Übung Kausalanalyse. Korrelation und Kausalität. Ziele empirischer Sozialforschung. Die genaue Beschreibung der sozialen Welt kommt zuerst

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1 Übung Kausalanalyse Koelation und Kausalität Pof. D. Josef Büdel WS 212/13 iele empiische Sozialfoschung Bescheibung (Deskiption) Die genaue Bescheibung de sozialen Welt kommt zuest - It is a capital mistake to theoize in advance of the facts (Wanung von Shelock Holmes an D. Watson) Ekläung Hat man die Fakten geklät, kann man nach den Usachen fagen - Dies ist die Suche nach Kausaleffekten Politikbeatung Hat man Fakten und kausale usammenhänge, so kann man politische Maßnahmen empfehlen - Dazu benötigt man abe Vostellungen übe den Soll-ustand (politisches iel). Da dies nomativ ist, nicht Teil de Wissenschaft. Bsp.: Anstieg de Einkommensungleichheit - In welchen Einkommensguppen veändet sich was? - Dann kann man nach den Usachen fagen - Dann kann man politische Maßnahmen empfehlen Folie 2

2 Kausalität Wissenschaft sucht nach kausalen Beziehungen Usache-Wikungs-Beziehungen Die wissenschaftliche Methode: das Expeiment Vesuchs- und Kontollguppe Randomisieung - Daduch untescheiden sich Vesuchs- und Kontollguppe nicht - Keine unbeobachtete Heteogenität Kontolliete Stimulussetzung duch Fosche - Damit ist sichegestellt, dass die uv de av zeitlich vogeht - Keine Endogenität Ein saube duchgefühtes Expeiment elaubt einen sicheen Kausalschluss Expeimente sind abe in den Sozialwissenschaften meist nicht paktikabel Folie 3 Koelation und Kausalität Deshalb ehebt man oft Daten übe und ex-post-facto und beechnet deen Koelation Koelation ist abe nicht gleich Kausalität Um von eine Koelation auf Kausalität schließen zu können, müssen folgende Bedingungen gelten: und sind koeliet geht zeitlich voan (keine Endogenität) - Paneldaten nötig - Bei Queschnittsdaten hilft nu Theoie Die Koelation von und bleibt ehalten, auch wenn man fü ditte Vaiablen kontolliet (keine unbeobachtete Heteogenität) - Dies macht man mit multivaiaten Analysevefahen Damit kommt de multivaiaten Analyse in de Sozialfoschung eine zentale Rolle zu: Sie ist de Esatz fü das Expeiment Folie 4

3 Hauptpoblem: Scheinkoelation und koelieen zwa, abe Gund hiefü ist eine ditte Vaiable, die sowohl als auch kausal veusacht Die Koelation ist echt, abe die Kausalität ist scheinba (Scheinkausalität) Schematisch anhand eines Pfaddiagamms kausale Effekt Koelation ist eine antezedieende Vaiable Duch die beiden Kausaleffekte entsteht eine Koelation von und Es wäe ein Fehle diese Koelation als kausal zu intepetieen Duch Kontolle von (Dittvaiablenkontolle) kann man das Poblem beheben Folie 5 Beispiele fü Scheinkoelationen De Klassike: Die ahl de Stöche in eine Region koeliet positiv mit de ahl de Gebuten : ländliche Region Noch ein Klassike: Die Menge de Haae auf Kopf von Männen koeliet negativ mit Einkommen : Alte Unendliche ahl von Beispielen in de Epidemiologie: Regelmäßiges ähneputzen senkt das Hezinfaktisiko - : Gesundheitsvehalten Bewohne von Wohnblöcken öfte beim Azt ( Beton mach kank ) - : soziale Status igaettenauchen ehöht die Whs. von Lungenkebs (?) Noch 1959 Si Ronald A. Fishe; : ein Gen, o. Gesundheitsvehalten Bildung ehöht das Einkommen (?) : Ability (Ability-Bias) Folie 6

4 Die Lösung: Dittvaiablenkontolle Man muss fü (statistisch) kontollieen Multivaiate Analysevefahen konstant halten: Konditionale Keuztabellen (Patialtabellen) Fü jede Auspägung von wid eine eigene Keuztabelle ( ) estellt (deidimensionale Keuztabelle) Damit ehält man fü jede Auspägung von einen eigenen, konditionalen Koelationskoeffizienten:, 1 2, usw. Die messen die Koelation von und unte Kontolle von - Damit ist jeweils konstant und kann nicht meh die Usache fü eine eventuelle Koelation von und sein Scheinkoelation liegt vo, wenn die konditionalen Koelationskoeffizienten gleich null sind Folie 7 Was noch passieen kann: Intevention Ist intevenieend, so liegt eine Intevention vo Schematisch anhand eines Pfaddiagamms kausale Effekt Koelation ist eine intevenieende Vaiable hat einen indiekten Kausaleffekt auf Kontolliet man fü, so weden die konditionalen Koelationskoeffizienten null Damit hat man abe nicht scheinbae Kausalität aufgedeckt, sonden einen kausalen Mechanismus aufgedeckt Wichtig ist also, sich zu übelegen, ob antezedieend ode intevenieend ist Folie 8

