控制变量在教育学研究中的应用

1/1控制变量在教育学研究中的应用第一部分控制变量的概述及其重要性 2第二部分教育学研究中控制变量的分类 4第三部分控制变量方法的选择原则 7第四部分控制变量在教育学研究中的常见方式 9第五部分控制变量在教育学研究中的作用 11第六部分控制变量在教育学研究中的局限性 14第七部分提高控制变量在教育学研究中有效性的策略 17第八部分控制变量在教育学研究中的典型案例 20

第一部分控制变量的概述及其重要性关键词关键要点【控制变量的定义】：

1.控制变量是教育学研究中用来消除或减少其他变量对研究结果的影响的方法。

2.控制变量可以是研究设计中的一个变量，也可以是研究分析中的一个变量。

3.控制变量可以帮助研究者更准确地评估研究变量之间的关系。

【控制变量的重要性】：

控制变量概述

控制变量是指在研究中人为地保持某些变量恒定不变，以排除或减少这些变量对研究结果的影响。控制变量的方法可以分为两大类：实验控制和非实验控制。

*实验控制是指在实验中通过随机分配或匹配等方法，使实验组和对照组在所有变量上都保持一致，只有自变量不同。这样，就可以确保研究结果是由自变量造成的，而不是其他变量造成的。

*非实验控制是指在非实验性研究中通过统计方法或其他方法来控制变量的影响。例如，可以通过协方差分析、回归分析或倾向得分匹配等方法来控制变量的影响。

控制变量的重要性

控制变量在教育学研究中具有重要的意义。主要表现在以下几个方面：

*提高研究的效度：控制变量可以排除或减少其他变量对研究结果的影响，从而提高研究的效度。

*便于研究结果的解释：控制变量可以使研究结果更易于解释。例如，如果在一项研究中，控制了学生的智力和家庭背景等变量，那么研究结果就可以更准确地反映教学方法对学生成绩的影响。

*促进研究结果的推广：控制变量可以使研究结果更易于推广。例如，如果在一项研究中，控制了学校的类型和规模等变量，那么研究结果就可以更准确地反映教学方法对不同类型和规模的学校的适用性。

*为政策制定和实践提供依据：控制变量可以为政策制定和实践提供依据。例如，如果在一项研究中，控制了学生的智力和家庭背景等变量，那么研究结果就可以为政策制定者和教育工作者提供更准确的信息，帮助他们制定更有效的教育政策和实施更有效的教育实践。

控制变量常用的方法

在教育学研究中，常用的控制变量方法包括：

-随机分配：随机分配是指将研究对象随机分配到实验组和对照组。这样，就可以确保实验组和对照组在所有变量上都保持一致，只有自变量不同。

-匹配：匹配是指根据某些变量将研究对象匹配起来。这样，就可以确保实验组和对照组在这些变量上都保持一致。

-协方差分析：协方差分析是一种统计方法，可以用来控制变量的影响。协方差分析通过将变量之间的相关性考虑在内，可以更准确地估计自变量对因变量的影响。

-回归分析：回归分析是一种统计方法，可以用来控制变量的影响。回归分析通过建立自变量和因变量之间的回归方程，可以更准确地估计自变量对因变量的影响。

-倾向得分匹配：倾向得分匹配是一种统计方法，可以用来控制变量的影响。倾向得分匹配通过估计每个研究对象被分配到实验组或对照组的倾向得分，然后根据倾向得分将研究对象匹配起来。这样，就可以确保实验组和对照组在倾向得分上都保持一致。第二部分教育学研究中控制变量的分类关键词关键要点【控制变量的类型】：

1.变量控制的类型因研究目的、变量类型和数据收集方法而异。

2.最常用的变量控制类型包括：随机分配、匹配、配对、等同设计、多变量统计分析和实验设计。

3.随机分配是最有效的变量控制类型，因为它可以确保控制组和实验组在所有变量上都是相同的。

【变量控制的方法】：

一、教育学研究中控制变量的分类

教育学研究中控制变量的方法有多种，根据不同的标准可以将其分为不同的类型。

（一）根据控制变量的性质分类

1.实验变量

实验变量是指研究者有意操纵或改变的变量。控制实验变量是实验研究的基础，也是保证实验结果的信度和效度的关键。实验变量可分为自变量和因变量。自变量是指研究者操纵或改变的变量，因变量是指受自变量影响而发生变化的变量。

