Dr. Marie-Ann Sengewald


Wissenschaftliche Mitarbeiterin der Professur

Kontakt:

Wilhelmsplatz 3, Raum 01.22
96047 Bamberg
Tel. +49(0)951-863-3678
Marie-Ann.Sengewald(at)uni-bamberg.de

Sprechstunde:

Bitte vereinbaren Sie einen Termin per E-Mail mit einer kurzen Beschreibung ihres Anliegens. 

 

Beruflicher Werdegang

  • seit Januar 2022: Projektleitung Conceptual Replications
  • 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

  • Einführung in die Strukturgleichungsmodellierung - GESIS Training Expert
  • 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

  • Gnambs, T., & Sengewald, M.-A. (in press). Meta-analytic structural equation modeling with fallible measurements. Zeitschrift für Psychologie. Accepted for publication. preprint
  • Sengewald, M.-A., & Mayer, A. (2022). Causal effect analysis in non-randomized data with latent variables and categorical indicators: The implementation and benefits of EffectLiteR.
    Psychological Methods
    . Advance online publication. https://doi.org/10.1037/met0000489
  • 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.

    https://doi.org/10.1111/bmsp.12146

  • 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.

Ehrenamtliches Engagement

Auszeichnungen