Weltberühmter
Statistiker spricht auf internationalem Symposium mit hohem Praxiswert
für Arbeitsmarkt-, Bildungs- und Marktforschung
Crème de la Crème der Statistik in
Nürnberg
Wie kann man wissen, ob eine teure Maßnahme zur Arbeitsförderung
wirkt, wenn die Teilnahme an dieser Förderung freiwillig ist?
Hätten Personen, die freiwillig an einer solchen Maßnahme
teilnehmen, nicht auch ohne kostspielige Förderung wieder in
den Arbeitsmarkt zurückgefunden? Mit Modellen zur Berechnung
angesetzter Maßnahmen aus der mathematischen Statistik und
ihrer Anwendbarkeit beschäftigen sich Experten, unter ihnen
Prof. Donald B. Rubin (Harvard University, Cambridge), auf der internationalen
Konferenz “Causal Effects in Observational Studies”
an der Wirtschafts- und Sozialwissenschaftlichen Fakultät der
Universität Erlangen-Nürnberg. Organisiert wird die Konferenz
vom Lehrstuhl für Statistik und Ökonometrie (Prof. Dr.
Ingo Klein) der Universität Erlangen-Nürnberg in Kooperation
mit dem Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB),
Nürnberg. Die Konferenz findet am Donnerstag, 18. September
2003, von 8.00 bis 18.00 Uhr im Festsaal der Mensa am Andreij-Sacharow-Platz
1 statt. Gesponsert wird die Veranstaltung von der GfK AG Nürnberg.
Fragen zur Wirksamkeit
angesetzter Maßnahmen stellen sich immer dann, wenn man -
anders als zum Beispiel in der Medizin oder Pharmazie - über
keine zufällig zusammengesetzte Kontrollgruppe verfügt,
so dass sich durch den Vergleich der teilnehmenden Personen mit
den Personen aus der Kontrollgruppe eine Aussage über Ausmaß
und Art der Wirkung machen lässt. Trotzdem ist es für
den Arbeitsmarktpolitiker, den Bildungspolitiker oder beispielsweise
den Kunden eines Marktforschungsinstituts, der die Wirkung der Werbung
im Fernsehen beurteilen möchte, äußerst wichtig
auch bei Fehlen von Kontrollgruppen etwas über die Wirkung
der angesetzten Maßnahmen zu erfahren. Dass Berechnungsmodelle
aus der mathematischen Statistik hier weiterhelfen können,
wissen nur Wenige in Politik und Gesellschaft. So hochaktuell und
brisant die sogenannte Evaluation von Maßnahmen im Arbeitsmarkt-,
Bildungsbereich oder beim Einsatz von Marktforschungsinstrumenten
ist, so wenig sind die Entscheidungsträger wie Politiker und
Unternehmer über die Möglichkeiten und Grenzen der Evaluation
informiert.
Einmaliges Kausalmodell
von Prof. Donald B. Rubin
An dem Punkt der Beurteilung der Wirksamkeit vom Maßnahmen
ohne Kontrollgruppe setzt Rubins Kausalmodell an, dessen Grundlagen
Donald B. Rubin bereits 1983 entwickelte. Mit diesem Modell wurde
seinerzeit untersucht, ob eine bestimmte Bildungsmaßnahme
zur schnellen Wiedereingliederung führt und die Maßnahme
somit effektiv ist. Prof. Donald B. Rubin (Harvard University, Cambridge),
dessen Werk weltweit zu den meistzitierten in der gesamten Mathematik
gehört, wird auf der Konferenz zum Thema der Wirkung von Maßnahmen
ein Grundsatzreferat halten. Weitere Referate stammen von international
führenden Statistikern wie beispielsweise Geert Ridder (University
of Southern California, Los Angeles), Nanny Wermuth (Universität
Mainz)und Michael Lechner (Universität St. Gallen). Vorträge
über und aus der Praxis unterstreichen die unmittelbare Anwendungsrelevanz
der vorgestellten mathematischen Methoden. Dies entspricht auch
dem Tenor des Symposiums, das bewusst Wissenschaft und Praxis zusammenbringen
möchte.
Programm
8.00 Uhr Eröffnung
9.00 Uhr Begrüßung durch die Universität
Part I Causal Inference in Experiments and Observational Studies
Leitung: Ingo Klein (Universität Erlangen-Nürnberg)
9.10 Uhr Donald B. Rubin
(Harvard University, Cambridge)
Causal Effects Through Potential Outcomes
Part II Measuring Causality
in Empirical Research
Leitung: Johann Bacher (Universität Erlangen-Nürnberg)
10.50 Uhr Geert Ridder
(University of Southern California, Los Angeles)
Efficient Estimation of Average Treatment Effects Using the
Estimated Propensity Score
11.30 Uhr Rolf Steyer
(Universität Jena)
Rubin, Pearl and Beyond. Towards a General Stochastic
Theory of Causality
12.10 Uhr Raimund Wildner
(GfK)
Measuring Causal Effects in Statistically Matched Data
Part III Causal Effects
in Observational Studies
Leitung: Claus Schnabel (Universität Erlangen-Nürnberg)
13.40 Uhr Nanny Wermuth
(Universität Mainz)
Graphical Chain Models and Causality
14.20 Uhr Michael Lechner
(Universität St. Gallen)
Econometric Evaluation of Labour Market Policies
Part IV Applications
in Educational & Labor Market Research
Leitung: Jutta Allmendinger (Institut für Arbeitsmarkt- und
Berufsforschung)
15.30 Uhr Christian Brinkmann/Jürgen
Passenberger (Institut für
Arbeitsmarkt- und Berufsforschung )
The IAB Database for Evaluation Studies in Employment
Research
16.00 Uhr Oleg Müller/Susanne
Rässler (Universität Erlangen-Nürnberg)
Measuring the Effect of Alternative Teaching Methods
16.30 Uhr Thomas Bauer/Stefan
Bender/Christoph Schmidt (IZA, IAB, RWI)
Evaluating the Labor Market Effects of Compulsory Military
Service
17.00 Uhr Abschließende
Diskussion
Weitere Informationen
Dr. Susanne Rässler
Lehrstuhl für Statistik und Ökonometrie
Tel.: 0911/5302-277
E-Mail: susanne.raessler@wiso.uni-erlangen.de
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