2.控制变量

控制变量是指研究者有意保持不变或控制的变量。控制控制变量是为了消除或减少无关变量对研究结果的影响。控制变量可以分为两类：

（1）无关变量

无关变量是指研究者不感兴趣的变量，但它可能对研究结果产生影响。例如，在研究学生成绩与家庭背景的关系时，家庭收入、父母教育程度等因素都是无关变量。

（2）中介变量

中介变量是指在自变量和因变量之间起中介作用的变量。例如，在研究学生成绩与家庭背景的关系时，学生的学习态度、学习方法等因素都是中介变量。

（二）根据控制变量的方法分类

1.随机控制

随机控制是指研究者通过随机抽样的方法将被试分配到不同的实验组和对照组，从而保证实验组和对照组在无关变量上具有相同的分布。随机控制是控制变量最有效的方法，但它也需要较大的样本量和较高的研究成本。

2.匹配控制

匹配控制是指研究者根据无关变量将被试匹配成相等的两组，然后将其中一组作为实验组，另一组作为对照组。匹配控制可以减少无关变量对研究结果的影响，但它只能控制有限的几个无关变量。

3.统计控制

统计控制是指研究者通过统计方法来控制无关变量的影响。统计控制可以通过多元回归、协方差分析等方法实现。统计控制可以控制大量的无关变量，但它只能控制变量之间的线性和加性关系。

（三）根据控制变量的作用分类

1.直接控制

直接控制是指研究者通过实验或匹配等方法直接控制变量。直接控制是控制变量最有效的方法，但它也需要较大的样本量和较高的研究成本。

2.间接控制

间接控制是指研究者通过统计方法间接控制变量。间接控制可以控制大量的无关变量，但它只能控制变量之间的线性和加性关系。

（四）根据控制变量的范围分类

1.全局控制

全局控制是指研究者对所有无关变量进行控制。全局控制可以保证研究结果的信度和效度，但它也需要较大的样本量和较高的研究成本。

2.局部控制

局部控制是指研究者只对部分无关变量进行控制。局部控制可以减少无关变量对研究结果的影响，但它也可能导致研究结果的信度和效度降低。

（五）根据控制变量的目的分类

1.排除变量

排除变量是指研究者通过控制变量来排除无关变量对研究结果的影响。排除变量是控制变量最基本的目的。

2.解释变量

解释变量是指研究者通过控制变量来解释变量之间的关系。解释变量是控制变量的更高层次的目的。

（六）根据控制变量的实现方式分类

1.实验控制

实验控制是指研究者通过实验方法来控制变量。实验控制是最有效第三部分控制变量方法的选择原则关键词关键要点【控制变量方法的选择原则】：

1.控制变量的选择应与研究问题密切相关，即要选择那些能够影响因变量的变量作为控制变量。

2.控制变量的选择应考虑实验设计，即要选择那些能够在实验中被控制的变量作为控制变量。

3.控制变量的选择应考虑测量方法，即要选择那些能够准确测量的变量作为控制变量。

【配对匹配法】：

一、保持相似组之间的同质性

在选择控制变量方法时，应尽量保持相似组之间的同质性，以减少组间差异对研究结果的影响。具体而言，应考虑以下几点：

1.相似组应具有相同的社会经济背景、文化背景、教育背景等。

2.相似组应具有相似的智力水平、学习能力、学习动机等。

3.相似组应具有相似的家庭环境、学校环境、社会环境等。

二、控制变量的个数应适度

控制变量的个数应适度，过多或过少都会影响研究结果的准确性。控制变量过多，会使研究设计过于复杂，难以实施，且可能会导致变量间的关系过于复杂，难以解释。控制变量过少，又可能会遗漏一些重要的影响因素，导致研究结果偏颇。因此，在选择控制变量时，应根据研究目的和研究条件，合理确定控制变量的个数。

