并通过R语言进行了分析。

我的收获

通过这门课程，我不仅了解了因果推断的基本理论，还获得了使用R进行数据分析的实操经验。课程中的每个模块都通过案例分析来加深理解，这种实践结合理论的方式让我印象深刻。如果你对因果推断或者统计学感兴趣，我强烈推荐这门课！

总结

总的来说，《观察数据因果关系速成课程》是一门极具价值的在线课程，特别适合希望理解和运用因果推断方法的学习者。不管你是初学者还是有一定基础的统计学爱好者，这门课程都能给你带来新的视角和实用技巧。

课程主页: https://www.coursera.org/learn/crash-course-in-causality