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时变教学治疗的因果推论( Causal Inference for Time-Varying Instructional Treatments )
G Hong SW Raudenbush potential outcomes stable unit treatment value assumption value-added model inverse probability of treatment weighting pseudolikelihood estimation
作者提出了一种策略来研究时变教学治疗对重复观察到的学生成绩的影响。这种方法应对了三个挑战:(a)每年将学生重新分配到教室和教师,造成了各种反应之间复杂的依赖结构;(b)一名儿童在某种治疗下的学习成果可能取决于其他儿童的治疗分配、教师的技能以及过去几年遇到的同学和教师;和(c)时变混杂造成内生性的特殊问题。作者通过修改稳定单位治疗值假设以确定潜在结果和因果效应,并通过将治疗加权的逆概率整合到具有伪相似性估计的四向增值分层模型中来解决这些挑战。使用来自学校变化和表现的纵向分析的数据,作者应用这些方法来研究四年级和五年级“强化数学教学”的影响。
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