wichtige Theorie

[Confounder]

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[Exposition] → [Ergebnis]

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Beeinflusst sowohl die UV als auch AV

z.b. Rauchen bei einer Studie zwischen Kaffeekonsum und Herzkranken

Ein Collider ist eine Variable, die von zwei anderen Variablen beeinflusst wird. Wenn man auf einen Collider konditioniert oder ihn kontrolliert, kann dies eine Verzerrung verursachen, die als "Collider-Bias" bekannt ist.

Beispiel: In einer Studie zur Untersuchung des Zusammenhangs zwischen genetischen Faktoren und Einkommen könnte das Bildungsniveau ein Collider sein. Sowohl genetische Faktoren als auch Einkommen beeinflussen das Bildungsniveau.

Ein Moderator ist eine Variable, die die Stärke oder Richtung der Beziehung zwischen der unabhängigen Variable (Exposition) und der abhängigen Variable (Ergebnis) beeinflusst oder verändert

Beispiel: In einer Studie zur Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Stress und Leistung am Arbeitsplatz könnte die soziale Unterstützung ein Moderator sein. Bei hoher sozialer Unterstützung könnte der negative Effekt von Stress auf die Leistung geringer sein.

Definition: Ein Mediator ist eine Variable, die den kausalen Weg zwischen der unabhängigen Variable (Exposition) und der abhängigen Variable (Ergebnis) erklärt oder vermittelt.

Beispiel: In einer Studie zur Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Bildung und Einkommen könnte die Berufserfahrung ein Mediator sein. Bildung führt zu mehr Berufserfahrung, was wiederum zu höherem Einkommen führt.

Eine Variable ist endogen, wenn sie innerhalb des Modells durch andere Variablen im Modell bestimmt wird. Das bedeutet, es gibt eine wechselseitige Beziehung oder Rückkopplung zwischen dieser Variable und den anderen Variablen im Modell -> Verzerrt die Schätzung

Eine Variable ist exogen, wenn sie außerhalb des Modells bestimmt wird und nicht durch andere Variablen im Modell beeinflusst wird. Das bedeutet, sie ist unabhängig und verursacht keine Rückkopplung innerhalb des Modells.

Instrumentalvariablen sind Variablen, die verwendet werden, um die Probleme der Endogenität zu lösen, indem sie die korrelierten erklärenden Variablen ersetzen