Funktion eines Research DesignsGarantie, dass man mit der im späteren Datenerhebungs-und Datenanalyseprozess erhobenen empirischen Evidenz die vorher formulierten Forschungsfragen beantworten kann Ziel ist es, durch die Auswahl des ...
Multikausalitätadditiver Effekt von X1 und X2 auf Y, womit X2 keinen Einfluss auf den Zusammenhang zwischen X1 und Y hat, aber einen eigenständigen Effekt auf Y
ScheinkorrelationAuch wenn sich bivariat eine Korrelation zwischen X1 und Y zeigt, so wird diese vollständig (teilweise) durch eine dritte Variable X2 ausgelöst. Nach statistischer Kontrolle von X2 verschwindet (reduziert) ...
Def. antezedierender SuppressorAuch wenn keine/nur eine schwache Korrelation zwischen X1 und Y vorliegt, kann der Effekt von X1 auf Y tatsächlich existieren: im Fall einer theoretisch vorgelagerten („antezedierenden“) Drittvariable ...
MechanismusDie Variable X2 ist einer der vermittelnden/intervenierenden Mechanismen für den Effekt von X1 und Y -> indirekter Effekt von X1 über X2 auf Y. Also: X1 wirkt auf X2 und X2 wirkt auf Y
InteraktionDer Effektvon X1 auf Y wirdvon der Variable X2 “moderiert”, d.h. je nachAusprägungvon X2 istder Effektvon X1 auf Y verstärkt oder abgeschwächt oder überhaupt existent ist.
Deskription"What is going on?" Eine gute Beschreibung sozialer Tatbestände ist fundamentale Voraussetzung für ein Forschungsvorhaben: Festlegung der Analyseebene (Mikro-/Meso-/Makroebene), klare Konzeptspezifikation ...
Kausalität"Why is it going on?" Die Beantwortung der Warum-Frage beinhaltet die Entwicklung kausaler Hypothesen Zusammenhang X → Y (=Hypothese) und kausaler Erklärungsversuche über welche Mechanismen X auf ...
Theoretische PlausibilitätTheorien als Grundlage kausaler Erklärungsmodelle: Theorien als Versuch die “Warum-Frage” zu beantworten Theoretische Fundierung auf Basis theoretischer Erläuterungen notwendig → Der reine Verweis ...
Antizipationseffekte„Zeitliche“ Ordnung: X1 muss Y vorgelagert sein Antizipationseffekte „Zeitliche“ Verortung von X1 vor Y muss sich nicht unbedingt in der Reihenfolge der Messzeitpunkte von X1 und Y widerspiegeln ...
Die abhängige Variable (Y) muss veränderbar seinWenn wir davon ausgehen, dass ein Zusammenhang zwischen zwei Variablen kausal ist (also der Wert der abhängigen Variable vom Wert der unabhängigen Variable „erzeugt“ wurde) müssen wir sicherstellen, ...
Grundlegende Idee des kontrafaktischen Kausalmodells ...Fokus auf das Kausalitätskonzept “Schätzung des kausalen Effekts von X1 auf Y“Anlehnung an experimentelle Sprache: fast jede Situation kann auch im nicht-experimentellen Kontext zumindest als Gedankenexperimentbeschrieben ...
Annahme: Manipulierbarkeit des “Treatment”X1 = treatment ---> Y = outcome ein Treatment ist ein Ereignis, dessen Auftreten beeinflussbar ist (Idee eines Zuweisungsprozesses), so dass eine Vorstellung der Situation möglich ist, was passiert wäre, ...
Grundlagen des kontrafaktischen Kausalmodells Fundamentales ...Grundlagen Vereinfachte Version eines binären “Treatment” als Zuweisungsprozesses:D = 1 Treatment (“Experimentalgruppe”)D = 0 kein Treatment (“Kontrollgruppe”) Beachte:Annahme des binären ...
Nicht beobachtbarer individueller KausaleffektDer individuelle kausale Effekt des Treatments auf das Outcome ist für jedes Individuum definiert als die Differenz zwischen den beiden potentiellen Outcomes im Treatment- und Control-Status individueller ...
