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Hace unos días, presentamos IV y Matching veterano, "el método de verosimilitud conjunta flexible" se ha convertido en una nueva tendencia, que introduce métodos de inferencia causal relacionados de manera más sistemática.
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En los últimos años, presentamos la "coincidencia CEM que no necesita verificar el equilibrio de las covariables, qué tan impresionante y única es", que ha sido ampliamente bien recibida y discutida por los académicos. El artículo incluye procedimientos operativos detallados, pasos y datos, que los académicos pueden ver, descargar y usar por sí mismos.
Hoy, recomendamos un documento que utilice CEM para la estimación no paramétrica.
El autor utiliza datos del Grupo de Encuestas sobre Educación de China (CEPS) de 2013-2014. Realizado por el Centro Nacional de Encuestas e Investigación de la Universidad Renmin de China, CEPS es una encuesta longitudinal representativa a nivel nacional basada en la escuela en curso. Utilizando un método estratificado de muestreo por conglomerados de etapas múltiples, se seleccionaron al azar unos 20.000 estudiantes de 112 escuelas en 20 provincias de China (10.279 en séptimo grado y 9.208 en noveno grado). ceps llevó a cabo pruebas cognitivas en estudiantes en los grados 7 y 9 para medir su desarrollo cognitivo. Esta prueba incluye 20 ítems para el séptimo grado y 22 ítems para el noveno grado. Proviene de la prueba de capacidad cognitiva de los estudiantes de secundaria y proviene de la prueba de capacidad de análisis sin cursos de la Encuesta de la Organización Educativa de Taiwán (Yang et al) . Año 2003). Para los estudiantes de séptimo y noveno grado, las pruebas cognitivas están diseñadas para evaluar su lenguaje (por ejemplo, razonamiento lingüístico, analogía de frases), visión (por ejemplo, análisis de patrones gráficos, origami y aplicaciones geométricas) y matemáticas (por ejemplo, palabras matemáticas Preguntas, reglas de cálculo personalizadas, análisis de patrones abstractos y posibilidades).
La principal variable de resultado que mide la capacidad cognitiva general de los estudiantes se genera a partir de elementos de pruebas cognitivas utilizando un modelo TRI de tres parámetros (3pl) (de Ayala 2013). irt es una innovación importante en el campo de la psicometría. Se utiliza ampliamente en el diseño, análisis y puntuación de pruebas, cuestionarios y herramientas similares, que pueden medir estructuras teóricas subyacentes como habilidades, actitudes y destrezas. Para el propósito del autor, la principal ventaja de usar el modelo TRI de tres parámetros para calificar las habilidades cognitivas de los estudiantes es que la puntuación toma en cuenta los diferentes niveles de discriminación y dificultad que pueden tener los diferentes ítems de la prueba, y que algunos estudiantes pueden ser mejores. a las falsedades que a otros La posibilidad de adivinar la respuesta correcta. Además, la puntuación del IRT es independiente de la prueba, lo que significa que incluso si el autor ha realizado diferentes elementos de la prueba en los estudiantes de séptimo y noveno grado, el autor aún puede combinar las dos muestras para el análisis. La puntuación IRT no tiene escala y la distribución normal aproximada es una media cero. Para obtener más detalles técnicos de los procedimientos de IRT, consulte Wang y Li (2015).
La variable de procesamiento es si el encuestado es hijo único. El análisis del autor también utiliza los grados escolares (es decir, séptimo y noveno grado), género, raza (minorías étnicas y han), registro del hogar al nacer (urbano y rural), historial de inmigración (es decir, si el estudiante abandonó el lugar de nacimiento) y educación de la madre, educación del padre, ocupación de la madre y ocupación del padre. El autor también consideró la ubicación geográfica de los encuestados, principalmente la provincia y el condado donde viven.
El autor utiliza CEM de coincidencia exacta cada vez más burda (Iacus et al. 2011a, b), que en realidad es una coincidencia exacta más un paso de preprocesamiento, reduciendo temporalmente la dimensión para aumentar el número de coincidencias, como principal herramienta de análisis del autor. A diferencia de los puntajes de propensión u otras formas de emparejamiento aproximado, CEM utiliza la selección previa del investigador para limitar el desequilibrio máximo entre el grupo de tratamiento y el grupo de control. Esta decisión puede estar impulsada por datos, impulsada por la teoría o guiada por conocimientos sustantivos. Entre las 9 variables utilizadas para el emparejamiento, 5 variables (incluido el grado escolar, el género, la etnia, el registro del hogar al nacer e inmigración) están completamente emparejados, sin engrosar, y la educación y ocupación de la madre y el padre son toscas antes de que se realice el emparejamiento incluido. 化.
El autor aprovecha la flexibilidad que brinda el método CEM y realiza el análisis del autor en cuatro pasos. En el primer paso del análisis, la principal preocupación del autor es evaluar el efecto de procesamiento promedio del hijo único (att) del grupo de tratamiento sobre el desarrollo cognitivo. Con este fin, el autor agrupa a los niños con hermanos y los empareja con el único hijo. En el segundo paso del análisis, el autor está interesado en probar las posibles diferencias en el orden de nacimiento en el desarrollo cognitivo de los hijos únicos. Para ello, el autor divide a los niños con hermanos en dos grupos: primogénitos con hermanos y no primogénitos con hermanos, emparejados con hijos únicos. De manera similar, en el tercer paso del análisis, el autor está interesado en probar el impacto de las diferencias de género en el hijo único en el desarrollo cognitivo. El autor siguió la sugerencia de Hoet al. (2007) de realizar primero una coincidencia no paramétrica y luego usar las muestras emparejadas para un análisis de regresión paramétrico adicional. Este método combina la capacidad del emparejamiento no paramétrico y la flexibilidad de la regresión, proporcionando un método simple para probar el efecto del tratamiento de heterogeneidad. En el último paso del análisis, el autor integra el segundo y tercer paso en un conjunto de modelos, mientras prueba el impacto del orden de nacimiento y las diferencias de género del hijo único en el desarrollo cognitivo. El autor realizó un análisis similar, centrándose en el orden de nacimiento y el estado de hukou al nacer (es decir, rural frente a urbano).
En todos estos análisis, los autores siguieron más o menos la misma estrategia de construcción de modelos. En cada paso, el autor comienza con un modelo que solo coincide con las 9 variables enumeradas en la Tabla 1. Luego, en el segundo modelo, el autor usa aún más la identificación de la provincia como una variable de coincidencia adicional (sin engrosamiento). Al restringir los casos de emparejamiento de la misma provincia, es posible controlar las características de las provincias no medidas y mejorar la calidad del emparejamiento. En el tercer análisis del cem, el autor avanzó más en esta idea y restringió los casos emparejados al mismo condado (modelo dentro del condado) reemplazando la identificación de la provincia con la identificación del condado como una variable de coincidencia adicional. El uso de unidades geográficas más refinadas en el modelo de emparejamiento mejora el equilibrio de las muestras de emparejamiento a expensas de un poder estadístico reducido. Los autores generalmente prefieren los resultados dentro del condado, en lugar de los resultados de la muestra nacional y dentro de la provincia, aunque siempre es una buena idea comparar diferentes modelos para determinar las tendencias potenciales.
Comparación de dos grupos de muestras de hijos únicos y no hijos únicos.
Comparación de la capacidad cognitiva entre hijo único y hijo no único.
Diferencias en el orden de nacimiento: comparación entre el hijo mayor y el hijo único entre los niños no únicos
Diferencias en el orden de nacimiento: comparación entre hermanos menores e hijos únicos entre hijos no únicos
Diferencias de género, hecho un elemento interactivo.
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