Wintersemester 2014/2015, 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.
1. Nonorthogonale Varianzanalyse mit SPSS: Typ I, II und III (Fortsetzung)
2. Analyse bedingter Effekte mit linearer Regression unter Verwendung von Indikatorvariablen.
1. Prüfung durchschnittlicher Effekte mit Kontrasten in SPSS
2. Prüfung bedingter Effekte mit Kontrasten in SPSS
3. Prüfung bedingter und durchschnittlicher Effekte mit EffectLiteR
1. Analyse der nonorthogonalen Varianzanalyse-Daten mit EffectLiteR (Fortsetzung)
2. Analyse bedingter und durchschnittlicher Effekte mit quantitativen und latenten Kovariaten (Überblick)
1. Die Analyse bedingter und durchschnittlicher Effekte mit EffectLiteR bei den Klauer-Daten mit einer und mit zwei kontinuierlichen Kovariaten.
2. Teilaggregation von bedingten Effekten.
1. Der mathematische Kontext von Aussagen über Zufallsvariablen, Wahrscheinlichkeiten und stochastischen Abhängigkeiten.
2. Die zeitliche Ordnung von Zufallsvariablen
3. Filtration
1. Definition atomaren kausalen (totaler) Effektevariablen
2. Definition des durchschnittlichen kausalen (totalen) Effekts
3. Definition einer Z-bedingten kausalen (totalen) Effektfunktion.
4. Definition der Unverfälschtheit der bedingten Erwartungen E(Y|X) und EX=x(Y|Z)
5. Implikationen der Unverfälschtheit der bedingten Erwartungen E(Y|X) und EX=x(Y|Z).
1. Herstellung der Kausalitätsbedingungen im Causal Effects Explorer
2. Erzeugung von Daten mit dem Causal Effects Explorer
3. Analyse der erzeugten Daten mit EffectLiteR