Statistische Methoden der Ursachenforschung unter Verwendung linearer Kausalmodelle

Die Arbeit befasst sich mit der Analyse von Methoden, die es ermoglichen, Kausalhypothesen in stochastischen linearen Kausalmodellen statistisch zu uberprufen. Dabei wird sich im wesentlichen auf rekursive Modelle beschrankt. Die Methoden, wie die der Simon-Blalock-Technik oder der Pfadanalyse, werden dargestellt und an den Aussagen, die mit der Regressions- und Korrelationsanalyse in der Kausalforschung moglich sind, gemessen. Es wird gezeigt, wie und unter welchen Bedingungen diese Verfahren auf die Betrachtungsweise der Regressionsanalyse zuruckzufuhren sind. Die kausalen Interpretationen, die auf der Basis dieser Methoden gefunden werden, werden vom Standpunkt der Statistik und Okonometrie kritisch gewurdigt.

Die Arbeit befasst sich mit der Analyse von Methoden, die es ermöglichen, Kausalhypothesen in stochastischen linearen Kausalmodellen statistisch zu überprüfen. Dabei wird sich im wesentlichen auf rekursive Modelle beschränkt. Die Methoden, wie die der Simon-Blalock-Technik oder der Pfadanalyse, werden dargestellt und an den Aussagen, die mit der Regressions- und Korrelationsanalyse in der Kausalforschung möglich sind, gemessen. Es wird gezeigt, wie und unter welchen Bedingungen diese Verfahren auf die Betrachtungsweise der Regressionsanalyse zurückzuführen sind. Die kausalen Interpretationen, die auf der Basis dieser Methoden gefunden werden, werden vom Standpunkt der Statistik und Ökonometrie kritisch gewürdigt.