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Causal Effects EAM Fachgruppe Methoden und Evaluation (DGPs)

Kurse: Kursinformationen

de  Methoden der Evaluationsforschung

Kursleitung: Prof. Dr. Rolf Steyer

Sommersemester 2015, Kurs, Sprache: Deutsch, Thema: Methoden der Evaluationsforschung

Thema: Kausale Effekte
Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie, Paradoxa, individuelle und durchschnittliche kausale Effekte, Kovariaten und bedingte durchschnittliche Effekte, nichtorthogonale Varianzanalyse, Versuchsplanungstechniken der Randomisierung und der Konstanthaltung, Unkonfundiertheit und ihre Überprüfung, Designs und Analyseverfahren zur kausalen Modellierung in nichtrandomisierten Studien. Adjustierungstechniken im PC-Programm EffectLite. Modelle zur Analyse individueller kausaler Effekte.



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Literatur

Kausale Effekte

  • Campbell, D. T. & Stanley, J. C. (1963). Experimental and Quasi-Experimental Designs for Research on Teaching. In N. L. Gage (Ed.), Handbook of research on teaching. Chicago: Rand McNally.
  • West, S. G., Biesanz, J. C. & Pitts, S. C. (2000), Causal inference and generalization in field settings. Experimental and quasi-experimental designs. In H. T. Reis and C. M. Judd (eds.), Handbook of research methods in social and personality psychology. Cambridge University Press.
  • Steyer, R. (2003). Wahrscheinlichkeit und Regression. Berlin: Springer. (Kapitel 15 - 17)
  • Steyer, R. (2004). Was wollen und was können wir durch empirische Kausalforschung erfahren? In E. Erdfelder & J. Funke (Hrsg.), Allgemeine Psychologie und deduktivistische Methodologie (pp.127-147). Göttingen: Vandenhoek und Ruprecht.
  • Steyer, R. (2005). Analyzing Individual and Average Causal Effects via Structural Equa­tion Models. Methodology-European Journal of Research Methods in the Behavio­ral and Social Sciences, 1, 39-54.
  • Steyer, R. & Partchev, I. (2006). Manual for EffectLite: A Program for the Uni- and Multivariate Analysis of Unconditional, Conditional and Average Mean Differences Between Groups.
  • Pohl, S., Steyer, R. & Kraus, K. (2008). Modelling method effects as individual causal effects. Journal of the Royal Statistical Society. Series A, 171, 41--63.
  • Steyer, R., Partchev, I., Kröhne, U., Nagengast, B., & Fiege, C. (in preparation). Probability and Causality.
  • Steyer, R., Nagel, W., Partchev, I., & Mayer, A. (in preparation). Probability and Regression.

Download der prüfungsrelervante/Vorlesungsrelevante Literatur (nur für Studenten der Vorlesungen)



Datum Thema Video Präsentation (PDF) und sonstiges Material
13.04.2015 Überblick und Zusammenfassung der Vorlesung des vorangegangenen Semesters. Video (Stream; Windows Media Player)
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Folien

Tafelbild 01
Tafelbild 01
20.04.2015
  1. Die mathematische Struktur der Theorie totaler kausaler Effekte: Filtration
  2. Messbarkeit und die von einer Zufallsvariablen erzeugte Sigma-Algebra.
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Folien

Tafelbilder
27.04.2015
  1. Die von einer Zufallsvariablen erzeugte Sigma-Algebra
  2. Die allgemeine Definition der bedingten Erwartung
  3. Beispiel: No Treatment for Joe
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Probability and Conditional Expectation
(aktualisiert am 04.05.2015)

