ScholarGate
アシスタント
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

教育研究における周辺構造モデル

周辺構造モデル(MSM)は、時間とともに変化する処置または教育的介入の効果を推定するために、逆確率重み付けを用いる因果推論手法です。疫学分野でRobins, Hernán and Brumback (2000)によって導入され、Hong and Raudenbush (2006)によって教育分野にもたらされたMSMは、従来の回帰分析では解決できない課題である、時間変動性の交絡に対処します。

MethodMindで開く近日公開Apply, compare, get guidance
Tools & resources
スライドをダウンロード
Learn & explore
動画近日公開

手法の全文を読む

会員限定

無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。

ログイン

手法マップ

関連する手法の近傍 — ノードを選択して探索できます。

出典

  1. Robins, J. M., Hernan, M. A., & Brumback, B. (2000). Marginal structural models and causal inference in epidemiology. Epidemiology, 11(5), 550-560. DOI: 10.1097/00001648-200009000-00011
  2. Hong, G., & Raudenbush, S. W. (2006). Evaluating kindergarten retention policy: A case study of causal inference for multilevel observational data. Journal of the American Statistical Association, 101(475), 901-910. DOI: 10.1198/016214506000000447

このページの引用方法

ScholarGate. (2026, June 3). Marginal Structural Model for Causal Inference in Education Research. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/causal-inference/marginal-structural-model-in-education-research

どの手法を選ぶ?

この手法を最も近い類縁の手法と並べ、両者を見比べてください — ライブラリは本を机の上に並べるだけ。選ぶのはあなたです。

並べて比較する
ScholarGateMarginal structural model in education research (Marginal Structural Model for Causal Inference in Education Research). 2026-06-17に以下より取得 https://scholargate.app/ja/causal-inference/marginal-structural-model-in-education-research · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026