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S: Fortgeschrittene Analysemethoden der quantitativen Sozialforschung: Propensity Score Matching mit Stata

Dozent/in
Jonas Voßemer, M.A.

Angaben
Seminar
2 SWS
Zeit und Ort: Mi 10:00 - 12:00, RZ/01.03

Inhalt
In den letzten Jahren haben Matching-Verfahren in der quantitativen empirischen Sozialforschung zunehmend an Bedeutung gewonnen. Insbesondere zur Schätzung kausaler Effekte werden Matching-Verfahren häufig eingesetzt. Die Veranstaltung führt in die theoretischen Grundlagen von Matching-Verfahren, insbesondere Propensity Score Matching, sowie ihre praktische Umsetzung mit Stata ein.

Lernziele
  • Grundlagen der modernen Kausalanalyse verstehen und kritisch reflektieren

  • Grundlagen von Matching-Verfahren, insbesondere Propensity Score Matching, verstehen und kritisch reflektieren

  • Kritische Lektüre von angewandten Studien

  • Propensity Score Matching mit Stata in eigenen empirischen Arbeiten anwenden


Voraussetzungen
  • Sicherer Umgang mit Stata

  • Gute Kenntnisse linearer und binärer Regressionsmodelle

  • Die wöchentliche Literatur umfasst überwiegend englischsprachige Fachartikel

Studierende, die Ihre Kenntnisse in Stata auffrischen müssen, können zu Beginn des Semesters eine Blockveranstaltung besuchen. Link zum Seminar (Univis) (http://univis.uni-bamberg.de/form?__s=1113&dsc=anew/lecture_view&lvs=sowi/sozwiss/metho/datena_8&anonymous=1&founds=sowi/sozwiss/metho/datena_8&__e=1&sem=2015s)

Bitte melden Sie sich zum Tutorium im Virtuellen Campus an. Link zum VC (https://vc.uni-bamberg.de/moodle/user/index.php?id=11700)

Empfohlene Literatur
  • Morgan, Stephen L. und Christopher Winship (2015). Counterfactuals and Causal Inference. Cambridge: Cambridge University Press.

Zusätzliche Informationen
Erwartete Teilnehmerzahl: 20

Institution: Lehrstuhl für Soziologie, insbes. Methoden der empirischen Sozialforschung

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