David A. Freedman présente ici une synthèse définitive de son approche de l’inférence causale en sciences sociales. Il explore les fondements et les limites de la modélisation statistique illustrant les arguments de base avec des exemples de science politique en droit des politiques publiques et en épidémiologie. Freedman soutient que de nombreuses nouvelles approches techniques de la modélisation statistique ne constituent pas un progrès mais une régression. Au lieu de cela, il préconise une méthodologie de « cuir de chaussure » qui exploite la variation naturelle pour atténuer les confusions et s'appuie sur une connaissance intime du sujet pour développer des conceptions de recherche méticuleuses et éliminer les explications rivales. Lorsque Freedman a énoncé cette position pour la première fois, il a été accueilli avec scepticisme en partie parce qu'il était difficile de croire qu'un statisticien mathématicien de sa stature favoriserait les approches « low-tech ». Mais le vent tourne. De nombreux spécialistes des sciences sociales s’accordent maintenant à dire que la technique statistique ne peut se substituer à une bonne conception de la recherche et à une bonne connaissance du sujet. Ce livre offre une présentation intégrée des points de vue de Freedman. Langue: Anglais