Propensity Score Matching Applied to Education Research

শিক্ষাক্ষেত্রে, ছাত্র বা স্কুলগুলি কখনই প্রোগ্রামগুলিতে এলোমেলোভাবে বাছাই করা হয় না। একটি স্কুল-বাই-স্কুল টিউটরিং প্রোগ্রামে ভর্তি হওয়া একজন ছাত্র সম্ভবত প্রেরণা, পূর্ববর্তী অর্জন এবং আর্থ-সামাজিক অবস্থার দিক থেকে এমন একজনের থেকে আলাদা যিনি তা করেন না। PSM প্রতিটি ব্যক্তির চিকিৎসার সম্ভাবনা গণনা করে (প্রোপেনসিটি স্কোর) তাদের পর্যবেক্ষণকৃত বৈশিষ্ট্যগুলির উপর ভিত্তি করে, তারপর অনুরূপ স্কোর সহ চিকিৎসা এবং অ-চিকিৎসা প্রাপ্ত ব্যক্তিদের জোড়া তৈরি করে। ম্যাচিংয়ের পরে, দুটি গোষ্ঠী পরিমাপ করা সহপরিবর্তীগুলির উপর পরিসংখ্যানগতভাবে সমতুল্য দেখায়, তাই যেকোনো ফলাফলের পার্থক্য পূর্ব-বিদ্যমান পার্থক্যের পরিবর্তে প্রোগ্রামের কারণে আরও বিশ্বাসযোগ্যভাবে দায়ী করা যেতে পারে। এর মূল ধারণা হল একটি কৃত্রিম তুলনামূলক গোষ্ঠী তৈরি করা যা যতটা সম্ভব চিকিৎসা প্রাপ্ত গোষ্ঠীর অনুরূপ।