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:

nach Vereinbarung (bitte per E-Mail anmelden)

Beruflicher Werdegang

  • seit September 2017: wissenschaftliche Mitarbeiterin der Professur
  • 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

  • 2005-2011: Studium der Psychologie an der 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)

Lehrveranstaltungen und Workshops

Lehrveranstaltungen an der Otto-Friedrich-Universität Bamberg

  • Seminar Methoden der Evaluationsforschung
  • Übung zur Multivariaten Statistik

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

  • "Causal Inference in Non-Randomized Studies", Spring School on Educational Measurement, Jena (mit Steffi Pohl)
  • "Einführung in R", Universitätsprojekt Lehrevaluation, Jena

Forschungsinteressen

  • Kausalität
  • Modellierung latenter Variablen
  • Angewandte Evaluationsforschung

Publikationen

  • Sengewald, M.-A., Pohl, S., & Steiner, P. M. (2018). 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. Advance online publication. doi: 10.1111/bmsp.12146
  • 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.
  • 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. doi: 10.1027/1015-5759/a000417
  • Sengewald, M.-A. (2011). Die Verwendung des fachspezifischen Vorwissens für die Berechnung von sozialen Bezugsnormen: Vergleich zweier Parametrisierungsansätze des Allgemeinen Linearen Modells. Unveröffentlichte Diplomarbeit, Friedrich-Schiller-Universität Jena.

Konferenzbeiträge

  • 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.