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Propensity Score Matching [Import]- Dozent/in
- Katja Buntins, M. Sc.
- Angaben
- Seminar
Zeit und Ort: Mi 12:00 - 14:00, MG2/00.09
- Inhalt
- Oft interessieren uns Fragen, wie:
Welchen Einfluss hat das bayrische Abitur auf den Studienerfolg?
Was ist der Effekt der Verhaltenstherapie auf die Remission der depressiven Symptome?
Welchen Einfluss hat der Bildungshintergrund der Eltern auf die Berufswahl der Kinder?
Was bringt die Teilnahme an einem Lesetraining auf die Leseleistung?
Sind Verheiratete glücklicher?
Wirken sich Kinder negativ auf die Karrierechancen aus?
Welchen Einfluss hat ein Kommunikationstraining auf die Partnerschaftszufriedenheit?
Macht das Abitur Menschen glücklicher?
Und dann gibt es da das alte Problem:
Wir leben nicht in einer Diktatur - eine randomisierte Zuteilung zur Experimental- und Kontrollgruppe ist meistens nicht ohne weiteres möglich.
Sondern:
Personen selektieren sich selbst – sie entscheiden, ob sie eine Therapie machen, ob sie Abitur machen, ob sie heiraten, ob sie Kinder bekommen, ob sie ein Lesetraining machen etc.
Warum ist das Problematisch?
Der Effekt kann entweder durch das Treatment kommen
oder aber
durch Unterschiede in den Personen, die sich selbst selektieren
Aber wir interessieren uns ja z.B. für den Effekt des Abiturs auf [hier einfügen was euch interessiert]
Und jetzt?
Genau bei diesem Dilemma setzt die Idee der Kontrafaktischen Kausalität an – sie versucht die Frage nach dem „was wäre, wenn“ aufzulösen, indem sie die Gründe für die Selektion kontrolliert und so einen unkonditionierten Treatmenteffekt herstellt.
Wir schauen uns im Rahmen des Seminars die Idee der kontrafaktischen Kausalität an, lernen die damit einhergehenden Annahmen kennen, lernen ein Verfahren zum Berechnen des unkondionierten Treatmenteffektes kennen – das Propensity Score Matching. Wir wenden dieses an echten Datensätzen an und reflektieren kritisch über die Einschränkungen der Verfahren.
Wir werden die Auswertungen mit SPSS machen.
Am Ende des Seminars sollt ihr eine eigene Analyse vorstellen. Hierfür orientieren wir uns an vorhandenen Studien und wenden diese auf neue Datensätze aus großen Surveys an.
Lernziele:
- Grundlagen der modernen Kausalanalyse verstehen und kritisch reflektieren
- Grundlagen des Propensity Score Matching verstehen und anwenden
- Umgang mit großen Datensätzen
- Kritische Reflektion moderner Analysestrategien
- Lesen und Verstehen von Artikeln
Voraussetzungen:
- Sicherer Umgang mit SPSS
- Gute Kenntnisse linearer und binärer Regressionsmodelle
- Literatur umfasst überwiegend englischsprachige Fachartikel
Eigenleistung:
- Aktive Teilnahme
- Vorstellen einer eigenen Auswertung in einem Kurzreferat am Ende des Semesters
Modulzugehörigkeit:
Master Psychologie und empirische Bildungsforschung Forschungsmethoden
- Institution: Professur für Psychologie mit Schwerpunkt Methoden der empirischen Bildungsforschung
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