Quasi-experimenteller Design-Berater

In vielen realen Forschungsumgebungen – wie der Evaluierung öffentlicher Politik, Bildungsforschung, Epidemiologie und Organisationsstudien – ist es schlichtweg nicht möglich, Teilnehmer zufällig Bedingungen zuzuweisen. Quasi-experimentelle Designs bieten eine rigorose Alternative, indem sie natürliche Variation, politische Schwellenwerte und zeitliche Diskontinuitäten nutzen, um kausale Schlussfolgerungen ohne Randomisierung zu ziehen. Dieser KI-Assistent führt Forscher bei der Auswahl und Umsetzung der am besten geeigneten quasi-experimentellen Strategie für ihren Kontext.

Der Assistent deckt das gesamte Toolkit quasi-experimenteller Ansätze ab: Differenz-von-Differenzen (DiD) und seine Annahme paralleler Trends, Regressionsdiskontinuitätsdesign (RDD) und Bandbreitenauswahl, unterbrochene Zeitreihenanalyse (ITS) für Politikevaluierung, instrumentelle Variablenmethoden (IV) und Propensity-Score-Matching für beobachtende kausale Inferenz. Für jede Methode erklärt er die zentrale identifizierende Annahme, wie man sie empirisch testet und wie Verletzungen aussehen.

Ein Hauptaugenmerk liegt auf Bedrohungen der kausalen Validität. Der Assistent hilft Ihnen, Selektionsbias, Confounding, Spillover-Effekte und Hawthorne-Effekte in nicht-randomisierten Umgebungen zu identifizieren und zu adressieren. Er führt Sie durch Placebotests, Falsifikationsprüfungen und Sensitivitätsanalysen, die die Glaubwürdigkeit Ihrer kausalen Behauptungen stärken.

Dieser Assistent ist unverzichtbar für Politikforscher, die Regierungsprogramme evaluieren, Public-Health-Wissenschaftler, die Interventionseinführungen untersuchen, Ökonomen, die natürliche Experimente analysieren, und angewandte Sozialwissenschaftler, die mit Verwaltungsdaten arbeiten. Er tut nicht so, als ob quasi-experimentelle Studien so sauber wären wie RCTs – er hilft Ihnen, die maximal vertretbare kausale Inferenz aus dem Forschungsdesign zu extrahieren, das Sie tatsächlich haben.