三、控制变量的方法应与研究设计相匹配

控制变量的方法应与研究设计相匹配，以确保研究结果的有效性。常用的控制变量方法包括：

1.随机分组法：将被试随机分配到实验组和控制组，以确保两组在各方面都具有可比性。

2.配对法：根据被试的年龄、性别、智力水平、学习能力等因素，将被试配对，并分别分配到实验组和控制组。

3.回归分析法：利用回归分析的方法，控制住其他变量的影响，来分析自变量与因变量之间的关系。

4.方差分析法：利用方差分析的方法，比较不同组别之间因变量的差异，以确定自变量对因变量的影响。

5.协方差分析法：利用协方差分析的方法，控制住其他变量的影响，来分析自变量与因变量之间的关系。

四、控制变量的有效性应受到检验

在研究过程中，应对控制变量的有效性进行检验，以确保控制变量确实能够消除或减弱其他变量的影响。常用的检验方法包括：

1.同质性检验：比较相似组之间在各方面的差异，以确定两组是否具有可比性。

2.相关性检验：分析控制变量与因变量之间的相关性，以确定控制变量是否与因变量存在相关关系。

3.回归分析法：利用回归分析的方法，检验控制变量是否对自变量与因变量之间的关系具有调节作用。

4.方差分析法：利用方差分析的方法，检验控制变量是否对因变量的方差具有显著影响。

5.协方差分析法：利用协方差分析的方法，检验控制变量是否对自变量与因变量之间的协方差具有显著影响。第四部分控制变量在教育学研究中的常见方式关键词关键要点【配对设计】：

1.配对设计是一种将被试分为几组，然后将每组被试与其他组匹配的过程。

2.匹配的标准可以是根据被试的年龄、性别、学业成绩或其他相关特征。

3.配对设计可以帮助控制变量的影响，使研究结果更加准确。

【随机抽样】：

控制变量在教育学研究中的常见方式

控制变量是教育学研究中常用的方法之一，其目的是为了消除或减少其他变量对研究结果的影响，从而使研究结果更加准确和可靠。在教育学研究中，控制变量的常见方式主要有以下几种：

1.随机分配法

随机分配法是将被试随机分配到不同的实验组和对照组中，从而确保各组被试在性别、年龄、智力水平、家庭背景等方面具有相似性。这样，就可以减少其他变量对研究结果的影响，使研究结果更加可靠。

2.配对法

配对法是将被试根据性别、年龄、智力水平、家庭背景等方面的相似性进行配对，然后将配对的被试随机分配到不同的实验组和对照组中。这种方法可以进一步减少其他变量对研究结果的影响，使研究结果更加准确。

3.协变量法

协变量法是通过统计方法来控制变量的影响。在使用协变量法时，研究者需要首先确定哪些变量可能会对研究结果产生影响，然后将这些变量作为协变量纳入统计模型中。这样，就可以消除或减少协变量对研究结果的影响，使研究结果更加准确。

4.实验设计法

实验设计法是指研究者通过精心设计实验方案，来控制变量的影响。在实验设计法中，研究者可以控制实验组和对照组的变量，从而确保实验结果的可靠性。

5.数据收集方法

数据收集方法的选择也会影响到控制变量的有效性。在教育学研究中，常用的数据收集方法包括调查法、实验法、观察法和文献研究法。其中，调查法和实验法是控制变量的常用方法，而观察法和文献研究法则不太容易控制变量。

6.数据分析方法

数据分析方法的选择也会影响到控制变量的有效性。在教育学研究中，常用的数据分析方法包括描述统计法、推断统计法和回归分析法。其中，描述统计法可以用于描述数据分布情况，推断统计法可以用于检验研究假设，而回归分析法可以用于确定变量之间的关系。

7.研究设计

研究设计是控制变量的基础。在教育学研究中，常用的研究设计包括实验设计、准实验设计和非实验设计。其中，实验设计是控制变量最有效的方法，准实验设计次之，非实验设计最弱。

8.研究者主观控制

研究者主观控制是指研究者根据自己的经验和知识，对研究过程中的变量进行控制。在教育学研究中，研究者主观控制可以体现在研究设计、数据收集、数据分析和研究报告等各个环节。

9.研究者客观控制

研究者客观控制是指研究者通过使用科学方法来控制研究过程中的变量。在教育学研究中，研究者客观控制可以体现在研究设计、数据收集、数据分析和研究报告等各个环节。

10.使用统计软件

统计软件可以帮助研究者控制变量。在教育学研究中，常用的统计软件包括SPSS、SAS和R。这些软件可以帮助研究者进行数据分析，并对研究结果进行统计检验。第五部分控制变量在教育学研究中的作用关键词关键要点控制变量在教育学研究中的作用

