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探究如下问题，即在模型设定合理变化的情形下，主要估计量是否保持稳健。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操作化定义，它可以应用于所有定量研究中。书中还向读者介绍了多种类型的稳健性检验，各章聚焦于模型不确定性的不同方面，作者系统地回顾了现有的检验方法，并发展出很多新的方法。无论是总体或样本、测量方法、解释变量集及其函数形式、因果或时间异质性、动态效应或空间依存性中的哪种不确定性，本书都将给予相关的指导，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。