2 gün (10.00-12.00 ve 13.00-15.00 arası)Toplam 8 SaatKategori: Özel EğitimAçıklamalar:
Bu eğitim, etki analizine giriş niteliğinde olup nedensel çıkarımın temel kavramlarını ve yöntemlerini sistematik biçimde sunar. Bu eğitim, gözlemsel verilerde nedensel etki analizinin temelini oluşturan Regresyon Uyarlama (RA) ve Ters Olasılık Ağırlıklandırma (IPW) tahmincilerini teorik ve uygulamalı olarak öğretir. RA yaklaşımı yalnızca sonuç modelini tahmin ederek tedavi ve kontrol grupları arasındaki farkı açıklamaya çalışırken, IPW yöntemi bireylerin tedavi alma olasılığını modelleyerek grupları ağırlıklandırır. Örneğin bir işgücü eğitim programının ücretler üzerindeki etkisi analiz edilirken, programa katılım olasılığı dikkate alınarak daha karşılaştırılabilir gruplar oluşturulur. IPWRA gibi ikili dirençli (doubly robust) yöntemler ise hem tedavi modelini hem de sonuç modelini birlikte tahmin ederek daha sağlam sonuçlar elde edilmesine imkân tanır. Bu sayede, iki modelden yalnızca birinin doğru spesifiye edilmesi durumunda bile tutarlı etki tahminleri elde edilebilir. Böylece katılımcılar, deneysel verinin bulunmadığı durumlarda bile daha güvenilir ve dikkatli nedensel analizler yapmayı öğrenir.Gün 1Etki Analizi Kavramı, Ex-Ante ve Ex-Post DeğerlendirmeProspektif (İleriye Dönük) ve Retrospektif (Geriye Dönük) DeğerlendirmeBağımlı ve Bağımsız (2 Grup) t testi Uygulamaları (Stata)Gözlemsel Veriler İçin Müdahale Etkilerinin TahminiRegresyon Uyarlanma (RA) Tahmincisi RA Uygulaması (Stata)
Gün 2Ters olasılık ağırlıkları (IPW) Tahmincisi IPW Stata Uygulamasıİkili Dirençli TahmincilerTers Olasılık Ağırlıklandırılmış Regresyon Uyarlaması (IPWRA) Tahmincisi Uygulaması (Stata)IPWRA Stata UygulamasıDengenin Kontrol Edilmesi (Stata)