ระเบียบวิธีควบคุมสังเคราะห์ในการวิจัยทางการศึกษา
ระเบียบวิธีควบคุมสังเคราะห์ (Synthetic Control Method: SCM) เป็นการประมาณผลเชิงสาเหตุของการศึกษานโยบายหรือการแทรกแซงทางการศึกษา โดยการสร้างชุดข้อมูลสังเคราะห์ที่ได้จากการรวมหน่วยเปรียบเทียบที่ไม่ได้รับการแทรกแซงเข้าด้วยกันด้วยน้ำหนักที่เหมาะสม ซึ่งชุดข้อมูลสังเคราะห์นี้จะเลียนแบบแนวโน้มก่อนการแทรกแซงของหน่วยที่ได้รับการแทรกแซงได้อย่างใกล้เคียง ระเบียบวิธีนี้ได้รับการพัฒนาโดย Abadie, Diamond และ Hainmueller และมีคุณค่าอย่างยิ่งเมื่อมีโรงเรียน เขตการศึกษา หรือประเทศเพียงหนึ่งเดียวหรือจำนวนน้อยที่เปลี่ยนแปลงนโยบาย และไม่มีหน่วยเปรียบเทียบตามธรรมชาติที่เหมาะสม
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
แผนที่ระเบียบวิธี
ย่านของระเบียบวิธีที่เกี่ยวข้องกัน — เลือกโหนดเพื่อสำรวจ
แหล่งอ้างอิง
- Abadie, A., Diamond, A., & Hainmueller, J. (2010). Synthetic Control Methods for Comparative Case Studies: Estimating the Effect of California's Tobacco Control Program. Journal of the American Statistical Association, 105(490), 493-505. DOI: 10.1198/jasa.2009.ap08746 ↗
- Abadie, A., Diamond, A., & Hainmueller, J. (2015). Comparative Politics and the Synthetic Control Method. American Journal of Political Science, 59(2), 495-510. DOI: 10.1111/ajps.12116 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Synthetic Control Method Applied to Education Policy and Research. ScholarGate. https://scholargate.app/th/causal-inference/synthetic-control-method-in-education-research
ระเบียบวิธีใด?
วางระเบียบวิธีนี้เคียงข้างระเบียบวิธีใกล้เคียงที่สุด แล้วอ่านเปรียบเทียบกัน — คลังวางหนังสือไว้บนโต๊ะให้แล้ว ส่วนการเลือกเป็นของท่าน
- การวิเคราะห์ผลกระทบเชิงสาเหตุการอนุมานเชิงสาเหตุ↔ เปรียบเทียบ
- Difference-in-Differences (DiD)เศรษฐมิติ↔ เปรียบเทียบ
- การวิเคราะห์อนุกรมเวลาแบบขัดจังหวะ (Interrupted Time Series - ITS)การอนุมานเชิงสาเหตุ↔ เปรียบเทียบ
- แบบจำลอง Fixed Effects สำหรับข้อมูล Panel Dataเศรษฐมิติ↔ เปรียบเทียบ
- การจับคู่คะแนนแนวโน้มสถิติการวิจัย↔ เปรียบเทียบ