Vorlesungsinhalte: : Durchschnittlicher Effekt ist ein Durchschnitt, der auch die Nicht-Behandelten einschließt, EffectLiteR-Analyse der XYZ-Daten mit Abhängigkeit zwischen X und Z, Linearitätsannahme für die g-Funktionen, Allgemeine Modellgleichung auch für mehr als zwei Treatment-Bedingungen, Parameterschätzungen, ihr Standardfehler und der Test der Nullhypothese, Haupthypothesen über bedingte und durchschnittliche Treatmenteffekte, Bedingte Effekte und deren Standardfehler, Erwarteter Outcome unter Treatment und unter Kontrolle, Adjustierte Mittelwerte und durchschnittlicher Effekt, Effektgröße für den durchschnittlichen Effekt, Treatment-bedingte (durchschnittliche) Effekt