PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2011 | nr 208 | 73--84
Tytuł artykułu

Zależności przyczynowe w diagnozie efektów komunikacyjnych

Autorzy
Treść / Zawartość
Warianty tytułu
Casual Relationship in Diagnosis of Communication Effects
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Celem artykułu jest przedstawienie rozwiązań metodologicznych związanych z wykorzystaniem metod obserwacyjnych i eksperymentalnych w diagnozie zależności przyczynowych w badaniach efektów komunikacyjnych. Przedstawione zostały zasady identyfikacji wpływu przyczynowego, mechanizmy wyjaśnienia przyczynowego z punktu widzenia kontrfaktycznej definicji przyczynowości oraz diagnoza efektu przyczynowego w planach eksperymentalnych i obserwacyjnych (wybrane metody: różnic w różnicach, modele ukrytych różnic i zastosowanie zmiennych instrumentalnych). Empiryczna analiza związków przyczynowych w obszarze efektów komunikacyjnych jest dokonana na podstawie modeli ścieżkowych i regresyjnych z wykorzystaniem zmiennych instrumentalnych i estymacji metodą dwu etapową najmniejszych kwadratów (2SLS). (abstrakt oryginalny)
EN
The aim of the paper is to provide methodological solutions concerning the use of observational and experimental data in the diagnosis of causal effects. In the article the basic identification rules of identification of causal mechanisms, causal explanation in terms of counterfactuals and causal effect diagnosis were outlined (on the basis of selected methods: the differences - in - differences, latent differences model and use of instrumental variables). Empirical analysis of causal effects in the area of communication is made on the basis of path and regression models using instrumental variables and for two-staged least squares (2SLS) estimation method. (original abstract)
Rocznik
Numer
Strony
73--84
Opis fizyczny
Twórcy
autor
  • Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie
Bibliografia
  • Antonakis, J., Bendahan, S., Jacquart, P., Lalive, R., 2010, On Making Causal Claims: A Review and Recommendations, The Leadership Quarterly, vol. 21.
  • Bertrand, Duflo, Mullainathan, 2004, How Much Should We Trust Differences-in-Differences Estimates? Quarterly Journal of Economics, February.
  • Kall, J., Kłeczek, R., Sagan, A., 2005, Zarządzanie marką, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
  • Mackie, J.L., 1974, The Cement of the Universe: A Study of Causation, Oxford University Press, Oxford.
  • Newhouse, J., McClellan, J.M., 1998, Econometrics in Outcomes Research: the Use of Instrumental Variables. Annual Review of Public Health, vol. 19.
  • Steyer, R., 2005, Analyzing Individual and Average Causal Effects via Structural Equation Models, Methodology, vol. 1. no. 1.
  • Steyer, R., Gabler, S., Davier von, A.A., Nachtigall, C., Buhl, T., 2000, Causal Regression Models I: Individual and Average Causal Effects, Methods of Psychological Research Online, vol. 5.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171211771

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.