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user: 4. 助教制度效应评估结果 4.1. 理学类课程学生助教实施效果分析 为了探究数学分析(上)学生助教的教学效果，选择高等代数成绩，大学英语I成绩以及管理学原理成绩作为协变量，按照倾向得分的绝对距离小于0.25倍的倾向得分样本标准差的原则，经计算，将卡尺定为0.02，对倾向得分相差2%的观测值进行一对四匹配。卡尺匹配结果显示，在总共362个观测值中，控制组(Untreated)共有26个不在共同取值范围中(Off support)，处理组(Treated)共有16个不在共同取值范围中(Off support)，其余320个观测值均在共同取值范围内(On support)。共同取值范围图如图1所示，大多数观测值均在共同取值范围内，只损失少量样本。 为了进一步确认该匹配是否较好地平衡了学生资质，对匹配信息进行检验得到表1。 结果显示，匹配后三个变量的标准化偏差都有明显降低，而且除大学英语成绩外其他变量的t检验都不拒绝处理组与控制组无系统差异的原假设。即卡尺匹配的结果是良好的，能够确定匹配之后有无学生助教的学生学习能力是相同的。 在保证了有无学生助教的学生学习能力无差异的条件下，对其进行处理效应分析，得到结果如表2所示。 图1. 卡尺匹配共同取值范围图 Table 1 Caliper matching standard deviatio Unmatched Mean %reduct t-test Variable Matched Treated Control %bias bias t P > t gy Unmatched 77.94 73.73 37.90 3.61 0.00 Matched 77.99 75.71 20.60 45.70 −0.05 0.96 gd Unmatched 79.02 81.22 −14.50 −1.38 0.17 Matched 79.95 78.29 10.90 24.70 1.5 0.13 dy Unmatched 73.41 79.14 −59.90 −5.7 0.00 Matched 74.24 72.44 18.70 68.70 4.47 0.00 表1. 卡尺匹配标准化偏差表 Table 2 Caliper matching processing effect analysis resul Variable Sample Treated Controls Difference S.E. T-stat sf Unmatched 82.54 80.18 2.36 1.44 1.63 ATT 83.55 79.36 4.19 2.23 1.87 ATU 80.16 84.21 4.05 . . ATE 4.12 . . 表2. 卡尺匹配处理效应分析结果表 表2中ATT表示实验组与对照组学生学习能力相同的前提下，助教对学生数学分析成绩的影响效果。结果显示，ATT的变化为4.1903。即经过卡尺匹配后处理效应分析得到助教制度对学生的数学分析(上)成绩提高了4.1903分。并且通过自助法得到处理效应标准误显示，ATT的自助标准误为2.5368，Z统计量为1.65，P值为0.099，在10%的显著水平下显著，即助教制度的实施使学生成绩提高了4.1903分这个结论并不是偶然得出，而是具有实际意义的。 为了进一步验证结果的正确性，采用默认核函数和核宽带的核匹配和局域线性回归匹配来检验准确性，得到的核匹配和局域线性回归匹配的匹配处理效应结果如表3所示。 结果显示，经核匹配之后的处理效应结果显示助教使学生成绩提高3.5分，经线性回归匹配之后的处理效应结果显示助教使学生成绩提高3.4分，且两种方法结果均在10%的显著水平下显著，都具有实际意义。结合三种匹配方法得到的处理效应结果，发现数学分析(上)学生助教可使学生成绩提升3~4分。 4.2. 管理学类课程学生助教实施效果分析 为了探究会计学原理学生助教的教学效果，选择政治经济学成绩，大学英语I成绩以及管理学原理成绩作为协变量。分别对其进行了卡尺为0.01的卡尺一对四匹配，标准核匹配和标准局部线性回归匹配。发现三种匹配方法都只是损失了少量样本，大多数观测值均在共同取值范围内。以标准局部线性回归匹配为例，总共260个观测值中，控制组(Untreated)共有5个不在共同取值范围中(Off support)，其余255个观测值均在共同取值范围内(On support)。局部线性回归匹配共同取值范围图如图2所示。 在此基础上，三种匹配方法也都大大降低了变量的标准化偏差，使标准化偏差保持在10%以内，对学生资质进行了较好的平衡。政治经济学成绩，管理学原理成绩的t检验结果都不拒绝实验组与对照组无系统差异的原假设。即匹配之后有无学生助教的学生学习能力是相同的，保证了处理效应的分析结果是助教制度实施的结果。