ScholarGate
المساعد
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

المطابقة الدقيقة المُخَشَّنة في بحوث التعليم

المطابقة الدقيقة المُخَشَّنة (CEM) هي استراتيجية مطابقة ما قبل المعالجة تقلل من عدم التوازن بين المجموعات المعالجة والمقارنة قبل تحليل النتائج. في بحوث التعليم، تُستخدم لإنشاء مجموعات مقارنة متوازنة من السجلات الإدارية، أو بيانات المسح، أو التصاميم شبه التجريبية - على سبيل المثال، مقارنة الطلاب الذين تلقوا تدخلاً مع طلاب مماثلين لم يتلقوه، دون الاعتماد على العشوائية.

افتح في MethodMindقريبًاApply, compare, get guidance
Tools & resources
تنزيل الشرائح
Learn & explore
فيديوقريبًا

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

خريطة المناهج

محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.

المصادر

  1. Iacus, S. M., King, G., & Porro, G. (2012). Causal inference without balance checking: Coarsened exact matching. Political Analysis, 20(1), 1-24. DOI: 10.1093/pan/mpr013
  2. Morgan, S. L., & Winship, C. (2015). Counterfactuals and Causal Inference: Methods and Principles for Social Research (2nd ed.). Cambridge University Press. ISBN: 978-1107065079

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Coarsened Exact Matching for Causal Inference in Education Research. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/causal-inference/coarsened-exact-matching-in-education-research

أيُّ منهج؟

ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.

قارن جنباً إلى جنب
ScholarGateCoarsened Exact Matching in Education Research (Coarsened Exact Matching for Causal Inference in Education Research). استُرجع بتاريخ 2026-06-19 من https://scholargate.app/ar/causal-inference/coarsened-exact-matching-in-education-research · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026