本書提供了一套語言和一系列工具，幫助社會科學研究者從實驗或非實驗數(shù)據(jù)找到推測問題的合理范圍。作者查爾斯·F .曼斯基借鑒來自犯罪學、人口學、流行病學、社會心理學、社會學以及經濟學的例子，生動展示了這套語言和工具的廣泛適用性。

在計量經濟學、社會學和心理學中,有許多傳統(tǒng)的方法來處理因果識別問題。其中一些基本上是統(tǒng)計性質的,使用的是似然函數(shù)和無差別參數(shù)估計等概念。曼斯基提出將因果識別問題從純粹的統(tǒng)計概念中分離出來,并以社會和行為科學領域的廣泛受眾都能接受的方式展現(xiàn)因果識別的邏輯。在各種情況下，問題都由真正具有政策重要含義的真實例子驅動，對數(shù)學的要求不高，并且推導出了關于可識別性的推論，給出了新的見解。

本書各章討論的主題涵蓋范圍非常廣泛。曼斯基從一個概念性問題——從已有的人口數(shù)據(jù)推測未來人口數(shù)量——入手，深入分析了科學家試圖預測干預對結果的影響時所產生的基本選擇問題，并展示了如何使用這些工具來研究常見問題，如推斷家庭結構對孩子受教育前景的影響以及警察對犯罪率的影響。