5 Beispiel: Kichgangshäufigkeit Mit dem ALLBUS 1994 untesuchen wi, wie sich de Wohnot (West/Ost) auf den Kichgang auswikt Kichgang nach Wohnot West Ost Selten/nie 55% 84% Öfte 45% 16% N V =,28 Um zu übepüfen, ob die Koelation nu scheinba ist, kontollieen wi fü Konfession (2 2 3-Tabelle) Kichgang nach Konfession und Wohnot Katholiken Potestanten Konfessionslose West Ost West Ost West Ost Selten/nie 42% 38% 61% 59% 93% 97% Öfte 58% 62% 39% 41% 7% 3% V =,1 V =,1 V =,7 Folie 9 Beispiel: Kichgangshäufigkeit % öfte 4 3 West Ost 2 1 bivaiat Katholiken Potestanten Konfessionsl Folie 1

6 Beispiel: Kichgangshäufigkeit Um den Kausalmechanismus ganz zu vestehen, estellen wi noch die Keuztabellen und Konfession nach Wohnot West Ost Katholik 47% 3% Potestant 41% 26% Konfessionsl. 12% 71% V =,62 Kichgang nach Konfession selten öfte Katholik 41% 59% Potestant 6% 4% Konfessionsl. 96% 4% V =,46 Wohnot Konfession,62,46.1/.1/.7 Kichgang,28 Das gesamte Kausalmodell päsentieen wi übesichtlich in einem Pfaddiagamm. An die Pfeile scheiben wi die bivaiaten Koelationskoeffizienten. Am Pfeil von Wohnot auf Kichgang stehen die konditionalen Koelationsk. Die sind fast null und machen deutlich, dass hie paktisch kein diekte Kausaleffekt voliegt (also Intevention). Folie 11 Systematik de Dittvaiablenkontolle Bestätigung, Scheinkoelation Intevention, 2 1, 2 1 Folie 12

7 Systematik de Dittvaiablenkontolle Multikausalität: additive Effekt, Multikausalität: Konfundieung Multikausalität: Suppession (vedeckte Koelation) Folie 13 Systematik de Dittvaiablenkontolle Inteaktion Die Beziehung von und fällt unteschiedlich aus, je nachdem welchen Wet annimmt ( heißt auch Modeato ) 1 2 Beispiele: Spot (), Gesundheit (), Ekältung () Einsatz (), Efolg (), Motivation () Beispiel: M. Halbwachs (193) Les Causes du Suicide Halbwachs stellte fest, dass eine Koelation zwischen Konfession und Selbstmodate besteht: Katholiken 19,9 Selbstmode (po 1.), Potestanten 39,6 Selbstmode (po 1.). Kontolliet man den Wohnot, so veschwindet die Koelation fü Städte, auf dem Land nimmt sie soga noch zu. Wohnot Katholik Potestant Stadt 39,9 37,8 Land 8,8 41,4 Alle 19,9 39,6 Folie 14

8 Noch ein Beispiel: Studienzulassung Intevention (Simpsons-Paadox) Diskiminieung von Fauen bei de Studienzulassung? Anfang de 7e Jahe wude gegen die Univesity of Califonia at Bekely geklagt, weil diese elativ wenige Fauen als Männe zum Studium zuließ (s.: Käme, W., 1995: Denkste! Campus-Velag) fiktives (!) Beispiel: nicht zug. zug. 1 (2%) M F (1%) Φ = (-).14 Folie 15 Beispiel: Studienzulassung De Univesität gelang es jedoch nachzuweisen, dass Fauen in Wiklichkeit ga nicht benachteiligt waen... nicht zug. zug. 8 (44%) Mathe M F (5%) nicht zug. zug. 2 (6%) SoWi M F (8%) Φ = (+).3 Φ = (+).4 Folie 16

9 Beispiel: Studienzulassung..., vielmeh wa de usammenhang zwischen Geschlecht und ulassung dain begündet, dass......fauen sich häufige fü solche Fäche bewaben... M F..., die insgesamt niedigee ulassungsquoten hatten. Mathe Sowi Mathe Sowi nicht zug. zug Φ = (+).4 Φ = (-).42 Folie 17