「社会教育指数は学校卒業者の結果にどのような影響を与えるのか？ – Rとbrmsを用いたベイズ分析」
影響は？ - Rとbrmsを用いたベイズ分析
ANCOVA — ベイズスタイル
学校のセクターと事後教育の結果の間に比例的な差異があるかどうかを理解しようとする前の記事の非常に好意的な反応に続いて、もう少し詳しく見てみましょう。モデリングは因果関係を意図していないこと、単に記述的であることを述べました。これは、因果モデルで考慮すべき多くの要素があるという前提の下で述べられました。実際、ICSEAまたはコミュニティの社会教育的利点の指標と呼ばれる代理指標が存在します。
Rおよびbrmsによる学校卒業生の結果のベイズ比較
ANOVA — ベイズスタイル
towardsdatascience.com
前の記事から続けて、ICSEAとセクター別の比例的な結果の間に因果関係があるかどうかを探求します。これはベイズのANCOVAワークフローになります。
背景
モデリングに飛び込む前に、因果モデルと理解を深めましょう。ICSEAは学校の社会教育的利点を特定する尺度です。これは、ACARA（オーストラリアカリキュラム評価報告機関）によって計算される指標であり、保護者の教育背景や職業、学生のアボリジニの地位、学校の地理的位置を考慮に入れています。ICSEAの平均値は1000であり、標準偏差は100であり、したがってより高いICSEAの値はより高い社会教育的利点を持つ学校を指します。
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学生のパフォーマンスと結果に影響を与える要素は数え切れません。以下では、より具体的なものに単純化しました。左側から始めると、親の教育水準が子供の個人的な目標に影響を与えることが合理的に予想されます。親の教育は彼らの給与に影響を与え、したがって彼らが住むことを許される郊外に影響を与え、特定のセクターの学校に近接させます。私たちは、裕福な地域は政府系学校よりも独立学校とカトリック学校の混合が多いと合理的に想定しています。これらは多くのフィールドとデータです…
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