Regression modelQuasi-experimental / causal inference
教育研究中的双重稳健估计
双重稳健估计（DR）是一种半参数因果推断方法，它结合了结果回归模型和倾向得分模型。在教育研究中，当处理分配非随机但可观测的协变量能够解释选择偏差时，它被用于估计教育项目、干预或政策对学生结果的因果效应。如果两个分量模型中的一个（不一定是两个都）被正确指定，则该估计量是一致的。
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来源
- Bang, H., & Robins, J. M. (2005). Doubly Robust Estimation in Missing Data and Causal Inference Models. Biometrics, 61(4), 962-973. DOI: 10.1111/j.1541-0420.2005.00377.x ↗
- Karim, M. E., Petkau, J., Gustafson, P., Tremlett, H., & BeAMS Study Group. (2018). Comparison of statistical approaches dealing with time-dependent confounding in drug effectiveness studies. Statistical Methods in Medical Research, 27(6), 1709-1722. DOI: 10.1177/0962280216668554 ↗
如何引用本页
ScholarGate. (2026, June 3). Doubly Robust Estimation Applied to Education Research. ScholarGate. https://scholargate.app/zh/causal-inference/doubly-robust-estimation-in-education-research
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- 双重稳健估计（AIPW）因果推断↔ 比较
- 逆概率治疗加权法 (IPW / IPTW)因果推断↔ 比较
- Marginal Structural Model (MSM)因果推断↔ 比较
- 倾向得分匹配研究统计学↔ 比较
- 倾向得分加权法 (PSW / IPW)因果推断↔ 比较
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