Der durchschnittliche Kausaleffekt1. Wichtigster Durchschnittseffekt: ATT: Average Treatment Effect on the Treated Beim ATT handelt es sich um den durchschnittlichen kausalen Effekt des Treatments auf das Outcome für die Personen, die ...
Kennzeichen eines experimentellen Designs1. 2 Vergleichsgruppen Experimental-/Kontrollgruppe 2. Setzung eines experimentellen Stimuli erzeugt Varianz auf unabhängiger Variable (Treatment-Variable) Manipulation der unabhängigen Variable 3. ...
Laborexperiment vs. FeldexperimentLabor: künstliche Situation niedrige Kosten hohe interne Validität niedrige externe Validität Feld: natürliche Situation, reale Lebenssituation hohe Kosten niedrige interne Validität hohe externe ...
Faktorielles DesignSetzung mehrerer verschiedener Treatments (mehrere Experimentalgruppen) - simultane Wirkungen von mehreren Treatment-Variablen können erfasst werden - Durch Trennung von Effekten können Interatkionseffekte ...
Ignorability-AnnahmeTreatment-Status D ist unabhängig von den potentiellen Outcomes Y1,2 Daraus folgt nicht, dass das beobachtete Outcome unabhängig von D ist (Bei Vorliegen eines kausalen Effekts ist das beobachtete Outcome ...
Interne Validität vs. Externe ValiditätIntern: Ausblendung von Störvariablen, so dass der kausale Effekt von X1 auf Y identifiziert ist Gefährdung, falls Störvariablen nicht komplett ausgeblendet werden Extern: Generalisierbarkeit experimenteller ...
Gefahren für die interne Validität1. History Problemo: zwischenzeitliches Geschehen: sonstige Faktoren, die Veränderungen in Y bewirken Bsp.: Treatment „Teilnahme an Weiterbildung“, Outcome „Einkommen“, History „Verschlechterung ...
Gefahren für die externe ValiditätKünstlichkeit der experimentellen Situation - Übertragbarkeit der Ergebnisse der experimentellen Studie auf die soziale Wirklichkeit ist fragwürdig angesichts der künstlichen experimentellen Situation ...
Quasi-ExperimenteVersuchsanordnungen mit Manipulation, d.h. das Treatment (gewissermaßen) experimentell gesetzt wird, aber ohnedass auf der Ebene der Akteure eine Randomisierungder Gruppenzuweisung erfolgt bzw. möglich ...
Natürliches Experimentnatürlich entstandenes Treatment, ohne Manipulation des Treatments seitens des Forschers und i.d.R. ohne Randomisierung Grundlegendes Problem: Liegt eine Zufallszuweisung vor?
Querschnittdesigns: keine Zeitdimension; Besonderheiten ...X-Variablen werden zum selben Zeitpunkt erhoben, aber 1. können per theoretischer Begründung zeitlich vorher begonnen haben, selbst wenn die Messung sich auf den Zeitpunkt t2 bezieht 2. können sich ...
Querschnittdesigns: Betrachtung von Gruppenunterschieden ...keine Manipulation des Treatments durch den Forscher, Individuen „selektieren sich“ in die Zustände der interessierenden Treatment-Variable in Querschnittsdesigns möchte der Forscher aus der existierenden ...
Probleme von Querschnittdesigns1. Probleme für die interne Validität Querschnittdesigns haben keine - keine Reaktivität: Messeffekte- keine Veränderung der Messinstrumente- keine statistische Regression- kein systematischer Dropout ...
Problem der Selbstselektion in Querschnittdesignsnaiver Schätzer kann kausalen Effekt nicht erfassen, da die Selbstselektion durch den Forscher unkontrolliert ist → Drittvariablen lösen Scheinkorrelationen / antezedierende Suppressorbeziehungen ...
