Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/crash-course-in-causality

A Crash Course in Causality: Inferring Causal Effects from Observational Data

Wenn du schon einmal von dem Sprichwort “Korrelation bedeutet nicht Kausalität” gehört hast und dich je gefragt hast, was dann eigentlich Kausalität ausmacht, dann ist dieser Kurs genau das Richtige für dich. A Crash Course in Causality auf Coursera bietet eine umfassende Einführung in die Welt der Kausalität und hilft dir, kausale Effekte aus Beobachtungsdaten zu schlussfolgern.

Überblick des Kurses

Der Kurs erstreckt sich über einen Zeitraum von 5 Wochen, in denen du tief in das Thema Kausalität eintauchst. Du lernst, wie kausale Effekte definiert werden, welche Annahmen über deine Daten und Modelle nötig sind und wie du einige populäre statistische Methoden umsetzt und interpretierst. Ein besonderes Highlight ist die Anwendung dieser Methoden auf Beispieldaten in R, einer kostenlosen Softwareumgebung für statistische Berechnungen.

Modulübersicht

• Willkommen und Einführung in Kausaleffekte: Dieses Modul fokussiert sich auf die Definition von Kausaleffekten mithilfe potenzieller Ergebnisse und stellt wichtige Unterscheidungen sowie Schlüsselanahmen vor.
• Störfaktoren und gerichtete azyklische Graphen (DAGs): Hier werden gerichtete azyklische Graphen eingeführt, und du lernst, wie du anhand dieser Graphen erkennen kannst, ob eine Menge von Variablen ausreicht, um Störfaktoren zu kontrollieren.
• Matching und Propensity Scores: Dieses Modul bietet einen Überblick über Matching-Methoden zur Schätzung von Kausaleffekten, illustriert durch Datenanalysen in R.
• Inverse Wahrscheinlichkeitsgewichtung der Behandlung (IPTW): IPTW wird als Methode zur Schätzung von Kausaleffekten vorgestellt, mit praktischen Beispielen in R.
• Instrumentvariablenmethoden: In diesem Modul geht es um die Schätzung von Kausaleffekten mittels Instrumentvariablen in randomisierten Studien mit Non-Compliance und in Beobachtungsstudien.

Fazit und Empfehlung

Wenn du in den Bereichen Datenanalyse oder Statistik arbeitest oder daran interessiert bist, ist dieser Kurs eine hervorragende Gelegenheit, deine Kenntnisse über Kausalität zu vertiefen. Die Kombination aus Theorie und praktischer Anwendung in R macht den Lernprozess nicht nur effektiv, sondern auch spannend. Ich kann den Kurs definitiv empfehlen!

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/crash-course-in-causality