Methods Matter: Improving Causal Inference in Educational and Social Science Research
Murnane, Richard J.; Willett, John B.
Idioma: inglés
Editorial: Oxford University Press, 2010
- Tapa dura
- Usado
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- Título
- Methods Matter: Improving Causal Inference in Educational and Social Science Research
- Autor
- Murnane, Richard J.; Willett, John B.
- Editorial
- Oxford University Press
- Año de publicación
- 2010
- Estado
- very_good
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa dura
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0199753865
- ISBN 13
- 9780199753864
Over the last several decades, advances in research methodology, administrative record keeping, and statistical software have dramatically increased the potential for researchers to conduct compelling evaluations of the causal impacts of educational interventions, and the number of well-designed studies is growing. Written in clear, concise prose, Methods Matter: Improving Causal Inference in Educational and Social Science Research offers essential guidance for those who evaluate educational policies. Using numerous examples of high-quality studies that have evaluated the causal impacts of important educational interventions, the authors go beyond the simple presentation of new analytical methods to discuss the controversies surrounding each study, and provide heuristic explanations that are also broadly accessible. Murnane and Willett offer strong methodological insights on causal inference, while also examining the consequences of a wide variety of educational policies implemented in the U.S. and abroad. Representing a unique contribution to the literature surrounding educational research, this landmark text will be invaluable for students and researchers in education and public policy, as well as those interested in social science.
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Acerca del autor
John B. Willett, Charles William Eliot Professor of Education at Harvard University, is a quantitative methodologist who has devoted his career to improving the research design and data-analytic methods used in education and the social sciences, with a particular emphasis on the design of longitudinal research and the analysis of longitudinal data .
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