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Professionelle Videokamera im Studio des Multimediazentrums der Universität Jena

Foto: Jan-Peter Kasper/FSU

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Anwendungsseminar: Evaluationsdesigns und Analysemethoden

Speakers: Prof. Dr. Rolf Steyer

Summer term 2019, Seminar, Language: German

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Datum	Thema	Video	Material
17.04.2019	Überblick über das Seminar Klauer-Datensatz Simulierte Daten Bedingte Treatmenteffekte und durchschnittlicher Effekt Auswertung mit Kovarianzanalyse bzw. linearer Regression Auswertung mit Veränderungswerten (Einfacher Mittelwert der Veränderung, Gruppenvergleich bzgl. der Veränderung)	Video (Stream) Video (Download; VLC Player)	Datensatz
24.04.2019	Analyse der erzeugten Daten mit einem Regressionsmodell, das Interaktion einschließt Berechnung der geschätzten Z-bedingten Effekte von X auf Y Berechnung des durchschnittlichen Effekts von X auf Y Prüfung der Annahme der Linearität der g-Funktionen mit Streudiagrammen innerhalb der Treatmentbedingungen und mit R-Quadrat-Differenzentest	Video (Stream) Video (Download; VLC Player)	Datensatz
08.05.2019	Analyse der erzeugten Daten mit EffectLiteR Betrachtung der geschätzten Parameter Besprechung der verschiedenen Ergebnisse der Analyse Bedingte Effekte, durchschnittliche Effekte, (Z=z)-Erwartungswerte in einer Treatment-Bedingung (X=x)-bedingte Effekte Erzeugung neuer Daten ohne Interaktion zwischen X und Z Analyse dieser Daten mit linearer Regression, mit Kovarianzanalyse und Differenzwert-Analyse Erzeugung neuer Daten mit Unabhängigkeit zwischen X und Z Analyse dieser Daten mit Differenzwert-Analyse und T-test	Video (Stream) Video (Download; VLC Player)	Datensatz Tafelbild
15.05.2019	Analyse der erzeugten Daten ohne Interaktion zwischen X und Z mit EffectLiteR Analyse der erzeugten Daten mit Unabhängigkeit zwischen X und Z mit EffectLiteR Analyse der erzeugten Daten mit Unabhängigkeit zwischen X und Z mit ANCOVA Grundideen der Theorie kausaler Effekte: Globale potentielle Störvariable C_X und die bedingte Erwartung E(Y\|X, C_X).	Video (Stream) Video (Download; VLC Player)	SPSS-Output Tafelbilder
22.05.2019	Unverfälschtheit von E(Y\|X=x) Unverfälschtheit von E(Y\|X=x, Z) Schätzung der bedingten Erwartungen E(Y\|X=0, Z) und E(Y\|X=1, Z) Schätzung der Erwartungswerte E[E(Y\|X=0, Z)] und E[E(Y\|X=1, Z)) Schätzung des durchschnittlichen Effekts ATE_10 Schätzung bedingter Effekte bei gegebenem Wert z einer Kovariaten Z Schätzung bedingter Effekte bei gegebenem Wert x der Treatmentvariablen X	Video (Stream) Video (Download; VLC Player)	Datensatz Tafelbilder
29.05.2019	Hinreichende Bedingungen für die Unverfälschtheit von E(Y\|X) und von E(Y\|X, Z) Die methodologischen Implikationen dieser Bedingungen für Design und Datenanalyse Empirische Überprüfung dieser beiden Bedingungen	Video (Stream) Video (Download; VLC Player)	Folien Tafelbild 01 Tafelbild 02