Точное сопоставление с огрублением данных в исследованиях образования
Точное сопоставление с огрублением данных (Coarsened Exact Matching, CEM) — это стратегия предварительной обработки данных, которая уменьшает дисбаланс между экспериментальной и контрольной группами до анализа результатов. В исследованиях образования она используется для создания сбалансированных контрольных групп на основе административных записей, данных опросов или квазиэкспериментальных исследований — например, для сравнения студентов, получивших вмешательство, с сопоставимыми студентами, которые его не получали, без опоры на рандомизацию.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
Источники
- 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 ↗
- Morgan, S. L., & Winship, C. (2015). Counterfactuals and Causal Inference: Methods and Principles for Social Research (2nd ed.). Cambridge University Press. ISBN: 978-1107065079
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Coarsened Exact Matching for Causal Inference in Education Research. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/causal-inference/coarsened-exact-matching-in-education-research
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Укрупненное точное сопоставление (CEM)Причинно-следственный вывод↔ сравнить
- Метод «разность разностей» в исследованиях образованияПричинно-следственный вывод↔ сравнить
- Метод сопоставления по показателю склонности в исследованиях образованияПричинно-следственный вывод↔ сравнить
- Regression discontinuity design in education researchПричинно-следственный вывод↔ сравнить
Similar methods
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →