学習科学研究の妥当性向上へ向けた統計解析法と複数データの統合手法について―傾向スコアによる共変量調整とデータフュージョン―

DOI Web Site

書誌事項

タイトル別名
  • Statistical Methods for Validity and Dataset Integration: Data Fusion and Propensity Score Adjustment Method
  • ガクシュウ カガク ケンキュウ ノ ダトウセイ コウジョウ エ ムケタ トウケイ カイセキホウ ト フクスウ データ ノ トウゴウ シュホウ ニ ツイテ ケイコウ スコア ニ ヨル キョウヘンリョウ チョウセイ ト データ フュージョン

この論文をさがす

抄録

<p>In learning science, it is sometime difficult to sample subjects randomly from population and to execute experimental study with random assignment. In this paper I introduce a “missing data framework” to deal with bias due to nonrandom assignment/sampling. I review Propensity score adjustment method using covariate information that is useful to achieve sufficient internal and external validity. It is also shown that we can deal with Data fusion problem using the same framework.</p>

収録刊行物

関連プロジェクト

もっと見る

キーワード

詳細情報 詳細情報について

問題の指摘

ページトップへ