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Fachgruppe für Methoden und Evaluation - Universität Bamberg

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Fr., 23.09., Symposium: Kausale Effekte: Fortschritte in Theorie <strong>und</strong><br />

Anwendung, 9.00-9.20 Uhr, Hörsaal M3/232N (H)<br />

Behandlungseffekte <strong>für</strong> Behandelte (Effects on the treated) in kausalen<br />

Mediationsmodellen<br />

Axel Mayer<br />

Helmut Kirchmann<br />

Rolf Steyer<br />

Friedrich-Schiller-<br />

<strong>Universität</strong> Jena<br />

Institut <strong>für</strong> Psychologie<br />

Lehrstuhl <strong>für</strong><br />

<strong>Methoden</strong>lehre <strong>und</strong><br />

<strong>Evaluation</strong>sforschung<br />

Am Steiger 3, Haus 1<br />

07743 Jena<br />

Axel.Mayer@uni-jena.de<br />

helmut.kirchmann@med.uni-jena.de<br />

rolf.steyer@uni-jena.de<br />

In Beobachtungsstudien erfolgt die Zuweisung von Personen<br />

zu einer Behandlungsbedingung in der Regel nicht zufällig,<br />

sondern kann zum Beispiel von Selbstselektionsmechanismen<br />

oder von Experteneinschätzungen abhängen.<br />

In diesem Fall können (bedingte) Behandlungseffekte <strong>für</strong><br />

die Behandelten (sogenannte Effects on the treated) wichtige<br />

Aufschlüsse über die Wirksamkeit der Behandlung geben.<br />

Besonders interessant sind diese Effects on the treated<br />

im Kontext von Mediationsanalysen, da hier der durchschnittliche<br />

direkte Effekt von der Verteilung der Behandlungsvariablen<br />

abhängt. (Bedingte) Behandlungseffekte <strong>für</strong><br />

Behandelte unterliegen dahingegen nicht dieser Einschränkung.<br />

Aufbauend auf einer probabilistischen Kausalitätstheorie<br />

(Steyer et al. 2012, Mayer et al. 2011), diskutieren wir die<br />

Behandlungseffekte <strong>für</strong> Behandelte in komplexen Mediationsmodellen.<br />

Zur Analyse von totalen, direkten <strong>und</strong> indirekten<br />

Behandlungseffekten <strong>für</strong> Behandelte verwenden wir ein<br />

Mehrgruppen-Strukturgleichungsmodell. Das Vorgehen<br />

wird anhand eines Datensatzes aus der Psychotherapieforschung<br />

illustriert (Kirchmann et al. 2011). Dieses Beispiel<br />

beinhaltet neben latenten <strong>und</strong> manifesten Kovariaten, eine<br />

latente Mediator-Variable <strong>und</strong> eine latente Outcome-Variable.<br />

Interaktionen zwischen der Behandlungsvariablen <strong>und</strong><br />

den Kovariaten beziehungsweise dem Mediator werden berücksichtigt.<br />

Kirchmann, H., Steyer, R., Joraschky, P., Schreiber-Willnow, K.,<br />

Strauss, B. (2011). Are long-term treatment effects of<br />

depression following impatient group psychotherapy mediated<br />

by self-report attachment characteristics? Manuscript <strong>und</strong>er<br />

review.<br />

Mayer, A., Thoemmes, F., Rose, N., Steyer, R., & West, S.G.<br />

(2011). Theory and analysis of total, direct and indirect causal<br />

effects. Manuscript <strong>und</strong>er review.<br />

Steyer, R., Partchev, I., Kröhne, U., Nagengast, B., & Fiege, C. (in<br />

press). Probability and causality. Heidelberg, Germany:<br />

Springer.<br />

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