Wie lassen sich kausale Fragestellungen in der quantitativen Sozialforschung beantworten? Dieser Kurs widmet sich der kausalen Inferenz – also der Frage, wie man mit quantitativen Methoden belastbare Aussagen über Ursache und Wirkung treffen kann. Er baut auf den Inhalten der Grundlagenvorlesung (Modul M3) und der Statistikvorlesung (Modul M5) auf.
In der ersten Kurshälfte beschäftigen wir uns mit den Herausforderungen kausaler Analyse und lernen, wie Experimente in der Sozialforschung eingesetzt werden können – zum Beispiel in Umfragen oder im Feld. In der zweiten Kurshälfte geht es um Alternativen zu Experimenten: Wir behandeln Ansätze, mit denen sich kausale Zusammenhänge auch mit Beobachtungsdaten untersuchen lassen, etwa Difference-in-Differences (DiD), Regression Discontinuity Designs (RDD) oder Designs mit natürlich auftretender Exogenität (UESD).
Die begleitenden wöchentlichen Übungen vertiefen die Vorlesungsinhalte anhand praktischer Beispiele. Im Zentrum steht die Replikation veröffentlichter Studien mit Originaldaten. Voraussetzung ist ein selbstständiger Umgang mit Stata. |
