Theorie und Verfahren zur Analyse kausaler Effekte sind in der Regel auf dichotome Treatments (z.B. den Vergleich einer Experimental- und einer Kontrollgruppe) beschränkt. In Anwendungen sind jedoch häufig auch die Effekte geordnet kategorialer oder kontinuierlicher Treatments von Interesse. Dazu existieren verschiedene Ansätze zur Adjustierung von Dose-Response-Kurven mit generalisierten Balancing Scores, die inzwischen in leicht zugänglicher Software implementiert sind. Allerdings kommen diese in den Sozialwissenschaften nur selten zur Anwendung. Stattdessen wird häufig auf die unangemessene Dichotomisierung der Behandlungsvariablen zurückgegriffen.Der Beitrag vergleicht vier Adjustierungsverfahren für geordnet kategoriale Treatments (Kovarianzanalyse, Subklassifizierung, Matching und Gewichtung) hinsichtlich ihrer theoretischen Grundannahmen und Adjustierungsprinzipien. Anhand eines Beispiels aus der empirischen Bildungsforschung (Schätzung des Effekts von Erwerbstätigkeit neben der Schule) werden die Effektschätzungen der verschiedenen Adjustierungsverfahren miteinander und mit herkömmlichen – auf Dichotomisierung beruhenden und daher weniger angemessenen – Verfahren verglichen.
Adjustierungsverfahren für geordnet kategoriale Treatments: Ein theoretischer Vergleich und eine empirische Anwendung
CHIORRI, CARLO;
2011-01-01
Abstract
Theorie und Verfahren zur Analyse kausaler Effekte sind in der Regel auf dichotome Treatments (z.B. den Vergleich einer Experimental- und einer Kontrollgruppe) beschränkt. In Anwendungen sind jedoch häufig auch die Effekte geordnet kategorialer oder kontinuierlicher Treatments von Interesse. Dazu existieren verschiedene Ansätze zur Adjustierung von Dose-Response-Kurven mit generalisierten Balancing Scores, die inzwischen in leicht zugänglicher Software implementiert sind. Allerdings kommen diese in den Sozialwissenschaften nur selten zur Anwendung. Stattdessen wird häufig auf die unangemessene Dichotomisierung der Behandlungsvariablen zurückgegriffen.Der Beitrag vergleicht vier Adjustierungsverfahren für geordnet kategoriale Treatments (Kovarianzanalyse, Subklassifizierung, Matching und Gewichtung) hinsichtlich ihrer theoretischen Grundannahmen und Adjustierungsprinzipien. Anhand eines Beispiels aus der empirischen Bildungsforschung (Schätzung des Effekts von Erwerbstätigkeit neben der Schule) werden die Effektschätzungen der verschiedenen Adjustierungsverfahren miteinander und mit herkömmlichen – auf Dichotomisierung beruhenden und daher weniger angemessenen – Verfahren verglichen.
I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
