Kurse: Kursinformationen

de  Anwendungsseminar: Evaluationsdesigns und Analysemethoden

Kursleitung: Prof. Dr. Rolf Steyer

Sommersemester 2019, Seminar, Sprache: Deutsch

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Datum Thema Video Material
17.04.2019
  1. Überblick über das Seminar
  2. Klauer-Datensatz
  3. Simulierte Daten
  4. Bedingte Treatmenteffekte und durchschnittlicher Effekt
  5. Auswertung mit Kovarianzanalyse bzw. linearer Regression
  6. Auswertung mit Veränderungswerten (Einfacher Mittelwert der Veränderung, Gruppenvergleich bzgl. der Veränderung)
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Datensatz
24.04.2019
  1. Analyse der erzeugten Daten mit einem Regressionsmodell, das Interaktion einschließt
  2. Berechnung der geschätzten Z-bedingten Effekte von X auf Y
  3. Berechnung des durchschnittlichen Effekts von X auf Y
  4. Prüfung der Annahme der Linearität der g-Funktionen mit Streudiagrammen innerhalb der Treatmentbedingungen und mit R-Quadrat-Differenzentest
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Datensatz
08.05.2019
  1. Analyse der erzeugten Daten mit EffectLiteR
  2. Betrachtung der geschätzten Parameter
  3. Besprechung der verschiedenen Ergebnisse der Analyse
  4. Bedingte Effekte, durchschnittliche Effekte, (Z=z)-Erwartungswerte in einer Treatment-Bedingung
  5. (X=x)-bedingte Effekte
  6. Erzeugung neuer Daten ohne Interaktion zwischen X und Z
  7. Analyse dieser Daten mit linearer Regression, mit Kovarianzanalyse und Differenzwert-Analyse
  8. Erzeugung neuer Daten mit Unabhängigkeit zwischen X und Z
  9. Analyse dieser Daten mit Differenzwert-Analyse und T-test
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Datensatz

Tafelbild
15.05.2019
  1. Analyse der erzeugten Daten ohne Interaktion zwischen X und Z mit EffectLiteR
  2. Analyse der erzeugten Daten mit Unabhängigkeit zwischen X und Z mit EffectLiteR
  3. Analyse der erzeugten Daten mit Unabhängigkeit zwischen X und Z mit ANCOVA
  4. Grundideen der Theorie kausaler Effekte: Globale potentielle Störvariable C_X und die bedingte Erwartung E(Y|X, C_X).
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SPSS-Output

Tafelbilder
22.05.2019
  1. Unverfälschtheit von E(Y|X=x)
  2. Unverfälschtheit von E(Y|X=x, Z)
  3. Schätzung der bedingten Erwartungen E(Y|X=0, Z) und E(Y|X=1, Z)
  4. Schätzung der Erwartungswerte E[E(Y|X=0, Z)] und E[E(Y|X=1, Z))
  5. Schätzung des durchschnittlichen Effekts ATE_10
  6. Schätzung bedingter Effekte bei gegebenem Wert z einer Kovariaten Z
  7. Schätzung bedingter Effekte bei gegebenem Wert x der Treatmentvariablen X
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Datensatz

Tafelbilder
29.05.2019
  1. Hinreichende Bedingungen für die Unverfälschtheit von E(Y|X) und von E(Y|X, Z)
  2. Die methodologischen Implikationen dieser Bedingungen für Design und Datenanalyse
  3. Empirische Überprüfung dieser beiden Bedingungen
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Folien

Tafelbild 01
Tafelbild 02