Kurse: Kursinformationen

de  Methoden der Evaluationsforschung I

Kursleitung: Prof. Dr. Rolf Steyer

Wintersemester 2019/2020, 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. and Nagel, W. (2017). Probability and conditional expectation: Fundamentals for the empirical sciences. Chichester: Wiley.

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



Datum Thema Video Material
14.10.2019
  1. Einführung
  2. Vergleich bedingter Wahrscheinlichkeiten zur Treatment-Evaluation gegeben Treatment
  3. Vergleich bedingter Wahrscheinlichkeiten zur Treatment-Evaluation gegeben Treatment und Geschlecht
  4. Das Simpson-Paradox
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Folien
Datensatz

Tafelbild 01
Tafelbild 02
21.10.2019
  1. Fortsetzung des Beispiels mit 4 Personen
  2. Definition individueller kausaler totaler Effekte
  3. Definition geschlechtsbedingter kausaler totaler Effekte
  4. Kausaler durchschnittlicher totaler Effekt
  5. Bedingte Unabhängigkeit U und X gegeben Z = f
  6. Mean-independence des Outcomes Y von U gegeben X und Z = m
  7. Berechnung des kausalen durchschnittlichen totalen Effekts aus den bedingten kausalen totalen Effekten
Video (Stream)

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Tafelbild