kausalität und korrelation

Question 1

potential outcomes

Answer 1

Kausaler Effekt: Vergleich zweier möglicher “states of the world”
Beispiel: Anna nimmt Aspirin gegen ihre Kopfschmerzen
Hier sind die zwei Welten, ob Anna Aspirin nimmt oder nicht
Kausaler Effekt: Unterschied im Ausmaß der Kopfschmerzen je nachdem, ob Anna Aspirin nimmt oder nicht
Problem: eine der zwei Welten ist “counterfactual” – fundamental problem of causal inference (s. Einheit 3)

Question 2

treatment effect formeln

Answer 2

Der existierende Unterschied:
Population difference in means = ̅y_1𝑇−̅y_0𝑈
Y_bar_1T refers to the average value of Y for all units that received the treatment

normalerweise beobachtbar:
̅y_1𝑇−̅y_0𝑈 + noise

Average treatment effect for the treatment group
̅y_1𝑇−̅y_0T

Average treatment effect for the control group
̅y_1U−̅y_0𝑈

ATT, ATE, ATU können alle nicht beobachtet werden

If we work through the algebra here, we see that the difference will only give us an unbiased estimate of the ATT if Y0 is, on average, the same for the treated and untreated units. So we have to think about whether potential outcomes are comparable.

The ATT and ATU are causal quantities that include unobserved counterfactuals.

Question 3

Einheit 8

Answer 3

Folie 14 anschauen und checken

Question 4

ATU Einheit 8

Answer 4

Folie 15 checken

Question 5

Woher können Verzerrungen kommen können

Answer 5

Wieso unterscheiden sich “potential outcomes” zwischen Treatment- und Kontrollgruppe?

Confounders:
Faktoren, die sowohl Treatment-Status als auch Ergebnis beeinflussen.

Reverse causation:
Beeinflusst das Ergebnis den Treatment-Status?

Question 6

Reverse causation

Answer 6

If you can imagine the outcome affecting the treatment, you’re going to get bias.

Sometimes it’s hard to distinguish between confounders and reverse causality (see the campaign spending example). Go with whichever one is more useful to think about. In the end, what really matters is differences in potential outcomes.

Beispiel: Ausgaben für Wahlwerbung und Wahlergebnisse

Problem: wer kann Spenden effektiv sammeln?
Kandidatinnen mit besseren Chancen, beliebte Kandidatinnen

Reverse causality: wer erfolgreich sein wird, wird mehr Geld ausgeben können
Confounder: Aspekte der Kandidat*innen, die sowohl Erfolg and als Ausgaben beeinflussen

Campaign spending is negatively correlated with vote shares for challengers

Question 7

confounders vs mechanisms

Answer 7

Confounder
-Selbst unabhängig (unbeeinflusst) von Treatment und Outcome
-Beeinflusst BEIDES – Outcome und Treatment

Mechanismus
-Oft auch „Mediator“
-Wird von Treatment beeinflusst und beeinflusst selbst Outcome
-Wie – auf welche Art und Weise, auf welchem Weg – das Treatment auf den Outcome wirkt