Dieser Beitrag behandelt die Bestimmung kausaler Effekte insbesondere in der klinisch-psychologischen Forschung. Ein Beispiel wird vorgestellt, bei dem ein Treatment nicht randomisiert zugeordnet werden konnte, weshalb es vorab bestehende Gruppenunterschiede gibt. Zunächst wird darauf hingedeutet, dass aus diesem Grund augenscheinliche Effekte des Treatments konfundiert sein können. Dann wird der Effekt des Treatments mit einer klassischen ANOVA unter Einbezug von Kovariaten geschätzt, die mutmaßlich die Selektion ins Treatment erklären. Daraufhin wird eine generalisierte ANCOVA durchgeführt, bei der zusätzlich die Wechselwirkungen zwischen den Kovariaten und dem Treatment hinzugenommen werden. Zuletzt wird der adjustierte Effekt mittels EffectLiteR geschätzt.