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推荐语：用“模拟方法”来评估一份定量研究设计的质量。书中思路框架的完成度相当高，也提供了对应的软件包。 推荐人：董书昊 链接：https://book.declaredesign.org/

推荐语：对conjoint experiments所产生数据的终极分析指南。 推荐人：董书昊 链接：https://www.andrewheiss.com/blog/2023/07/25/conjoint-bayesian-frequentist-guide/#sec-frequentist

推荐语：marginaleffects是R中非常快捷的边际效应计算包。作者把说明文档直接整合成了一本书，并且放上了丰富的案例，例如因果推断中的g-computation，多层贝叶斯模型，以及MrP等。 推荐人：董书昊 链接：https://marginaleffects.com/vignettes/get_started.html

推荐语：当样本缺乏代表性时，基于已知人口学特征进行事后分层（post-stratification）加权是常用技巧。但如果具体层次的样本量很少，该层点估计会面临较大误差。对此，可以利用多层模型的shrinkage特性，获得每层更稳健的点估计，然后再加权汇总。 推荐人：董书昊 链接（两篇文章）： 1. https://www.monicaalexander.com/posts/2019-08-07-mrp/ 2. https://marginaleffects.com/vignettes/mrp.html