1.确定因果关系：通过控制变量，教育学研究者可以确定变量之间的因果关系。控制变量有助于消除其他变量的干扰，使研究者能够更准确地评估自变量对因变量的影响。

2.提高研究的准确性和可靠性：控制变量有助于提高教育学研究的准确性和可靠性。通过消除其他变量的影响，研究者可以更准确地估计自变量和因变量之间的关系。控制变量还有助于提高研究的可靠性，即在不同研究条件下，研究结果的一致性。

3.提高研究的概括性：控制变量有助于提高教育学研究的概括性。通过消除其他变量的影响，研究者可以更准确地评估自变量和因变量之间的关系。控制变量也有助于提高研究的概括性，即研究结果可以推广到更广泛的人群和环境。

控制变量在教育学研究中的方法

1.随机抽样：随机抽样是一种常见的控制变量的方法。在这种方法中，研究者从目标人群中随机抽取一定数量的样本，并将其分为实验组和对照组。实验组接受干预，而对照组不接受干预。通过比较实验组和对照组之间的差异，研究者可以评估干预的效果。

2.配对抽样：配对抽样是一种控制变量的另一种方法。这种方法中，研究者根据某些特征（如年龄、性别、智力水平等）将目标人群中的个体配对。然后，每个配对中的一个个体被分配到实验组，另一个个体被分配到对照组。通过比较实验组和对照组之间的差异，研究者可以评估干预的效果。

3.多元分析：多元分析是一种控制变量的第三种方法。这种方法中，研究者使用统计模型来控制多个变量的影响。通过多元分析，研究者可以估计自变量和因变量之间的关系，同时控制其他变量的影响。控制变量在教育学研究中的作用

1.控制变量有助于提高研究的可靠性和有效性。

（1）提高研究的可靠性

控制变量可以减少研究中随机误差的影响，从而提高研究的可靠性。随机误差是指由于研究对象、研究环境或研究人员等因素的影响而导致研究结果出现偶然的偏差。控制变量可以减少这些因素的影响，从而使研究结果更加稳定和可信。例如，在研究教育方法对学生成绩的影响时，研究人员可以控制学生智商、家庭背景和学习环境等变量，这样就可以减少这些变量对研究结果的影响，使研究结果更加可靠。

（2）提高研究的有效性

控制变量还可以提高研究的有效性，即使研究结果更加符合研究假设或理论预测。研究假设或理论预测是研究人员根据现有知识和经验对研究结果的预测。控制变量可以减少无关变量对研究结果的影响，从而使研究结果更加符合研究假设或理论预测。例如，在研究教学方法对学生成绩的影响时，研究人员可以控制学生智商、家庭背景和学习环境等变量，这样就可以减少这些变量对研究结果的影响，使研究结果更加符合教学方法对学生成绩有影响的假设。

2.控制变量有助于提高研究的概括性。

研究的概括性是指研究结果可以应用于其他研究对象、环境或时间。控制变量可以减少研究结果的偶然性，从而提高研究的概括性。研究结果的偶然性是指由于研究对象、研究环境或研究人员等因素的影响而导致研究结果不具有普遍性。控制变量可以减少这些因素的影响，从而使研究结果更加普遍和稳健。例如，在研究教育方法对学生成绩的影响时，研究人员可以控制学生智商、家庭背景和学习环境等变量，这样就可以减少这些变量对研究结果的影响，使研究结果更加普遍和稳健，从而可以应用于其他研究对象、环境或时间。

3.控制变量有助于提高研究的理论意义和实践价值。

控制变量可以帮助研究人员发现变量之间的因果关系，从而提高研究的理论意义。因果关系是指变量之间的相互作用和影响关系。控制变量可以减少无关变量对变量之间因果关系的影响，从而使变量之间的因果关系更加清晰和可靠。例如，在研究教育方法对学生成绩的影响时，研究人员可以控制学生智商、家庭背景和学习环境等变量，这样就可以减少这些变量对教育方法和学生成绩之间因果关系的影响，使教育方法和学生成绩之间的因果关系更加清晰和可靠。控制变量还可以帮助研究人员发现研究对象、研究环境或研究人员等因素对研究结果的影响，从而提高研究的实践价值。实践价值是指研究结果对实践的指导意义。研究人员可以通过研究发现研究对象、研究环境或研究人员等因素对研究结果的影响，从而为实践提供改进的建议。例如，在研究教育方法对学生成绩的影响时，研究人员可以发现学生智商、家庭背景和学习环境等变量对研究结果的影响，从而为教育工作者提供改进教学方法的建议。