Verzerrung des naiven Schätzer im Querschnittsdesign ...Naiver Schätzer ist im Querschnittdesign nicht identisch zum kausalen Effekt Naiver Schätzer: E(Y0|D=0), Faktisch = beobachtbar in Korrelation mit E(Y1|D=1), Faktisch = beobachtbar Kausaler Effekt: ...
Conditional Independence Assumption(CIA)Nutzung von statistisch kontrollierten, konfundierenden Drittvariablen (X2, X3,...), die eine Scheinkorrelation oder antezedierende Suppressorbeziehung zwischen X1 und Y auslösen Treatment-Status D ist ...
Die „statistische Kontrolle“ Verfahren, Verständnis, ...Versuch, die Bedingungen für Kausalschlüsse innerhalb der Datenanalyse, nicht in der Datenerhebung zu bestimmen Verfahren der statistischen Kontrolle konfundierender Drittvariablen mehrdimensionale ...
Charakteristika von Längsschnittdesigns2 mal mindestens Y-Variable messen, und zwar einmal vor, und einmal nach dem Treatment → Vergleich der X-Variable, um zeitliche Veränderung festzustellen Attenzioni: Ob Längsschnitt oder Querschnitt ...
Ziele von LängsschnittdesignsErleichtert Studium von „Wachstumsprozessen“ Erleichtert die kausale Inferenz Besserer Schluss über die zeitliche kausale Ordnung der X-und Y-Variable durch direkte zeitpunktbezogene Messung Problem: ...
Trendstudie versus PanelstudieLeitfrage: Werden die selben Erhebungseinheiten zeitlich verfolgt? A. Trendstudie: Time-series cross section / repeated cross-section wiederholte Messung von Y auf Basis ähnlicher Stichproben, nicht ...
Retrospektives versus prospektives Längsschnittdesign ...Leitfrage: Werden die Daten zu einem Zeitpunkt erfasst? A. Prospektives LängsschnittdesignY-Variable wird zu mehreren Zeitpunkten erhoben und die Messungen beziehen sich jeweils auf den Zeitpunkt der ...
Einfaches Paneldesign ohne Auffrischung Einfaches ...Einfaches Paneldesign ohne Auffrischung Spezifische Kritik: - über Zeit viele Dropouts; führt zu kleiner Fallzahl, erschwert statistische Inferenz - selektiven Dropout gefährdet die Repräsentativität ...
Rotierendes PaneldesignSpezifische Kritik: + systematische Behandlung vom Dropout-Problem, die näher am Zufallsprinzip liegt + Zu jedem fixen Zeitpunkten können die einzelnen Sub-Panel zur Durchführung von Querschnittsanalysen ...
Einfaches retrospektives Paneldesign+ Umgeht Probleme von höheren Kosten, Dropouts und längerem Zeitaufwand der Datenerhebung im Vergleich zu prospektiven Paneldesigns - Erinnerungsprobleme und verzerrte Wahrnehmung der Vergangenheit
Mehrfaches retrospektives Paneldesign+ Umgeht Probleme von höheren Kosten, Dropouts und längerem Zeitaufwand der Datenerhebung im Vergleich zu prospektiven Paneldesigns; noch besser als beim einfachen retrospektive Paneldesign - Erinnerungsprobleme ...
Alters-, Kohorten- und PeriodeneffektAlterseffekt: Entwicklungsprozesse aufgrund des biologischen Alters oder des sozialen Alters (Lebenszyklus) Kohorteneffekt: Personen, die aus der gleichen Geburtskohorte stammen, teilen ähnliche historische ...
Das Alters-Kohorten-Perioden-Effekte ProblemDurch die wiederholte Messung bei Längsschnittdaten kann immer ein Einflussfaktor konstant gehalten werden → Alters-Kohorten-Perioden-Effekte Problem vereinfacht sich, lässt sich aber nicht vollständig ...
Spezifische Probleme von KohortendesignsAKP-Problem: Alters-, Kohorten-und Periodeneffekte lassen sich nicht unabhängig voneinander schätzen. Es überlagern sich weiterhin zwei Einflussfaktoren. Vergleichbarkeit der Kohortendatenim Zeitablauf: ...
