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Causal Effects EAM Fachgruppe Methoden und Evaluation (DGPs)

Publikationen: Forschungsgebiet "Theorie kausaler stochastischer Abhängigkeit"

Hinweis: Einige der zum Download angebotenen Texte sind noch Manuskriptversionen.

In Druck / eingereicht / Forschungberichte

  • Steyer, R., Flory, F., Klein, A., Partchev, I., Yousfi, S., Müller, M. & Kröhne, U. (submitted). Testing Average Effects in Regression Models with Interactions.

Qualifikationsschriften, Monographien und Sammelwerke

  • Steyer, R. (1982). Ein Beitrag zur theoretischen Grundlegung experimenteller und nichtexperimenteller Kausalforschung. Unveröff. Diss., Johann-Wolfgang-Goethe-Universität, Frankfurt.
  • Steyer, R. (1988). Experiment, Regression und Kausalität: Die logische Struktur kausaler Regressionsmodelle. Unveröff. Habil., Universität Trier, Trier.
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  • Steyer, R. (1992). Theorie kausaler Regressionsmodelle. Stuttgart: Gustav Fischer Verlag.
  • Von Davier, A. A. (2001). Tests of Unconfoundedness in Regression Models with Normally Distributed Variables. Aachen: Shaker Verlag.
  • Wüthrich-Martone, O. (2001). Causal Modeling in Psychology with Qualitative Independent Variables. Aachen: Shaker Verlag.
  • Steyer, R. und Partchev, I. (2007). EffectLite for LISREL. A Program for the Uni- and Multivariate Analysis of Unconditional, Conditional and Average Mean Differences Between Groups. (http://www.causal-effects.de)
  • Steyer, R., Partchev, I., Kroehne, U., Nagengast, B., & Fiege, C. (2010). Probability and Causality: Theory. Manuscript in preparation. Heidelberg: Springer. Download

Zeitschriftenartikel

  • Gaffke, N., Steyer, R. und von Davier, A. A. (1999). On the asymptotic null-distribution of the Wald statistic at singular parameter points. Statistics and Decisions, 17, 339-358.
  • Steyer, R., Gabler, S., von Davier, A., Nachtigall, C., and Buhl, T. (2000a). Causal Regression Models I: individual and average Causal Effects. Methods of Psychological Research-Online, 5, 2, 39-71. (http://www.dgps.de/fachgruppen/methoden/mpr-online/)
  • Steyer, R., Gabler, S., von Davier, A., and Nachtigall, C. (2000b). Causal Regression Models II: unconfoundedness and causal unbiasedness. Methods of Psychological Research-Online, 5, 3, 55-86.(http://www.dgps.de/fachgruppen/methoden/mpr-online/)
  • Steyer, R., Nachtigall, C., Wüthrich-Martone, O. & Kraus, K. (2002). Causal regression models III: covariates, conditional and unconditional average causal effects. Methods of Psychological Research-Online, 7, 1, 41-68.
  • Steyer, R. (2005). Analyzing Individual and Average Causal Effects via Structural Equation Models. In: Methodology European Journal of Research Methods for the Behavioral and Social Sciences, 1, 39-54.
  • Steyer, R., Fiege, C. und Rose, N. (2010). Analyzing total, direct, and indirect causal effects in interventions studies. ISSBD Bulletin, 57, 10-13.

