实证证据早已走进法庭。从就业歧视到医疗损害，从证券虚假陈述到反垄断索赔，纠纷的胜负往往取决于一份统计分析是否可信。但实证方法的含义、意义及其在司法实务中如何运用，一直困扰着许多法律实务人士和学者。本书要做的，就是帮助他们跨越晦涩难懂的术语门槛，让他们读懂法学论文、政策简报和专家证言里的实证方法。 不同于同领域的其他入门书，本书省去了复杂烦琐的公式和方程式（全书只出现了一个方程式），也不对实证方法作简单罗列，而是专注于解释最常见、最实用的方法背后的直觉和逻辑，并大量使用经过司法实践和法学课堂反复检验的事例。 本书的目标并非培养专门研究者，而是让从未学过实证方法的法学院学生、法学学者、律师和法官，对法经济学学者、经济学家和政治学家最常用的实证方法建立起扎实的理解。

亚当?奇尔顿（Adam Chilton），美国芝加哥大学法学院院长，霍华德?G. 克兰法学讲席教授（Howard G. Krane Professor of Law）、沃尔特?曼德研究学者（Walter Mander Research Scholar），同时担任《法律与经济学杂志》（Journal of Law and Economics）共同主编。其主要研究领域为法律经济学，尤其关注比较法、国际法与法律职业。 凯尔·罗泽马（Kyle Rozema），美国西北大学普利兹克法学院教授，兼任该院JD/PhD项目及学术就业共同主任（Co-Director of the JD/PhD Program and Academic Placement）。其研究聚焦法律职业、法院与法学院的制度构建与规制，多以采集新数据、发展实证方法为路径。 于晓虹，清华大学社会科学学院政治学系长聘副教授、博士生导师，先后毕业于中国人民大学国际关系学院、哥伦比亚大学政治学系。曾任哈佛大学费正清研究中心王安博士后，兼任哈佛大学政府学系客座讲师，主要研究领域为中国政府与政治、比较司法政治、法律实证研究以及司法大数据。

第一章导言：揭秘法庭上的 “天书” 1.1本书目标 1.2章节安排 第二章概率 2.1概率基础 2.2贝叶斯推断 2.3概率与计算机模拟 2.4本章总结 第三章数据与统计 3.1数据、统计和实证分析 3.2测量集中趋势 3.3分布 3.4离散程度度量 3.5假设检验 3.6本章总结 第四章因果推断与实验 4.1选择偏差 4.2潜在结果框架 4.3实验和随机分配 4.4实验类型 4.5法律实验的局限性 4.6自然实验 4.7本章总结 第五章回归分析 5.1回归分析的必要性 5.2跨组比较和组内比较 5.3维度诅咒 5.4回归模型设定 5.5关于回归符号的更多说明 5.6回归估计 5.7阅读回归表 5.8理解点估算值 5.9理解标准误和置信区间 5.10理解统计显著性 5.11解释不同类型的回归系数 5.12扩展示例：专家证人 5.13本章总结 第六章双重差分 6.1控制组的优势 6.2扩展示例 6.3双重差分回归模型设定 6.4双重差分回归结果 6.5识别假设 6.6多事件分析 6.7校正标准误 6.8本章总结 第七章断点回归 7.1利用任意划定的界限 7.2扩展示例 7.3断点回归的回归模型 7.4断点回归结果 7.5考察不同带宽 7.6识别假设 7.7本章总结 第八章工具变量 8.1利用随机性来源 8.2扩展示例 8.3识别假设 8.4理解工具变量回归结果 8.5工具变量的其他用途 8.6本章总结 注解 术语表 索引 译后记