Dr. Michael Höfler
© M. Höfler
Dr. Michael Höfler
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Mich interessieren metawissenschaftliche Fragen, insbesondere Annahmen jenseits der Daten, die nicht verhandelt werden, wenn man sie nicht transparent macht. Zum Beispiel, wenn Kausalität außerhalb von Experimenten einerseits vermieden, andererseits aber mittels Assoziationen (scheinbar) überprüft wird. Und alles Unerwähnte, was die Falsifizierbarkeit einer Behauptung beeinträchtigt.
Akademischer Werdegang
| Seit 2017 | Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Professur für Klinische Psychologie und Behaviorale Neurowissenschaft, Technische Universität Dresden, Dresden, Deutschland |
| 2006-2017 | Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Institut für Klinische Psychologie und Psychotherapie, Technische Universität Dresden, Dresden Deutschland |
| 1999-2005 | Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Arbeitsgruppe Klinische Psychologie und Epidemiologie, Max-Planck-Institut für Psychiatrie, München, Deutschland |
Ausbildung
| 2007 |
Promotion (Dr.phil.; Ph.D.), Universität Basel, Basel, Schweiz |
| 1997 |
Diplom in Statistik, Ludwig Maximilians Universität, München, Deutschland |
Publikationen
Laufende Projekte
A form to assess severe testing of a paper's claims
How large must an associational mean difference be to support a causal effect? (mit Katja Pronizius und Erin Buchanan, Shiny App und R package ViSe).
A graphical method for assessing the impact of prior evidence on Bayesian inference. (mit Robert Miller, Shiny App und R package BayesROE). Submitted to Research Synthesis
Methodische Publikationen
Höfler M, Giesche A. Avoidance of causality outside experiments: hypotheses from cognitive dissonance reduction. Science Progress. First published online. doi.org/10.1177/0036850424123550c
Höfler M, Kanske P, McDonald B, Miller R. Means to valuable exploration: II. How to explore data to modify existing claims and create new ones Meta-Psychology 2023, 7. doi.org/10.15626/MP.2022.3270
Höfler M, Scherbaum S. Kanske P, McDonald B, Miller R. Means to valuable exploration I. The blending of confirmation and exploration and how to resolve it. Meta-Psychology 2022, 6. doi.org/10.15626/MP.2021.2837
Höfler M, Trautmann S, Kanske P. Qualitative approximations to causality: non-randomizable factors in clinical psychology. Clinical Psychology in Europe. 2021, 3(2), Article e3873
Höfler M, Trautmann S. Letter to the editor: When does selection generate bias in clinical samples? Journal of Psychiatric Research 2019; 116:189-190
Höfler M, Venz J, Trautmann S, Miller R. Writing a discussion section: how to integrate substantive and statistical expertise. BMC Medical Research Methodology 2018; 18:34
Höfler M, Hoyer J. Population size matters: bias in conventional meta-analysis. International Journal of Social Research Methodology 2014, 17: 585-597.
Höfler M, Gloster AT, Hoyer J. Causal effects in psychotherapy: Counterfactuals counteract overgeneralization. Psychotherapy Research 2010; 20:668-79
Höfler M, Lieb R, Wittchen HU. Estimating causal effect from observational data conditionally on a model for multiple bias. International Journal of Methods in Psychiatry Research 2007; 16:77-87.
Höfler M, Brückl T, Bittner A, Lieb R. (2007). Visualizing multivariate dependencies with association chain graphs. Methodology: European Journal of Research Methods for the Behavioral and Social Sciences, 3(1), 24–34.
Höfler M, Seaman SR. Re-interpreting conventional interval estimates taking into account bias and extra-variation. BMC Medical Research Methodology 2006; 6:51.
Höfler M. Getting causal considerations back on the right track. Emerging Themes in Epidemiology 2006; 3:8.
Höfler M. The Bradford Hill considerations on causality: A counterfactual perspective. Emerging Themes in Epidemiology 2005; 2:11
Höfler M. Causal inference based on counterfactuals. BMC Medical Research Methodology 2005; 5: 28.
Höfler M. The effect of misclassification on the estimation of association: a review. International Journal of Methods in Psychiatric Research 2005; 14: 92-101.
Lehre
Ich unterrichte das Methodenmodul des Masterstudiengangs "Psychologie mit Schwerpunkt Klinische Psychologie und Psychotherapie".
Vorlesungsthemen u.a.
- Messung
- Assoziationen
- Kausalität
- Bias durch Confounding/Selektion/Messung/Non-Compliance
- Studiendesigns
- Statistisches Schließen
- Zusammenhangsmaße und Zusammenhänge in Regressionsmodellen
Seminarthemen u.a.
- Gute Wissenschaftliche Praxis
- Fragwürdige Praktiken/Open science
- Konfirmation vs. Exploration
- robuste Statistik
- Modellbildung
- Längsschnittsanalysen