Buchbeiträge

  • Steyer, R. (1983). Modelle zur kausalen Erklärung statistischer Zusammenhänge. In: J. Bredenkamp und H. Feger (Hrsg.), Strukturierung und Reduzierung von Daten. (Band 4 der Serie Forschungsmethoden der Psychologie der Enzyklopädie der Psychologie) (S. 59-153). Göttingen: Hogrefe.
  • Steyer, R. (1985). Causal Regressive Dependencies: An Introduction. In J. R. Nesselroade und A. von Eye (Eds.), Individual Development and Social Change: Explanatory Analysis (pp. 95-124). Orlando: Academic Press.
  • Steyer, R. (1994). Stochastische Modelle. In T. Herrmann und W. H. Tack (Hrsg.), Methodologische Grundlagen der Psychologie. (Band 1 der Serie Forschungsmethoden der Psychologie der Enzyklopädie der Psychologie, S. 649-693). Göttingen: Hogrefe.
  • Steyer, R. und Schmitt, T. (1994). The Theory of Confounding and its Application in Causal Modeling with Latent Variables. In A. von Eye and C. C. Clogg (Eds.), Latent Variables Analysis. Applications for Developmental Research (pp. 36-67). Newbury Park, CA: Sage.
  • Nachtigall, C., Steyer, R. & Wüthrich-Martone, O. (2001). Causal Effects in Empirical Research. In M. May & U. Ostermeier (Hrsg.), Interdisciplinary Perspectives on Causation. (pp. 81-100). Bern: Bern Studies in the History and Philosophy of Science.
  • Steyer, R. (2004). Was wollen und was können wir durch empirische Kausalforschung erfahren? In E. Erdfelder & J. Funke (Hrsg.), Allgemeine Psychologie und deduktivistische Methodologie (pp.127-147). Göttingen: Vandenhoek und Ruprecht.
    (Download: .pdf, 118.07kb)
  • Nachtigall, C., Kröhne, U., Enders, U. & Steyer, R. (2008). Causal effects and fair comparison: Considering the influence of context variables on student competencies. In: J. Hartig, E. Klieme und D. Leutner (Eds.), Assessment of competencies in educational contexts (pp. 315-335). Cambrigde MA: Hogrefe & Huber.

