在设定估计模型时, 研究者面临的不确定性威胁着推断的有效性。在基于观测数据的回归分析中, “真实模型”是未知的, 研究者者只能从貌似合理的替代性设定中进行选择。稳健性检验方法能够帮助研究者考察在合理变化模型设定的情况下, 主要估计量是否稳健的问题。这本非常易读的书介绍了稳健性检验的逻辑思路, 提供了稳健性概念的可操作定义, 它可以应用于所有定量研究中。本书还向读者介绍了多种类型的稳健性检验。本书各章聚焦于模型不确定性的不同方面, 作者对现有的检验方法进行了系统回顾, 并发展出很多新的方法。总体或样本、测量方法、解释变量集及其函数形式、因果和时间异质性、动态效应或空间依存性, 无论是哪种不确定性本书都将提供指导, 并为社会科学研究者提供可应用于他们研究中的检验方法。