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Scientific Coordination

Dr.
Sabina Haveric
Tel: +49 (0221) 47694 - 166

Administrative Coordination

Laura Rüwe

Einführung in Methoden der modernen Kausalanalyse

Lecturer(s):
Prof. Dr. Michael Gebel

Date: 04.12 - 06.12.2019 ics-file

Location: Köln / Kurssprache: Deutsch

Course description

Die Schätzung kausaler Effekte ist das zentrale Anliegen der quantitativen Sozialforschung. In der Forschungspraxis stehen aber häufig nur nicht-experimentelle Daten zur Verfügung, die Kausalschlüsse aufgrund nicht-zufälliger Selektion und Heterogenität von Individuen erschweren. Die multiple Regressionsanalyse versucht diese Probleme durch eine Kontrolle von Drittvariablen zu lösen, was jedoch in vielen Fällen unzureichend ist. Zudem ist oftmals unklar, für welche Variablen überhaupt kontrolliert werden soll. In der aktuellen sozialwissenschaftlichen empirischen Forschung finden daher zunehmend Methoden der modernen Kausalanalyse Anwendung, denen ein klares Kausalitätsverständnis (kontrafaktisches Modell und kausale Graphen) zugrunde liegt und die explizit nicht-zufällige Selektion und Heterogenität modellieren. Dieser Workshop führt zunächst in die Grundlagen der modernen Kausalanalyse ein und erörtert Strategien und Probleme der Drittvariablenkontrolle in der multiplen Regressionsanalyse. Darauf aufbauend werden in einer anwendungsorientierten Einführung Verfahren des Propensity-Score Matching (u.a. auch mit Längsschnittdaten als „Differenzen-von-Differenzen Propensity-Score Matching“), Instrumentvariablenschätzer und Selektionskorrekturmodelle vorgestellt. Die Verfahren werden praxisnah am PC mit dem Statistikprogramm Stata eingeübt. Für die Praxisbeispiele werden sozialwissenschaftliche Querschnitts- und Längsschnittdaten verwendet.


Keywords



Target group

Die Veranstaltung richtet sich primär an fortgeschrittene Studierende, Doktorand/innen und Wissenschaftler/innen mit Interesse an Verfahren der modernen Kausalanalyse.


Learning objectives

Im Anschluss an die Veranstaltung können die TeilnehmerInnen grundlegende Konzepte und Annahmen der modernen Kausalanalyse erläutern, entsprechend der jeweiligen Forschungsfrage geeignete Verfahren der modernen Kausalanalyse auswählen und Modelle spezifizieren, Verfahren der modernen Kausalanalyse selbstständig mit Stata durchführen und die Ergebnisse der Analysen (Output von Stata) verstehen und interpretieren.


Prerequisites

Gute Kenntnisse in der multiplen linearen und logistischen Regression
Grundkenntnisse in Stata.
 
Gute Deutschkenntnisse (B2 Niveau)
Good knowledge of German (Level B2)


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