
本课程主要探讨教育经济学所使用的的因果推断模型,注重培养定量研究设计思想、学术文献的批判性阅读以及上机数据分析实操。主要模型包括:工具变量法、随机控制实验、自然实验与双重差分、断点回归、倾向分数匹配以及多层级线性模型。
开设学校:清华大学;学科:教育教学、
本课程主要探讨教育经济学所使用的的因果推断模型,注重培养定量研究设计思想、学术文献的批判性阅读以及上机数据分析实操。主要模型包括:工具变量法、随机控制实验、自然实验与双重差分、断点回归、倾向分数匹配以及多层级线性模型。
-1.2 Why do we use regression 1
-1.3 Why do we use regression 2
-1.4 Conditional expectation function 1
-1.5 Conditional expectation function 2
-1.6 Classical assumption of OLS
-1.8 How to use matrix calculation to solve OLS
-1.11 FAQs of regression:practice
-1.12 FAQs of regression:discussion
-1.13 Maximum Likelihood Estimatio
-Basic Econometrics
-2.1 Classical assumptions of OLS
-2.2 Omitted variable bias and endogeneity
-Weeks 3&4 readings and workshop
-Instrumental Variable
-3.6 Threats to the validity of RCT
-3.17 Random-effecrt and Fiexed-effect model
-3.18 Statistic power analysis
-Weeks 5&6 readings and workshop
-Randomized Experiments - Class Size, Career Academies
-4.6 DID with multiple periods 1
-4.7 DID with multiple periods 2
-4.9 Synthetic control methods
-Week7&8 readings and workshop
-Natural experiment and DID
-5.10 Validity and assumption test 1
-5.11 Validity and assumption test 2
-Regression discontinuity
-6.1 Review of causal inference model
-Propensity Score Matching
-HLM
张羽博士是清华大学教育研究院副教授、博士生导师,清华大学未来教育与评价研究院副院长。研究兴趣:用定量研究方法进行教育政策评价,侧重教育公平与质量的视角。近期尝试引入教育神经科学、学习科学和机器学习创新教育评价范式。