การจับคู่คะแนนแนวโน้มในการวิจัยทางการศึกษา
การจับคู่คะแนนแนวโน้ม (PSM) ในการวิจัยทางการศึกษาเป็นเทคนิคแบบกึ่งทดลองที่สร้างกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุมที่เปรียบเทียบกันได้จากข้อมูลนักเรียน ครู หรือโรงเรียนเชิงสังเกต โดยการทำให้กลุ่มต่างๆ สมดุลตามลักษณะพื้นฐานที่สังเกตได้ ทำให้สามารถประมาณค่าเชิงสาเหตุของการแทรกแซงทางการศึกษาได้อย่างน่าเชื่อถือ เช่น โปรแกรมกวดวิชา นโยบายการเลือกโรงเรียน หรือการพัฒนาวิชาชีพครู เมื่อการสุ่มไม่สามารถทำได้
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
แผนที่ระเบียบวิธี
ย่านของระเบียบวิธีที่เกี่ยวข้องกัน — เลือกโหนดเพื่อสำรวจ
แหล่งอ้างอิง
- Rosenbaum, P. R., & Rubin, D. B. (1983). The central role of the propensity score in observational studies for causal effects. Biometrika, 70(1), 41-55. DOI: 10.1093/biomet/70.1.41 ↗
- Shadish, W. R., Cook, T. D., & Campbell, D. T. (2002). Experimental and Quasi-Experimental Designs for Generalized Causal Inference. Houghton Mifflin. ISBN: 978-0395615560
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Propensity Score Matching Applied to Education Research. ScholarGate. https://scholargate.app/th/causal-inference/propensity-score-matching-in-education-research
ระเบียบวิธีใด?
วางระเบียบวิธีนี้เคียงข้างระเบียบวิธีใกล้เคียงที่สุด แล้วอ่านเปรียบเทียบกัน — คลังวางหนังสือไว้บนโต๊ะให้แล้ว ส่วนการเลือกเป็นของท่าน
- Coarsened Exact Matching (CEM)การอนุมานเชิงสาเหตุ↔ เปรียบเทียบ
- Difference-in-Differences (DiD)เศรษฐมิติ↔ เปรียบเทียบ
- Inverse Probability Weighting (IPW / IPTW) การถ่วงน้ำหนักด้วยความน่าจะเป็นผกผันการอนุมานเชิงสาเหตุ↔ เปรียบเทียบ
- ตัวประมาณค่าด้วยการจับคู่การอนุมานเชิงสาเหตุ↔ เปรียบเทียบ
- การถ่วงน้ำหนักด้วยคะแนนแนวโน้ม (Propensity Score Weighting - PSW / IPW)การอนุมานเชิงสาเหตุ↔ เปรียบเทียบ