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Kausalanalyse durch Matchingverfahren

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Aufgrund ihrer Nähe zum Konzept kontrafaktischer Kausalität haben nichtparametrische Matchingverfahren in der neueren statistischen und ökonometrischen Literatur zur Kausalanalyse an Bedeutung gewonnen. Vor diesem Hintergrund führt der Beitrag das Rubin Causal Model (RCM) in die soziologische Methodendiskussion ein und diskutiert seine empirische Umsetzung im Rahmen des Propensity Score Matchings. Der Beitrag verdeutlicht die Relevanz dieser Verfahren für soziologische Fragestellungen sowie die ihnen im Vergleich zu üblichen Regressionsverfahren zugrundeliegenden Annahmen. Wir illustrieren die Anwendung von Matchingverfahren anhand einer Analyse des kausalen Effekts von Arbeitslosigkeit auf den weiteren Erwerbsverlauf. ; Having close linkages with the counterfactual concept of causality, nonparametric matching estimators have recently gained in popularity in the statistical and econometric literature on causal analysis. Introducing key concepts of the Rubin causal model (RCM), the paper discusses the implementation of counterfactual analyses by propensity score matching methods. We emphasize the suitability of the counterfactual framework for sociological questions as well as the assumptions underlying matching methods relative to standard regression analysis. We then illustrate the application of matching estimators in an analysis of the causal effect of unemployment on workers? subsequent careers.

Resource author

Thomas A. DiPrete, Markus Gangl

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Resource language

deu

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text/html

Resource resource URL

http://hdl.handle.net/10419/18098

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