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title: Dr. Philipp Sterner – ZIB e. V.
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description: Dr. Philipp Sterner ist seit September 2025 wissenschaftlicher Mitarbeiter am Zentrum für Internationale Bildungsvergleichsstudien e. V. (ZIB) und arbeitet im Rahmen der PISA-Studie als Datenmanager (Skalierung).
date: 2025-10-09
modified: 2025-11-17
lastUpdated: 2025-12-02
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# Dr. Philipp Sterner – ZIB e. V.

Dr. Philipp Sterner
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Wissenschaftlicher Mitarbeiter | TUM

 Dr. Philipp Sterner ist seit September 2025 wissenschaftlicher Mitarbeiter am Zentrum für internationale Bildungsvergleichsstudien (ZIB) und arbeitet im Rahmen der PISA-Studie als Datenmanager (Skalierung). Seine Forschungsschwerpunkte liegen in der Methodenentwicklung, speziell für die Untersuchung von Messinvarianz mithilfe von maschinellem Lernen und kausaler Inferenz.

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        <philipp.sterner@tum.de>

 Sprechzeiten: Nach Vereinbarung

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  Vita
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- Wissenschaftlicher Mitarbeiter (Post-Doc) und Datenmanager (Skalierung) an der Technischen Universität München, Programme for International Student Assessment (PISA; seit 09/2025)
- Wissenschaftlicher Mitarbeiter (Post-Doc) an der Ruhr-Universität Bochum und am Deutschen Zentrum für Psychische Gesundheit (DZPG; 01/2024 – 08/2025)
- Wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Ludwig-Maximilians-Universität München, Department Psychologie (10/2021 – 10/2024)
- Promotion in Psychologie an der Ludwig-Maximilians-Universität München (Titel der Dissertation: “On the investigation of measurement invariance: New developments and a causal framework for future research”, 02/2025).
- Masterstudium Statistics and Data Science an der Ludwig-Maximilians-Universität München (04/2022 – 09/2025)
- Masterstudium Psychologie an der Ludwig-Maximilians-Universität München (10/2018 – 03/2021)
- Bachelorstudium Psychologie an der Ludwig-Maximilians-Universität München (10/2014 – 12/2017)

   Forschungsinteressen
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- Messinvarianz
- Maschinelles Lernen
- Kausale Inferenz
- Strukturgleichungsmodelle

   Verantwortlichkeiten
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- PISA 2025 Datenmanagement (Skalierung)
- PISA 2025 Methodenkapitel

   Ausgewählte Publikationen
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- **Sterner, P.,** & Goretzko, D. (2023). Exploratory Factor Analysis Trees: Evaluating Measurement Invariance Between Multiple Covariates. *Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal*, 30(6), 871-886.
- **Ste****rner, P.**, De Roover, K., & Goretzko, D. (2024). New Developments in Measurement Invariance Testing-An Overview and Comparison of EFA-based Approaches. *Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal*, 32(1), 117-135.
- **Sterner, P.**, Pargent, F., Deffner, D., & Goretzko, D. (2024). A Causal Framework for the Comparability of Latent Variables. *Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal*, 31(5), 747-758.
- **Sterner, P.**, Goretzko, D., & Pargent, F. (2025). Everything has its price: Foundations of costsensitive machine learning and its application in psychology. *Psychological Methods*, 30(1), 112-127.
- **Sterner, P.**, Friemelt, B., Goretzko, D., Kraus, E. B., Bühner, M., & Pargent, F. (2024). Das Konfidenz-/Signifikanzniveau impliziert ein bestimmtes Kostenverhältnis zwischen Fehler 1. Art und Fehler 2. Art: Für ein stärkeres Einbeziehen der Entscheidungstheorie in die psychologische Einzelfalldiagnostik. Diagnostica, 70(3), 126–138.
- Goretzko D., Partsch, M. V., & **Sterner, P.** (2025). Embrace the heterogeneity in EFA but be transparent about what you do – A commentary on Manapat et al. (2023). *Psychological Methods*. Advance online publication.
- Goretzko, D., & **Sterner, P.** (2025). Exploratory Graph Analysis Trees - A Network-based Approach to Investigate Measurement Invariance with Numerous Covariates. *Psychological Methods*. Advance online publication.

   Find me
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[ResearchGate](https://www.researchgate.net/profile/Philipp-Sterner?ev=hdr_xprf) [LinkedIN](https://www.linkedin.com/in/philipp-sterner-bab5891a7/) [ORCID](https://orcid.org/my-orcid?orcid=0000-0002-8856-4868) [Google Scholar](https://scholar.google.com/citations?user=GW3q3JkAAAAJ&hl=de&oi=ao)