Class-Size-and-Scores:测试R中测试分数的不同变量的条件平均治疗效果

班级规模和分数 在R中测试不同变量的条件平均治疗效果对测试分数的影响。 分析来自田纳西州STAR实验的数据，该数据关于减少班级人数对标准化考试成绩的影响。 收集了从幼儿园到二年级学生的数据。 结果变量是测试分数。 结果= yi =测试成绩，wi =小学生班上学生i的虚拟变量。 在此回归中检验的协变量是性别（虚拟变量fem =女性），种族（虚拟变量wh =白色），年龄（岁），午餐成本（虚拟变量fl =免费午餐），老师的工作年限（经验值），老师职业阶梯上的位置（小伙子），老师的最高学位（学位）和学校所在地（虚拟变量urb =城市）。 我在这里检查小班教学对不同亚人群的学生的平均考试成绩是否有不同的影响。 我使用grf软件包估算了使用4000棵树的16种不同的fem，wh，fl和urb组合的条件平均治疗效果。 所有其他协变量值均保持其平均值。 结果是表中组合的估计值，标准误差和95％的置信区间