总之，控制变量在教育学研究中具有重要的作用，可以提高研究的可靠性、有效性、概括性、理论意义和实践价值。研究人员在进行教育学研究时，应该充分考虑控制变量的重要性，并采取适当的方法控制变量，以确保研究结果的准确性和可靠性。第六部分控制变量在教育学研究中的局限性关键词关键要点控制变量方法的适用范围有限

1.控制变量方法通常只适用于变量之间的因果关系研究，对于相关性研究不适用。

2.控制变量方法通常只适用于变量之间的线性关系研究，对于非线性关系不适用。

3.控制变量方法通常只适用于变量之间的单向关系研究，对于双向关系不适用。

控制变量方法容易受到遗漏变量的影响

1.控制变量方法通常需要研究者事先知道所有可能的变量，但遗漏变量的存在往往会对研究结果造成影响。

2.遗漏变量可能是已知变量的某个方面，也可能是未知变量。

3.遗漏变量的存在可能会导致研究结果出现偏差或错误。

控制变量方法难以控制变量之间的相互作用

1.变量之间往往会相互作用，控制变量方法往往无法有效地控制变量之间的相互作用。

2.变量之间的相互作用可能会导致研究结果出现偏差或错误。

3.控制变量方法通常需要研究者对变量之间的相互作用进行建模，这往往非常困难。

控制变量方法可能会掩盖变量之间的真实关系

1.控制变量方法可能会通过控制变量之间的相关性来掩盖变量之间的真实关系。

2.变量之间的相关性可能是由于变量之间的因果关系，也可能是由于其他因素。

3.控制变量方法可能会导致研究者错误地认为变量之间没有真实关系。

控制变量方法可能会导致研究结果的过度简化

1.控制变量方法可能会通过忽略变量之间的复杂性来导致研究结果的过度简化。

2.变量之间的复杂性往往是研究对象的重要特征，忽略变量之间的复杂性可能会导致研究结果不准确。

3.控制变量方法可能会导致研究者错误地认为变量之间的关系是简单而直接的。

控制变量方法可能会限制研究结果的应用范围

1.控制变量方法通常是针对特定情境而设计的，在其他情境中可能不适用。

2.控制变量方法所控制的变量可能会在不同的情境中发生变化，这可能会导致研究结果在其他情境中不准确。

3.控制变量方法可能会导致研究者错误地认为研究结果适用于所有情境。控制变量在教育学研究中的局限性

一、变量之间的联系和影响

1.变量之间的相互作用

控制变量法虽然能够排除无关变量的影响，但它不能控制变量之间的相互作用。例如，在一项研究中，研究人员控制了学生智商和家庭背景等变量，但却忽略了学生与教师之间的互动对学习成绩的影响。这种忽略可能会导致研究结果的偏差。

2.变量之间的因果关系

控制变量法只能揭示变量之间的相关关系，但不能揭示变量之间的因果关系。例如，在一项研究中，研究人员发现，学生智商越高，学习成绩越好。但这种相关关系并不意味着智商是导致学习成绩高的原因。可能是智商高的学生更可能来自高收入家庭，而高收入家庭的孩子往往能获得更好的教育资源，从而导致学习成绩更好。

二、难以控制所有变量

在实际研究中，研究人员不可能控制所有影响结果变量的因素。即使研究人员能够控制一些变量，也可能存在一些难以控制的变量，这些变量可能会对研究结果产生影响。例如，在一项研究中，研究人员控制了学生智商、家庭背景和学习时间等变量，但却无法控制学生的情绪状态、健康状况等变量。这些变量可能会对学生的学习成绩产生影响，从而导致研究结果的偏差。

三、限制研究的概括性

控制变量法虽然能够提高研究结果的可靠性和有效性，但也可能限制研究的概括性。例如，一项研究中，研究人员控制了学生智商、家庭背景和学习时间等变量，然后得出结论：智商是影响学习成绩的最重要因素。但这个结论只能适用于研究中所涉及的学生群体。如果研究人员将研究对象扩大到其他群体，如不同种族、不同国家或不同文化背景的学生，那么研究结果可能会有所不同。

