ScholarGate
Assistent
Process / pipelinecausal inference method

Instrumentalvariablen-Methode (IV) zur Kausalinferenz

Instrumentalvariablen (IV) ist eine ökonometrische Methode zur Schätzung kausaler Effekte, wenn die Behandlung oder Exposition nicht zufällig zugewiesen wird und Störfaktoren schwerwiegend oder ungemessen sind. IV stützt sich auf eine dritte Variable (Instrument), die die Behandlung beeinflusst, aber das Ergebnis nicht direkt beeinflusst, wodurch Forscher den kausalen Effekt vom Rauschen der Störfaktoren isolieren können. IV-Methoden, die in der Ökonometrie (Angrist & Pischke, 1990er–2000er Jahre) umfassend entwickelt wurden, werden zunehmend in der Gesundheitsökonomie und der Gesundheitsversorgungsforschung eingesetzt, um natürliche Experimente und politische Änderungen zu nutzen.

Mit EconMind anwendenDemnächstApply, compare, get guidance
Tools & resources
Folien herunterladen
Learn & explore
VideoDemnächst

Die vollständige Methode lesen

Nur für Mitglieder

Melden Sie sich mit einem kostenlosen Konto an, um diesen Abschnitt zu lesen.

Anmelden

Methodenkarte

Die Nachbarschaft verwandter Methoden — wählen Sie einen Knoten, um sie zu erkunden.

+60 weitere

Quellen

  1. Angrist, J. D., & Pischke, J. S. (2009). Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion. Princeton: Princeton University Press. link
  2. Bound, J., Jaeger, D. A., & Baker, R. M. (1995). Problems with Instrumental Variables Estimation When the Correlation Between the Instruments and the Endogenous Explanatory Variable is Weak. Journal of the American Statistical Association, 90(430), 443-450. DOI: 10.1080/01621459.1995.10476536
  3. Wooldridge, J. M. (2010). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data (2nd ed.). Cambridge, MA: MIT Press. link

So zitieren Sie diese Seite

ScholarGate. (2026, June 4). Instrumental Variables (IV) Method for Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/de/health-economics/instrumental-variables

Welche Methode?

Stellen Sie diese Methode neben ihre nächsten Verwandten und lesen Sie sie nebeneinander — die Bibliothek legt die Bücher auf den Tisch; die Wahl liegt bei Ihnen.

Nebeneinander vergleichen

Referenziert von

Anderson-Hsiao Instrumental Variables SchätzerArellano-Bond GMM-SchätzerBayesian Fuzzy Regression DiscontinuityBayesian Instrumental Variables (Bayesian IV)Bayesianische Regressions-Diskontinuitäts-AnalyseBayesian Sensitivity Analysis for CausalityAlgorithmen zur kausalen Entdeckung (PC, FCI, LiNGAM)Gegenfactual-basierte Kausalanalyse (CIE)Kontrafaktische Wirkungsanalyse in der BildungsforschungKausale Identifikation mit gerichteten azyklischen Graphen (do-calculus)Differenz-in-Differenzen (DiD)Difference-in-Differences in der BildungsforschungDifferenz-in-Diskontinuitäten-DesignDynamisches Fuzzy Regression Discontinuity DesignDynamische Instrumentvariablen (Dynamische Panel-IV / Arellano-Bond)Ereignisstudien-Design in der BildungsforschungPanelmodell mit festen EffektenFourier-Hausman-TestFuzzy Regression Discontinuity DesignFuzzy Regression Discontinuity Design in der BildungsforschungSchätzer für die verallgemeinerte Methode der Momente (GMM)Heterogene Behandlungseffekte bei Fuzzy Regression DiscontinuityHeterogene Effekte von Behandlungsvariablen (HTE-IV)Instrumentenvariablen in der BildungsforschungInverse Probability Weighting in der BildungsforschungMaschinelles Lernen-erweitertes Fuzzy Regression Discontinuity DesignMachine Learning-Augmented Instrumental Variables (ML-IV)Machine-Learning-gestützter Placebo-TestMaschinelles Lernen-gestützte Sensitivitätsanalyse für KausalitätMarginal Structural Model in Education ResearchMehrperiodisches unscharfes Regressions-Diskontinuitäts-DesignNetzwerkökonometrie (Peer-Effekte)Nonlineares GMM-DifferenzenmodellNichtlinearer Hausman-SpezifikationstestNichtlineares System-GMMKleinste-Quadrate-Schätzung (OLS)Panel Data Fuzzy Regression Discontinuity DesignPaneldaten-Instrumentvariablen (Panel IV / 2SLS)Paneldaten-Fixed-Effects-ModellPlacebo-Test in der BildungsforschungPolitikbewertung Kontrafaktische Wirkungsanalyse (CIE)Fuzzy Regression Discontinuity für die PolitikfolgenabschätzungPolitikbewertung mit instrumentellen VariablenPolicy Evaluation Matching EstimatorPanel-Ereignisstudie zur PolitikbewertungPlacebo-Test zur PolitikbewertungRegression Discontinuity Design zur PolitikbewertungSynthetische Kontrollmethode zur PolitikbewertungProbit-RegressionsmodellPropensity Score Weighting in der BildungsforschungPaneldaten-Modell mit ZufallseffektenRegression Discontinuity Design (RDD)Regression-Discontinuity-Design in der BildungsforschungRegression Kink Design (RKD)Robust Fuzzy Regression Discontinuity DesignRobuste Schätzung mit InstrumentvariablenRobuste Regressions-Diskontinuitäts-Analyse (Robust RDD)Robustes System-GMMSensitivitätsanalyse für KausalitätSensitivitätsanalyse für Kausalität in der BildungsforschungRäumliche Kontrafaktische Wirkungsanalyse (SCIE)Räumliches Fuzzy Regression Discontinuity DesignInstrumentvariablen mit räumlicher Abhängigkeit (Spatial IV / Spatial 2SLS)Räumliche Regressions-Diskontinuitäts-Design (Spatial RDD)Räumliche Sensitivitätsanalyse für KausalitätSynthetische Kontrollmethode (SCM)Dreistufige Kleinste Quadrate (3SLS)
ScholarGateInstrumental Variables in Health Research (Instrumental Variables (IV) Method for Causal Inference). Abgerufen am 2026-06-18 von https://scholargate.app/de/health-economics/instrumental-variables · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026