GAO 发现的内容根据联邦特殊教育法，残疾学生应在最大程度适当的范围内与非残疾学生一起接受教育。在全国范围内，从 2012-13 学年到 2023-24 学年，每天至少 40% 的时间在普通教育课堂 (gen ed) 的残疾学生人数增加了 25%（见图）。增幅最大的是残疾学生，每天至少 80% 的时间都在上课。在此期间，残疾学生总数增加了 21%。 GAO 还发现，在 50 个州和哥伦比亚特区中，有 42 个州和哥伦比亚特区的残疾学生每天大部分时间在校的比例有所增加（新墨西哥州没有 2023-24 学年的数据）。然而，在各州内部，这一时期的变化差异很大。例如，哥伦比亚特区增幅最大（7.7 个百
■总结 之前，本文讨论了“因果推理的确认——‘固定’分支点，但‘固定’中间点和汇合点。”这一次，我们将把这个想法更进一步。现实中，还有更复杂的结构，典型的例子就是“Mbias”的情况。我想考虑这个协变量是否应该被修复。 ■目录・介绍・什么是因果图？・什么是“M-偏差”？・M-偏差从1990年左右开始被认识・防止M-偏差发生的其他条件 在本文之前，我们讨论了“因果推理的确认 - “固定”分支点，但不“固定”中点和汇合点。”在因果推理中，有必要仔细考虑“哪些选择或事件导致结果发生变化（转折点）”，“一路上什么影响了结果，什么没有影响（中间点）”，以及“即使走不同的路，最终是否有可能得到相同的结果（
■摘要 在数据分析中，回归分析是分析影响结果的因素的典型方法。回归分析包括处理一个解释变量的简单回归分析和处理多个解释变量的多元回归分析。然而，单独的多元回归分析可能无法充分捕捉现实生活中的事件，因为多个因素相互作用。特别是，一个因素的影响可能会被另一因素改变。 “交互项”表达了这种关系。交互作用项是用于对一种关系进行建模的术语，其中一个解释变量的影响取决于另一个解释变量的值。在本文中，我们将讨论交互项的概念及其意义。 ■ 目录 介绍 ◇ 多元回归分析中的交互项 ◇ 引入交互项的优点 ◇ 引入交互项的缺点 ◇ 当解释变量为三个或三个以上时 ◇ 结论 在数据分析中，回归分析是探索影响结果的因素的