四、伦理问题

在某些情况下，控制变量法可能会引起伦理问题。例如，在一项研究中，研究人员为了控制学生的家庭背景，将学生随机分配到不同的家庭中。这种做法可能会对学生的身心健康造成负面影响。因此，研究人员在使用控制变量法时，需要考虑伦理问题。

五、研究成本

控制变量法通常需要大量的时间和金钱。例如，一项研究中，研究人员为了控制学生智商、家庭背景和学习时间等变量，需要对学生进行大量的调查和测试，这需要花费大量的时间和金钱。因此，研究人员在使用控制变量法时，需要考虑研究成本。

总而言之，控制变量法是一种可以提高教育学研究结果可靠性和有效性的方法，但它也存在一定的局限性。研究人员在使用控制变量法时，需要权衡利弊，并采取appropriate的措施来应对这些局限性。第七部分提高控制变量在教育学研究中有效性的策略关键词关键要点【进行事前规划和设计】：

1.研究人员在进行教育学研究时，需要对研究变量进行详细的界定和分类，并对控制变量的选择进行合理的考虑。

2.研究人员需要对研究情境进行综合分析，并对潜在的控制变量进行识别，以确保控制变量的选择具有针对性。

3.研究人员需要对研究数据进行合理的选择和处理，并对控制变量的取值范围进行明确的限定，以确保控制变量的有效性。

【控制变量与研究类型相匹配】：

一、事前控制变量的有效策略

1.研究设计

*随机抽样:从总体中随机抽取样本，以确保样本具有代表性，从而减少控制变量的影响。

*配对设计:将受试者根据控制变量（如年龄、性别、学业成绩等）进行配对，并确保每组受试者在控制变量上具有相似的分布，从而减少控制变量的影响。

*析因设计:将受试者随机分配到不同的实验条件，并确保实验条件之间在控制变量上具有相同的分布，从而减少控制变量的影响。

2.选择合适的控制变量

*选择与研究问题相关的控制变量。

*选择能够影响研究结果的控制变量。

*选择能够被准确测量的控制变量。

3.测量控制变量

*使用可靠和有效的测量工具来测量控制变量。

*确保控制变量的测量结果是准确的和可靠的。

二、事中控制变量的有效策略

1.随机化

*将受试者随机分配到不同的实验条件，以确保实验条件之间在控制变量上具有相同的分布，从而减少控制变量的影响。

2.严格控制实验条件

*控制实验中的所有变量，以确保实验条件之间在控制变量上具有相同的分布，从而减少控制变量的影响。

3.监测控制变量的变化

*在实验过程中，监测控制变量的变化，并及时调整实验条件，以确保实验条件之间在控制变量上具有相同的分布，从而减少控制变量的影响。

三、事后控制变量的有效策略

1.统计控制

*使用统计方法来控制变量的影响，以确保研究结果的准确性和可靠性。

*常用的统计控制方法包括回归分析、协方差分析等。

2.敏感性分析

*对研究结果进行敏感性分析，以评估控制变量的影响程度。

*敏感性分析可以帮助研究者确定控制变量是否对研究结果有显著影响。

3.元分析

*对多项研究结果进行元分析，以综合研究结果并减少控制变量的影响。

*元分析可以帮助研究者获得更准确和可靠的研究结果。

提高控制变量在教育学研究中有效性的策略:

*选择合适的控制变量

*准确测量控制变量

*随机分配受试者

*严格控制实验条件

*监测控制变量的变化

*使用统计方法来控制变量的影响

*对研究结果进行敏感性分析

*对多项研究结果进行元分析

结语

控制变量是教育学研究中不可或缺的重要环节。通过提高控制变量在教育学研究中的有效性，可以确保研究结果的准确性和可靠性，为教育实践提供科学的依据。第八部分控制变量在教育学研究中的典型案例控制变量在教育学研究中的典型案例

#1.教育政策干预的效果评估

案例1：学前教育对儿童认知能力的影响

研究目的：评估学前教育对儿童认知能力的影响。

研究变量：

-自变量：学前教育参与情况（有学前教育经历vs.无学前教育经历）

-因变量：儿童认知能力（智商、语言能力、数学能力等）

-控制变量：家庭背景（父母教育水平、收入水平等）、儿童年龄、性别等

研究发现：

-学前教育参与的儿童在认知能力方面显著优