Publikation in den ACM Transactions on Software Engineering and Methodology
Einführung in die Nutzung von Instrumentvariablen für kausale Inferenz
Aus Beobachtungsdaten auf kausale Zusammenhänge zwischen Variablen zu schließen ist ein häufiges Ziel in der empirischen Sozialforschung. Allerdings macht das Phänomen der Endogenität derartige Schlüsse häufig schwierig. In ihrem neuen Artikel in den ACM Transactions on Software Engineering and Methodology führen Prof. Dr. Lorenz Graf-Vlachy und Prof. Dr. Stefan Wagner von der TUM die Nutzung von Instrumentvariablen in das Forschungsfeld des Software Engineering ein. Diese Methode ist in anderen Disziplinen bereits weit verbreitet und kann helfen, Endogenitätsprobleme zu beseitigen.
Den Volltext der Studie finden Sie hier.
Graf-Vlachy, L. & Wagner, S. 2024. Cleaning Up Confounding: Accounting for Endogeneity Using Instrumental Variables and Two-Stage Models. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology, forthcoming.