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
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Tafelbild
28.10.2019
  1. Datenanalyse des Beispiels mit 4 Personen für eine Stichprobe mit N = 10000
  2. Schätzung der bedingten Erwartung E(Y|X), die in diesem Beispiel keine kausale Bedeutung hat
  3. Schätzung der bedingten Erwartung E(Y|X, Z) = b0 + b1*I(Z=m) + (b2 + b3*I(Z=m))*X
  4. Berechnung der geschätzten Treatmenteffekte daraus bei Männern und bei Frauen
  5. Berechnung des geschätzten durchschnittlichen Effekts daraus
  6. Geschlechtsgruppen-spezifische Analyse von E(Y|Z=m, X) bzw. E(Y|Z=f, X)
  7. Logistische Parametrisierung von E(Y|X, Z) mit logit = la0 + la1*I(Z=m) + (la2 + la3*I(Z=m))*X
  8. Geschlechtsgruppen-spezifische Analyse von E(Y|Z=m, X) bzw. E(Y|Z=f, X) mit logistischer Regression
  9. Berechnung der geschätzten Wahrscheinlichkeiten aus den Ergebnissen unter 7 und 8.
  10. Warnung vor der Mittelung der logistischen Regressionskoeffizienten
  11. Mittelung zur Berechnung durchschnittlicher Effekte muss auf der Wahrscheinlichkeitsebene erfolgen, nicht auf der Logit-Ebene.
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Datensatz

Tafelbilder
04.11.2019
  1. Hinweis auf Fehlen von Signifikanztests für die Prüfung bedingter und durchschnittlicher Effekte bei binärer Outcomevariable
  2. Zusammenfassung der wesentlichen Lernziele beim Beispiel mit 4 Personen und binären Outcomevariable
  3. Datengenerierung für ein Prä-Post-Design mit Interventions- und Kontrollgruppe für eine kontinuierliche Kovariate und eine kontinuierliche Outcomevariable mit einem SPSS-Skript
  4. Mittelwerte der Post-Prä-Differenz in Treatment- und Kontrollgruppe
  5. t-Test der Hypothese der Gleichheit der Erwartungswerte der Post-Prä-Differenz in Treatment- und Kontrollgruppe
  6. Repeated measures ANOVA mit Between-Faktor ‘Treatment’ und Within-Faktor ‘Zeit’. Test der Hypothese, dass keine Interaktion zwischen den Faktoren besteht.
  7. Hinweis auf die Gleichheit der Signifkanztests in Punkt 5 und 6 (t^2 = F).
  8. Achtung: In beiden Analysen wird ein negativer ‚Treatmenteffekt‘ geschätzt, obwohl der wahre durchschnittliche Treatmenteffekt positiv ist.
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Datensatz

Tafelbild 01
Tafelbild 02
11.11.2019
  1. Traditionelle Kovarianzanalyse mit den erzeugten XYZ-Daten
  2. Kovarianzanalyse mit dem Regressionsmodul
  3. Analyse der bedingten Erwartung E(Y|X, Z) mit der Parametrisierung b0 + b1*Z + b2*X + b3*X*Z
  4. Berechnung der geschätzten Effektfunktion b2 + b3 Z
  5. Berechnung des geschätzten durchschnittlichen Effekts als Mittelwert der bedingten Effekte
  6. Berechnung des geschätzten durchschnittlichen Effekts über b2 + b3 * Mittelwert von Z
  7. Hinweis auf fehlende Standardfehler und Signifikanztests für die inhaltlich relevanten Hypothesen über bedingte und durchschnittliche Effekte
  8. Alle Analysen mit neuem Datensatz, in dem X nicht von Z abhängt
Video (Stream)

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Datensatz