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Fakultät Humanwissenschaften

Professur für Psychologische Methoden Empirischer Bildungsforschung

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Dr. Marie-Ann Sengewald


Wissenschaftliche Mitarbeiterin der Professur

Kontakt:

Wilhelmsplatz 3, Raum 025
96047 Bamberg
Tel. +49(0)951-863-3678
Marie-Ann.Sengewald(at)uni-bamberg.de

Sprechstunde:

aktuell können nur digitale Spechstunden angeboten werden. Bitte vereinbaren Sie einen Termin per E-Mail mit einer kurzen Beschreibung ihres Anliegens. 

 

Beruflicher Werdegang

  • zusätzlich seit Juli 2019: wissenschaftliche Mitarbeiterin des Leibniz-Instituts für Bildungsverläufe (Abteilung Methodenentwicklung: Pädagogisch-psychologische Methoden)
  • seit September 2017: wissenschaftliche Mitarbeiterin der Professur für psychologische Methoden empirischer Bildungsforschung
  • 2012-2017: wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehrstuhl für Methodenlehre und Evaluationsforschung der Friedrich-Schiller-Universität Jena
  • 2009-2011 studentische Mitarbeiterin im Projekt "Faire Vergleiche in der Schulleistungsforschung"
  • 2007-2009 studentische Mitarbeiterin für Forschung und Lehre am Lehrstuhl für Methodenlehre und Evaluationsforschung der Friedrich-Schiller Universität Jena
  • 2006-2009 Tutorin für Deskriptive, Inferenz- und Multivariate Statistik, sowie Regressionstheorie am Lehrstuhl für Methodenlehre und Evaluationsforschung der Friedrich-Schiller Universität Jena

Ausbildung

  • 2012 - 2019: Promotion zum Thema "Latent Covariates", Freie Universität Berlin (Betreuer: Steffi Pohl & Rolf Steyer)
  • 2005 - 2011: Studium der Psychologie, Friedrich-Schiller-Universität Jena
  • 08/2009 - 01/2010: Studiensemester "Human Development and Family Studies" mit begleitender Forschungstätigkeit am "Prevention Research Center" an der Pennsylvania State University (USA)

Forschungsinteressen

  • Kausalität
  • Modellierung latenter Variablen
  • Angewandte Evaluationsforschung
  • Replikationsforschung

Drittmittelprojekt

Lehrerfahrung

Lehrveranstaltungen an der Otto-Friedrich-Universität Bamberg

  • Seminar Methoden der Evaluationsforschung
  • Seminar Strukturgleichungsmodelle
  • Übung zur Multivariaten Statistik
  • Empiriepraktikum zur Testkonstruktion

Lehrveranstaltungen an der Friedrich-Schiller-Universität Jena

  • Übung zur Item-Response-Theorie
  • Übung zur Einführung in die Testtheorie und Testkonstruktion
  • Leitung von Tutorien zur Einführung in die Testtheorie und Testkonstruktion
  • Bachelorpropädeutikum

Workshops

  • Strukturgleichungsmodelle für den Längsschnitt
  • Einführung in die Strukturgleichungsmodellierung und kausale Effektschätzung mit R
  • Causal Inference in Non-Randomized Studies

My classes are supported by DataCamp.

Publikationen

  • Sengewald, M.-A., & Pohl, S. (2019). Compensation and amplification of attenuation bias in causal effect estimates. Psychometrika. 84(2), 589-610. https://doi.org/10.1007/s11336-019-09665-6
  • Sengewald, M.-A., Pohl, S., & Steiner, P. M. (2019). When does measurement error in covariates impact causal effect estimates? - Analytical derivations of different scenarios and an empirical illustration. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology. 72(2), 244-270.
  • Thielemann, D., Sengewald, M.-A., Kappler, G., & Steyer, R. (2017). A probit latent state IRT model with latent item-effect variables. European Journal of Psychological Assessment. 33(4), 271-284. https://doi.org/10.1027/1015-5759/a000417
  • Gast, A., Langer, S., Sengewald, M.-A. (2016). Evaluative conditioning increases with temporal contiguity. The influence of stimulus order and stimulus interval on evaluative conditioning. Acta Psychologica. 170, 177-185. https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2016.07.002
  • Pohl, S., Sengewald, M.-A., & Steyer, R. (2016) Adjustment when covariates are fallible. In W. Wiedermann & A. v. Eye (Eds.), Statistics and causality: Methods for applied empirical research. New Jersey: Wiley.

