Statistical Models

În peisajul academic actual, Statistical Models de David A. Freedman se poziționează ca un text fundamental pentru programele de studii avansate în statistică, epidemiologie și științe politice. Ne aflăm în fața unei resurse care nu se mulțumește doar cu prezentarea tehnică a metodelor, ci prioritizează înțelegerea legăturii — uneori fragile — dintre modelele matematice și fenomenele reale. Remarcăm faptul că această a doua ediție publicată de Cambridge University Press păstrează rigoarea caracteristică autorului, oferind în același timp un suport didactic extins prin cele peste 400 de exerciții. Din punct de vedere structural, volumul urmează o progresie logică, pornind de la studiile observaționale și experimente, trecând prin algebra matricială și regresia multiplă, până la subiecte complexe precum verosimilitatea maximă (maximum likelihood) și ecuațiile simultane. Un element distinctiv îl reprezintă includerea articolelor de jurnal analizate direct în text, ceea ce permite cititorului să vadă exact cum sunt aplicate (sau interpretate greșit) metodele statistice în cercetarea empirică. Lucrarea extinde cadrul propus de Statistical Modeling and Inference for Social Science de Sean Gailmard prin accentul pus pe critica metodelor și pe limitările inerente ale modelelor de regresie. Suntem de părere că această lucrare reprezintă apogeul preocupărilor lui Freedman, fiind strâns legată de temele explorate în Causal Explanation for Social Scientists. Dacă în lucrările anterioare autorul punea sub semnul întrebării validitatea unor inferențe, în Statistical Models el oferă instrumentele necesare pentru a naviga printre capcanele modelării, pledând pentru o metodologie bazată pe cunoașterea profundă a subiectului, nu doar pe procesarea automată a datelor.