Long Term Educational Attainment of Private High School Students in Québec: Estimates of Treatment Effects from Longitudinal Data
Notice bibliographique
Résumé
(in French) Peu d'études peuvent évaluer les effets de long terme de l'école privée secondaire sur les résultats éducatifs des élèves, tout en contrôlant pour les caractéristiques des élèves et des parents. Au Québec, la deuxième province canadienne la plus populeuse, plus de vingt pourcent des élèves du secondaire fréquentent les écoles privées subventionnées par l'État, mais avec frais de scolarité plafonnés. Les biais de sélection, de causalité et de recrutement causés par la possibilité pour l'école privée de sélectionner les élèves rendent toutefois inappropriée une comparaison simpliste de leurs résultats éducatifs par rapport à leurs pairs du secteur public. Cette étude utilise les quatre premiers cycles de deux cohortes longitudinales de l'Enquête sur les jeunes en transition (EJET) réalisée par Statistique Canada. Elle estime l'effet de traitement de l'école privée sur le taux de graduation du secondaire selon le temps attendu, la fréquentation d'un CEGEP à 19 ans, la fréquentation de l'université à 21 ans ou plus, la graduation universitaire à partir de 24 ans ou plus ainsi que l'inscription aux programmes menant à des professions régies par des ordres professionnels au Québec. L'analyse économétrique estime les effets de traitement selon l'appariement par balancement entropique prenant en considération plusieurs variables clés dont le statut socioéconomique des élèves. Les résultats sont ensuite validés par une simulation de variable confondante. Les effets significatifs et robustes estimés attribuables à l'école privée expliquent plus de 56 de l'écart observé entre les élèves par les données (administratives ou descriptives de l'EJET), et près de 81 pourcent selon le modèle, la cohorte et le sexe. Abstract (in English, working paper is in French. See GRCH WP16-02 for English.) Very few studies analyze the long term educational effects of private secondary school students while controlling for their socioeconomic status. In Quebec, the second most populous Canadian province, twenty percent of students at this level are enrolled in private schools subsidized by the government, who however set a relatively low ceiling for the fees in exchange for subsidies. Bias from selection, causality and admission coming from the fact that private schools may select their students, give way to inappropriate simplistic comparison of their educational results with their public sector peers. This study uses the first four longitudinal waves on the two cohorts of Statistics Canada's Youth in Transition Survey (YITS). The analysis estimates the average treatment on the treated the effect of private school on secondary school graduation rate within expected number of years (5), enrollment in postsecondary institutions at age 19, university enrollment at age 21 or more, university graduation at age 24 or more, and enrollment in professional degrees program. The econometric analysis of treatment effects is based on a particular entropy balancing algorithm with a large set of key balancing covariates. Results are validated by a simulation-based sensitivity analysis for matching estimators. We find large, positive and statistically significant effects of private schooling on almost all outcomes analyzed. The results are not sensitive to simulations of omitted variable bias.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».