Tafelbilder
04.05.2015
  1. Bedingte Erwartung bzgl. eines bedingten Wahrscheinlichkeitsmaßes
  2. Eindeutigkeit bzgl. eines bedingten und unbedingten Wahrscheinlichkeitsmaßes
  3. Beispiel „No Treatment for Joe“
  4. Anwendung der neuen Begriffe auf die Definition von True-Outcome-Variablen und atomare kausale Effektvariablen.
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Tafelbilder
11.05.2015
  1. Filtration und zeitliche Ordnung der Zufallsvariablen
  2. Definition der verschiedenen kausalen Effekte und Effektvariablen
  3. Unverfälschtheit
  4. Hinreichende Bedingungen der Unverfälschtheit
  5. Designtechniken
  6. Kovariatenselektion
  7. Randomisierung und direkte Effekte
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Folien
Folien 2

Tafelbild 01
18.05.2015
  1. Erzeugung eines Datensatzes mit direkten und indirekten Effekten mit SPSS
  2. Die (eingeschränkte) Rolle der Randomisierung bei der Analyse direkter Effekte
  3. Berechnung einer Partialkorrelation mit SPSS
  4. Verschiedene Regressionsanalysen, mit und ohne systematische Verfälschung
  5. Pfadanalytische Prinzipien bei der Berechnung direkter, indirekter und totaler Effekte
  6. Erste Ideen bei der Definition eines direkten Effekts.
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Folien

-Steyer, R., Mayer, A., & Fiege, C. (2014). Causal Inference on Total, Direct and Indirect Effects. Encyclopedia of Quality of Life Research, 606-631.

-Mayer, A., Thoemmes, F., Rose, N., Steyer, R., & West, S. G. (2014). Theory and Analysis of Total, Direct, and Indirect Causal Effects. Multivariate Behavioral Research, 49:5, 425-442.

Datensatz

Tafelbild 01
01.06.2015
  1. Die Theorie direkter und indirekter kausaler Effekte
  2. Atomare direkte kausale Effekte
  3. Durchschnittliche direkte kausale Effekte
  4. Bedingte direkte kausale Effekte
  5. Unverfälschtheit
  6. Hinreichende Bedingungen für Unverfälschtheit
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Tafelbilder
08.06.2015
  1. Datenerzeugung für ein Mediationsmodell mit 2 Vortests
  2. Datenanalyse für ein Mediationsmodell mit 2 Vortests
  3. Datenerzeugung für ein Mediationsmodell mit 2 Vortests mit Interaktionen
  4. Datenanalyse für ein Mediationsmodell mit 2 Vortests mit Interaktionen
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Datensatz

Tafelbilder
15.06.2015
  1. Die Berechnung von bedingten und durchschnittlichen direkten Effekten bei bekannten Parametern
  2. Die Schätzung von bedingten und durchschnittlichen direkten Effekten bei unbekannten Parametern
  3. Bezüglich Z adjustierte V-bedingte direkte Effekte
  4. Interpretation und praktischer Nutzen von bedingten direkten Effekten bei der Zwischenevaluation von Therapieeffekten
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Datensatz

Tafelbilder
22.06.2015
  1. Indirekte Effekt bei einem Mediatormodell mit Interaktionen
  2. W-Bedingte Z-adjustierte bedingte indirekte Effektfunktionen
  3. Die Rolle der Korrelation zwischen den Vortests
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Datensatz

Tafelbild 01
Tafelbild 02
29.06.2015
  1. Analyse der Daten des Mediationsmodells mit EffectLiteR
  2. Propensity Scores: Definition
  3. Propensity Scores: Die Rolle der Kausalitätsbedingung Z-bedingte Unabhängigkeit
  4. Propensity Scores als "normale Kovariate"
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EffectLiteR-Output

Tafelbild 01
Tafelbild 02
06.07.2015
  1. Berechnung der Propensity scores
  2. Logit-Transformation der Propensity scores
  3. Verschiedene Datenanalyse-Techniken mit Propensity scores
  4. EffectLite-Analyse mit Propensity scores
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Datensatz

Tafelbild 01
Tafelbild 02
13.07.2015
  1. Wissenschaftstheoretischer Hintergrund der Kausalitätstheorie
  2. Rückblick auf die Vorlesung
  3. Beziehung zwischen totalen, direkten und indirekten Effekten.
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Tafelbilder