Testing the Efficacy of Educational Interventions on Matched Student Samples: A Primer for Propensity Score Matching in R
Notice bibliographique
Résumé
In many educational intervention programs, it is not possible to randomly assign students to an experimental and control condition. For example, in our research we wanted to compare students who were enrolled in a biomedical pathway program to students who were not in such a program. However, students select their academic pathway program and a randomized controlled trial cannot be conducted. Propensity score matching (PSM) is a valuable statistical technique in areas of research when randomized control trials are not always possible. It can be widely used to mimic the process of randomization by creating comparable groups based on key covariates while increasing causal inference and reducing bias. The aim of this article is to provide guidance for science education researchers to make informed decisions about the selection of matching methods and implementation of PSM using the MatchIt package (Ho et al., 2011) in R. In this article, we 1) discuss the utility of using PSM for research involving educational interventions, 2) provide a comprehensive guide for conducting PSM with educational data and provide a detailed step-by-step guide on conducting PSM for nearest neighbor matching using R, and 3) apply it to a National Institutes of Health (NIH)-funded high school education program.
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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 | 0,217 | 0,537 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,006 |
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 ».