Parts III,IV,V,VI 各論ぱらぱらめくる『Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences』

• 割り付けがどうなされているか・観察データの得られ方がどうなっているかによって、スタディを分類し、それぞれに対する手法があるので、それについての説明になっている
• 分類と帰属手法名とを目次を見て列挙するとよいだろう
• Part II Randomized Assignment
  • フィッシャーの正確確率、ノイマンの繰り返しサンプリング、回帰、モデルあてはめ/推定、Randomizedだけど層別する場合、ペアワイズ
• Parts III & IV & VI Regular Assignment mechanisms: Design & Analysis
  • Propensity Score(Prop.Scについて書かれた『読み物的理解用の記事』)、Covariate Distributionの扱い、マッチングする、Covariatesを扱いやすくするためのTrimming、小分けにする(subclassification)、Causal effect値を推定すること、一般的にCausal Estimandsの点推定/区間推定のためのこと、その他、confoundingについてわかることがあるなら取り出そう
• Part VI Regular Assignment mechanisms with noncompliance: analysis
  • ここは「個別方法〜non-compliance対策〜」的な章