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09/11/2003 13:12

Weltberühmter Statistiker spricht auf internationalem Symposium der WiSo in Nürnberg

Dr. Angela Bittner Presse und Kommunikation
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-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

    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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    Criteria of this press release:
    Economics / business administration, Mathematics, Physics / astronomy
    transregional, national
    Miscellaneous scientific news/publications, Research results, Scientific conferences
    German


     

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