🎯 项目核心：RCT评估框架
研究问题：
教育补贴项目是否有效降低了学校辍学率？
- 干预措施： 2010-2012年，给6年级学生发放3年教育补贴
- 评估方法： 随机对照试验（RCT）
- 主要结果： 辍学率（school dropout）
- 次要结果： 早婚、怀孕、生育
📋 任务明确要求回答3个问题：
问题1：Are schools comparable across treatment groups? Are student cohorts?
→ Balance checks（平衡性检验）
问题2：What were the effects of the intervention on the outcomes of interest after 3 and 5 years?
→ Treatment effects（处理效应）
问题3：Were the effects on school evasion different for girls and boys?
→ Heterogeneous effects（异质性分析）
🗺️ 完整的分析路线图
第一部分：Balance Checks（平衡性检验）
├─ 目的：证明随机化有效，treatment和control可比
├─ 学生层面：
│ ├─ ✅ 性别分布（你刚做完！）
│ └─ ✅ 年龄分布（我们已经检查了）
└─ 学校层面：
├─ 教师数量、学生数量
├─ 教师年龄、学生成绩
└─ 学校设施（厕所数量）
第二部分：Attrition Analysis（流失分析）
└─ 目的：确认调查响应率高，结果可信
├─ Year 3响应率
└─ Year 5响应率
第三部分：Main Results（主要结果）
└─ 目的：回答"项目有效吗？"
├─ Year 3 dropout率对比
├─ Year 5 dropout率对比
└─ Treatment effect大小
第四部分：Heterogeneity（异质性分析）
└─ 目的：回答"对男生女生效果一样吗？"
├─ 男生的treatment effect
├─ 女生的treatment effect
└─ 差异是否显著
第五部分：Secondary Outcomes（次要结果）
└─ 目的：看是否有spillover effects
├─ 婚姻率
├─ 怀孕率
└─ 生育率
📊 Expected Outputs（期望产出）
1. 图表（至少10个）：
Balance Checks：
- Fig 1: 学校baseline特征对比（柱状图或点图）
- Fig 2: 学生性别平衡（你刚做的！）
- Fig 3: 学生年龄分布（可选）
Attrition：
- Fig 4: 调查响应率（折线图）
Main Results：
- Fig 5: Dropout率时间趋势（Treatment vs Control）
- Fig 6: Treatment effect大小（带置信区间）
Heterogeneity：
- Fig 7: 按性别分组的dropout率
- Fig 8: 按性别的treatment effects对比
Secondary Outcomes：
- Fig 9: 婚姻/怀孕结果对比
Summary：
- Fig 10: 关键发现汇总图
2. 回归表格（LaTeX格式）：
- Table 1: Balance tests
- Table 2: Main treatment effects
- Table 3: Heterogeneity by gender
- Table 4: Secondary outcomes
3. 最终报告（PDF）：
- Abstract
- Introduction
- Methods
- Results（包含所有图表）
- Discussion
🎓 分析的逻辑：标准RCT评估流程
1. 证明baseline可比 → Balance checks
↓
2. 证明follow-up数据质量好 → Attrition analysis
↓
3. 估计因果效应 → Treatment effects
↓
4. 探索机制和异质性 → Subgroup analysis
↓
5. 政策建议 → Discussion
💡 你现在的位置：
✅ 已完成：
- 数据探索和清理
- 学生性别平衡检查
🔄 正在做：
- Balance checks
⏳ 接下来：
- 学校平衡 → 主要结果 → 异质性 → 报告
🤔 关键理念：
为什么要Balance Checks？
→ 证明treatment和control在接受干预之前就是相似的 → 这样后来的差异就可以归因于项目本身
为什么看Year 3和Year 5？
→ Year 3：项目结束时的短期效应 → Year 5：项目结束2年后的持续效应
为什么要看性别差异？
→ 政策相关：女生辍学问题可能更严重 → 了解项目对不同群体的效果
📝 你的可视化角色：
作为负责可视化的人，你需要：
- 清晰展示balance（证明随机化有效）
- 有力展示treatment effects（主要发现）
- 精准展示heterogeneity（性别差异）
- 所有图表publication-quality（可直接用于报告）
现在清楚了吗？我们现在在做Balance Checks的第二部分（学校层面），然后会移到主要结果！
有任何问题吗？还是我们继续做学校平衡的可视化？ 😊