Estimation doublement robuste en recherche en éducation

L'estimation doublement robuste (DR) est une approche d'inférence causale semi-paramétrique qui combine un modèle de régression des résultats avec un modèle de score de propension. En recherche en éducation, elle est utilisée pour estimer l'effet causal des programmes, interventions ou politiques éducatives sur les résultats des élèves lorsque l'assignation au traitement n'est pas aléatoire mais que les covariables observées peuvent expliquer le biais de sélection. L'estimateur est convergent si l'un — pas nécessairement les deux — des deux modèles composants est correctement spécifié.