Beiträge zu Proceedings

  • Steyer, R. (1983). Structural Equations, Stability, and Equilibrium Points in Multivariate Autoregressive Processes. In U. Schulz (Hrsg.), Proceedings of the 13th European Mathematical Psychology Group. Universität Bielefeld.
  • Steyer, R. (1984). Causal Linear Stochastic Dependencies: The Formal Theory. In E. Degreef und J. van Buggenhaut (Eds.), Trends in Mathematical Psychology (pp. 317-346). Amsterdam: North Holland.
    (Download: .pdf, 1.81mb)
  • Steyer, R. (1985). Schwache kausale regressive Abhängigkeiten, randomisierte, bedingt randomisierte und nichtrandomisierte Experimente. In D. Albert (Hrsg.), Bericht über den 34. Kongreß der Deutschen Gesellschaft für Psychologie in Wien 1984 (S. 144-146). Göttingen: Hogrefe.
  • Steyer, R. (1988). Randomised Experiments: Some Interpretational Issues. In W.E. Saris und I. N. Gallhofer (Eds.), Sociometric Research. Volume 2, Data Analysis (pp. 74-93). London: MacMillan.
  • Steyer, R. (1994). Principles of Causal Modeling: A Summary of its Mathematical Foundations and Practical Steps. In F. Faulbaum (Ed.), SoftStat '93. Advances in Statistical Software 4 (pp. 107-114). Stuttgart: Gustav Fischer Verlag.
  • Steyer, R. (1995). The randomized experiment and the concept of causality. In I. Partchev (Ed.), Multivariate Analysis in the Behavioral Sciences (pp. 136-138). Sofia: Prof. Marin Drinov Academic Publishing House.
  • Steyer, R., Gabler, S., und Rucai, A. A. (1996). Individual Causal Effects, Average Causal Effects, and Unconfoundedness in Regression Models. In F. Faulbaum & W. Bandilla (Hrsg.), SoftStat '95. Advances in Statistical Software 5. pp. 203-210. Stuttgart: Lucius & Lucius.
  • Steyer, R., von Davier, A. A., Gabler, S. & Schuster, C. (1997). Testing unconfoundedness in linear regression models with stochastic regressors. In W. Bandilla & F. Faulbaum (Hrsg.), SoftStat '97. Advances in Statistical Software 6. pp. 377-384. Stuttgart: Lucius & Lucius.
  • Nachtigall, C., Wüthrich-Martone, O. & Steyer, R. (1999). Was wirkt? Kausale Effekte in der Psychotherapieforschung. In G. Krampen, H. Zayer, W. Schönpflug & G. Richardt (Hrsg.), Beiträge zur Angewandten Psychologie. 5. Deutscher Psychologentag und 20. Kongreß für Angewandte Psychologie des Berufsverbandes Deutscher Psychologinnen und Psychologen (BDP e.V.) in Berlin 1999. pp.101-104. Bonn: Deutscher Psychologen Verlag.
  • Wüthrich-Martone, O., Nachtigall, C. & Steyer, R. (1999). Was wirklich wirkt: Kausale Analyse am Beispiel des Vergleichs verschiedener Therapien. In G. Krampen, H. Zayer, W. Schönpflug & G. Richardt (Hrsg.), Beiträge zur Angewandten Psychologie. 5. Deutscher Psychologentag und 20. Kongreß für Angewandte Psychologie des Berufsverbandes Deutscher Psychologinnen und Psychologen (BDP e.V.) in Berlin 1999. pp. 104-108. Bonn: Deutscher Psychologen Verlag.
  • Wüthrich-Martone, O., Steyer, R., Nachtigall, C. & Suhl, U. (1999). Causality, confounding and unbalanced analysis of variance. In: H. Friedl, A. Berghold and G. Kauermann (eds.), Statistical Modelling. Proceedings of the 14th International Workshop on Statistical Modelling in Graz, Austria, July 19-23, 1999 (pp. 719-722).
  • Nachtigall, C., Wüthrich-Martone, O. & Steyer, R. (2000). Causal unbiasedness outside randomised experiments: testing unconfoundedness. In W. Jansen & J.G. Bethlehem (Hrsg.), COMPSTAT. Proceedings in Computational Statistics, 14th Symposium held in Utrecht, The Netherlands, 2000. Short Communications and Posters. pp. 235-236. Voorburg: Statistics Nederlands.
  • Wüthrich-Martone, O., Nachtigall, C. & Steyer, R. (2000). Testing Causal Effects in a Non-Orthogonal 2-Factors Analysis of Variance. In W. Jansen & J.G. Bethlehem (Hrsg.), COMPSTAT. Proceedings in Computational Statistics, 14th Symposium held in Utrecht, The Netherlands, 2000. Short Communications and Posters. pp.279-280. Voorburg: Statistics Nederlands.
  • Nachtigall, C., Steyer, R. & Wüthrich-Martone, O. (2001). Causal effects in empirical research. In M. May & U. Ostermeier (eds.), Interdisciplinary perspectives on causation (pp. 81-100). Bern: Bern Studies in the History and Philosophy of Science.
  • Steyer, R. (2007). Individuelle und durchschnittliche kausale Effekte und was wir unter welchen Voraussetzungen in empirischen Studien über sie lernen können. In U. Rose & N. Kersten, (Hrsg.), Tagungsdokumentation. Kausales Schließen auf der Grundlage von Beobachtungsstudien. Workshop vom 17. November 2005 in Berlin (pp. 71-89). Dortmund: Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin.

Vorträge

  • Steyer, R. (July, 2003). Statistics and Causality Powerpoint-Präsentation. Opening Ceremoy of the Centre for Statistics of the University of Göttingen
    (Download: .pdf, 808.54kb)
  • Steyer, R (September, 2003). Statistik und Kausalität (1 von 100) 6. Tagung "Methoden und Evaluation" 18. bis 20. September 2003 in Wien
    (Download: .pdf, 850.32kb)
  • Steyer, R. (September, 2003). Rubin, Pearl and Beyond. Towards a General Stochastic Theory of Causality Symposium on Causal Effects in Observational Studies September 18th, 2003 in Nürnberg
    (Download: .pdf, 1.16mb)