以核匹配检验结果为例，如表4所示。 在保证了有无学生助教的学生学习能力无差异的条件下，对其进行处理效应分析，得到三种匹配方法的处理效应分析结果如表5所示。 结果显示，三种匹配方法得到的处理效应分析中，ATT平均变化了4.1967。即助教制度的实施使学生会计学成绩提高了4.1967分。并且通过自助法得到处理效应标准误显示，三个ATT变化结果都在10%的显著水平下显著。以核匹配之后的处理效应自助标准误为例，ATT的自助标准误为1.7446，Z统计量为2.57，P值为0.01，在10%的显著水平下显著，即助教制度的实施使学生会计学成绩提高了4.1967分这个结论并不是偶然得出，而是具有实际意义的。 Table 3 Nuclear matching and linear regression matching processing effect analysis result Variable Sample Treated Controls Difference S.E. T-STAT Kernel sf Unmatched 82.54 80.18 2.36 1.44 1.63 ATT 83.06 79.55 3.51 2.19 1.60 ATU 80.08 84.57 4.49 . ATE 4.01 . Llr sf Unmatched 82.54 80.18 2.36 1.44 1.63 ATT 83.06 79.65 3.41 2.31 1.48 ATU 80.18 83.94 3.76 . ATE 3.58 . 表3. 核匹配和线性回归匹配处理效应分析结果表 图2. 局部线性回归匹配共同取值范围图 Table 4 Nuclear matching standard deviatio Unmatched Mean %reduct t-test Variable Matched Treated Control %bias bias t P > t Dy Unmatched 72.29 70.73 17.60 1.44 0.15 Matched 72.40 72.48 −0.80 95.30 −1.26 0.21 Gy Unmatched 79.96 75.16 61.20 4.94 0.00 Matched 79.89 79.68 2.70 95.60 −4.45 0.00 zj Unmatched 81.27 80.95 3.90 0.32 0.75 Matched 81.41 81.28 1.60 60.20 −1.01 0.32 表4. 核匹配标准化偏差表 Table 5 Matching effect analysis result Variable Sample Treated Controls Difference S.E. T-stat Kernel kj Unmatched 80.73 73.22 7.50 1.85 4.04 ATT 80.87 76.39 4.47 2.17 2.06 ATU 73.82 78.05 4.22 . . ATE 4.36 . . Llr kj Unmatched 80.73 73.22 7.50 1.85 4.04 ATT 80.73 76.30 4.42 3.24 1.36 ATU 73.82 78.00 4.18 . . ATE 4.32 . . n kj Unmatched 80.73 73.22 7.50 1.85 4.04 ATT 81.09 77.39 3.70 2.33 1.59 ATU 73.56 77.75 4.19 . . ATE 3.91 . . 表5. 匹配处理效应分析结果表 4.3. 《微观经济学》课程学生助教实施效果分析 为了探究微观经济学学生助教的教学效果，选择政治经济学成绩，大学英语I成绩以及管理学原理成绩作为协变量。通过各种匹配方法的尝试，选择效果最佳的核宽带为0.8的核匹配作为匹配方法。在总共283个观测值中，处理组(Treated)共有5个不在共同取值范围中(Off support)，其余278个观测值均在共同取值范围内(On support)。只损失了少量数据，大多数观测值均在共同取值范围内。核匹配共同取值范围图如图3所示。 同时核匹配也降低了变量的标准化偏差，对学生资质进行了较好的平衡。大英成绩，管理学原理成绩的t检验结果都不拒绝实验组与对照组无系统差异的原假设。即匹配之后有无学生助教的学生学习能力是相同的，保证了处理效应的分析结果是助教制度实施的结果。具体匹配信息检验结果如表6所示。 对匹配后的结果进行处理效应分析，得到结果如表7所示。 发现助教制度对学生的微观经济学成绩提高了1.9163分，但其自主标准误为1.3413，Z统计量为1.43，P值等于0.153，在10%的显著水平下不显著。即助教制度对学生的微观经济学成绩提高了1.9163分这个结论存在偶然性，实际意义相较前两个结论更弱。