CEM在教育研究中的应用

研究教育干预的研究者很少能有机会进行随机分配：学生在先前的学业成就、人口统计特征和学校背景方面存在差异。CEM通过暂时将连续协变量（如先前的考试分数或收入）分组到更粗糙的区间内，然后要求处理组和对照组的学生在这些区间内精确匹配来解决这个问题。未匹配的单元被丢弃。其结果是一个经过修剪的数据集，其中两组在观察到的背景特征上看起来相似，从而后续结果的比较可以更有信心地归因于干预而非预先存在的差异。