Konferenzbeiträge

  • Sengewald, M.-A., & Mayer, A. (2021, September). Benefits of Latent Variable Models for Causal Effect Analysis in Large Scale Assessments. Vortrag auf der 15. Tagung der Fachgruppe Methoden und Evaluation der Deutschen Gesellschaft für Psychologie (DGPs), Online.
  • Sengewald, M.-A., & Mayer, A. (2021, June). The impact of measurement error for causal effect analysis: An illustration with NEPS data. Oral Presentation at the 6th international NEPS conference Online.
  • Erhardt, T. H., & Sengewald, M.-A. (2021, März). Item-effect variables and their correlation patterns. Vortrag auf dem 1. Methoden-Retreat für Jungwissenschaftler*innen der Fachgruppe Methoden und Evaluation der Deutschen Gesellschaft für Psychologie (DGPs), Online.
  • Sengewald, M.-A., & Pohl, S. (2019, September). Die Amplifizierung der Verfälschung kausaler Effektschätzungen durch relevante und korrelierte Kovariaten. Vortrag auf der 14. Tagung der Fachgruppe Methoden und Evaluation der Deutschen Gesellschaft für Psychologie (DGPs), Kiel, Deutschland.
  • Sengewald, M.-A., & Pohl, S. (2018, September). Der verfälschende Einfluss einer
    unreliablen Kovariate bei Berücksichtigung einer weiteren Kovariate. Vortrag auf dem 51.
    Kongress der Deutschen Gesellschaft für Psychologie (DGPs), Frankfurt, Deutschland.
  • Sengewald, M.-A. (2018, September). Die Antwort ist 42. Blitzlichtvortrag auf dem 51.
    Kongress der Deutschen Gesellschaft für Psychologie (DGPs), Frankfurt, Deutschland.
  • Sengewald, M.-A., & Pohl, S. (2018, July). A Correlated Covariate Amplifies the Bias of a
    Fallible Covariate in Causal Effect Estimates. Oral presentation at the VIII European Congress of Methodology (EAM), Jena, Germany.
  • Sengewald, M.-A., & Pohl, S. (2017, September). Die Amplifizierung des verfälschenden Einflusses
    einer unreliablen Kovariate. Vortrag auf der 13. Tagung der Fachgruppe Methoden und Evaluation der Deutschen Gesellschaft für Psychologie (DGPs), Tübingen, Deutschland.
  • Sengewald, M.-A., & Pohl, S. (2017, July). Amplification and Compensation of Attenuation Bias. Oral presentation at the International Meeting of the Psychometric Society (IMPS), Zürich, Switzerland.
  • Sengewald, M.-A., & Pohl, S. (2016, September). Umgang mit unreliablen Kovariaten in nicht-randomisierten Studien. Vortrag auf dem 50. Kongress der Deutschen Gesellschaft für Psychologie (DGPs), Leipzig, Deutschland.
  • Sengewald, M.-A., & Pohl, S. (2015, September). Kovariatenselektion in nicht-randomisierten Studien mit unreliablen Kovariaten. Vortrag auf der 12. Tagung der Fachgruppe Methoden und Evaluation der Deutschen Gesellschaft für Psychologie (DGPs), Jena, Deutschland.
  • Sengewald, M.-A., Pohl, S., & Steiner, P. M. (2014, September). Die Bedeutung latenter Kovariaten für die Schätzung kausaler Effekte in ANCOVA und Propensity score Analysen. Vortrag auf dem 49. Kongress der Deutschen Gesellschaft für Psychologie (DGPs), Bochum, Deutschland.
  • Sengewald, M.-A., Pohl, S., & Steiner, P. M. (2014, July). On the importance of modeling latent covariates in ANCOVA and Propensity score analysis. Oral presentation at the VI European Congress of Methodology of the European Association of Methodology (EAM), Utrecht, Niederlande.
  • Pohl, S. & Sengewald, M.-A. (2014, May). On the importance of adjustment for latent covariates. Invited presentation at the ’Conference on Statistics and Causality’, University Wien, Österreich.
  • Sengewald, M.-A., Pohl, S., Reuter, F. & Steiner, P. M. (2012, July). Accounting for fallible covariates in ANCOVA and Propensity Score methods. Oral presentation at the Symposium "Conditional and Direct Causal Effects", Dornburg.

Mitgliedschaften und ehrenamtliches Engagement

  • Deutsche Gesellschaft für Psychologie (DGPs)
  • seit 09/ 2019 Mitglied der AG Frauenförderung der Fachgruppe Methoden & Evaluation der DGPs
  • 09/ 2019 - 09/ 2021 Jungmitgliedervertreterin der Fachgruppe Methoden & Evaluation der DGPs

Auszeichnungen