Zusammenfassung
In den vergangenen Jahren erfreut sich Qualitative Comparative Analysis – oder kurz: QCA – einer enormen Aufmerksamkeit innerhalb der sozialwissenschaftlichen Methodendiskussion sowie in der Anwendung auf eine Vielfalt politikwissenschaftlicher Fragestellungen. Der vorliegende Beitrag führt zum einen in die Grundlogiken mengentheoretischen Denkens ein, welches QCA zugrunde liegt, und erläutert zentrale Konzepte wie u. a. Fallorientierung, konfiguratives Denken, Äquifinalität oder Asymmetrie. Zum anderen gibt der Aufsatz eine praktische Anleitung zur Durchführung umfassender Analysen mittels QCA. Dabei werden zahlreiche Hilfestellungen in Bezug auf häufig auftretende Fallstricke auf anschauliche Art und Weise diskutiert. Der Beitrag liefert somit eine umfassende Einführung in QCA als Forschungsansatz und -methode, und bietet damit eine grundlegende Orientierungshilfe für Anwenderinnen und Anwender.
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Notes
- 1.
Diese kann ziemlich genau auf das Jahr 1987 datiert werden, in dem der amerikanische Soziologe Charles C. Ragin sein Buch „The Comparative Method. Moving Beyond the Qualitative and Quantitative Strategies“ veröffentlichte und erstmals seinen damals noch als „Boolean approach “ bezeichneten Ansatz einer breiteren Öffentlichkeit präsentierte.
- 2.
Der Begriff ‚qualitativ‘ wird in der europäischen und amerikanischen Methodendiskussion unterschiedlich verwendet. In Europa werden unter qualitativen Methoden in der Regel sowohl interpretativ-hermeneutische Verfahren als auch klassische Fallstudiendesigns subsummiert, während in den USA zwischen ‚qualitative‘, d. h. fallorientierten Ansätzen , die an deskriptiver und kausaler Inferenz interessiert sind, und ‚interpretavistic approaches‘ unterschieden wird (Wagemann 2015, S. 429 f.; Blatter et al. 2017). Dieser Beitrag folgt der engeren US-amerikanischen Lesart.
- 3.
Im Gegensatz zu Regressionsanalysen wird in QCA nicht von abhängigen und unabhängigen Variablen, sondern von Bedingungen und Outcome gesprochen. Zum ontologischen Unterschied zwischen Mengen und Variablen siehe eingehend (Ragin 2008b, S. 71–84; Schneider und Wagemann 2012, S. 24–31; Thiem et al. 2015, S. 8).
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Das Akronym INUS steht für „an insufficient but necessary part of a condition which is itself unnecessary but sufficient for the result“ (Mackie 1965, S. 246). Diese doch etwas sperrige Definition beschreibt den einfachen Zustand von einer Kombination von Bedingungen: Ist beispielsweise die Kombination aus A UND B hinreichend (aber nicht notwendig) für Y, so sind sowohl A und B INUS-Bedingungen für Y. SUIN , auf der anderen Seite, steht für „a sufficient but unnecessary part of a factor that is insufficient but necessary for an outcome“ (Mahoney et al. 2009, S. 126). Sind beispielweise E und F in ihrer ODER-Verknüpfung notwendig, nicht aber alleine, so sind beide Einzelbedingungen SUIN-Bedingungen und damit alternativ notwendig für ein Outcome.
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Neben crisp-set QCA (csQCA) und fuzzy-set QCA (fsQCA) gibt es noch die sogenannte multi-value QCA (mvQCA) , die die Analyse multinominaler Daten erlaubt. In der Anwendung spielt mvQCA aufgrund unterschiedlicher methodischer Probleme allerdings kaum eine Rolle (Cronquist und Berg-Schlosser 2009; Vink und Vliet 2009, 2013; Thiem 2013).
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Während der Anzahl der Fälle, die einer QCA unterzogen werden können, nach oben keine Grenzen gesetzt sind, so macht eine QCA wohl erst ab mindestens 10 Fällen wirklich Sinn. Zum einen ist bei geringen Fallzahlen der Aufwand einer QCA gegenüber dem analytischen Mehrwert sehr hoch, so dass etwa Typologien oder klassische vergleichende Fallstudiendesigns besser geeignet sind. Zum anderen muss die Fallzahl immer im Verhältnis mit der Anzahl der Erklärungsfaktoren der Studie betrachtet werden (zum Problem begrenzter empirischer Vielfalt siehe weiter unten).
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An dieser Stelle soll kurz das Notationssystem in QCA eingeführt werden: eine anwesende Bedingung/Outcome wird in der Regel mit einem Großbuchstaben (z. B. T für starken Traditionalismus) abgekürzt, während eine abwesende Bedingung/Outcome durch eine Tilde vor dem Buchstaben gekennzeichnet wird (~T für die Abwesenheit starken Traditionalismus). Alternativ finden sich in einigen Studien auch Großbuchstaben für anwesend, und kleine Buchstaben für abwesend. Entsprechend der Booleschen Algebra werden ODER-Kombinationen durch das Additionszeichen (+) und UND-Kombinationen durch das Multiplikationszeichen (*) erfasst, wobei letzteres oftmals auch weggelassen wird.
- 8.
Alle Fälle über dem Schweizer Durchschnitt wurden mehr innerhalb der jeweiligen Menge kalibriert und umgekehrt Fälle unterhalb des Durchschnitts mehr außerhalb. Zusätzlich wurde auch auf Lücken innerhalb der empirischen Verteilung der Daten geachtet, um clusternde Werte nicht künstlich auf Basis des Durchschnittswertes zu trennen (Epple et al. 2014, S. 262).
- 9.
Dies löst zwar das Problem der klaren Zuweisung von Wahrheitstafelzeilen; an der Ursache, nämlich der schiefen Verteilung innerhalb der Daten, ändert sich allerdings nichts. Zudem wurde diese Strategie von Cooper und Glasser vor dem Hintergrund von QCAs mit hohen Fallzahlen entwickelt, so dass in der Regel letztendlich auch zahlreiche Fälle in die einzelnen Wahrheitstafelzeile fallen. Bei Epple et al. hingegen führt dies dazu, dass Entscheidungen, in welche Analyse uneindeutige Wahrheitstafelzeilen einbezogen werden, auf der Basis eines einzelnen Falles erfolgen.
- 10.
Eine Wahrheitstafel erfasst alle möglichen Kombinationen an Bedingungen. Da Bedingungen in diesen Konfigurationen entweder ‚wahr‘ (1) oder ‚falsch‘ (0) sein können, berechnet sich die Zahl der logisch möglichen Kombinationen durch 2 hoch der Anzahl an Erklärungsfaktoren (k): 2k. 5 Bedingungen resultieren demnach in 25 oder 32 Bedingungskombinationen und damit 32 Wahrheitstafelzeilen.
- 11.
Diese Strategie steht und fällt natürlich mit der Eindeutigkeit und Gewissheit der theoretischen Erwartungen, welche in den Sozialwissenschaften leider nicht immer gegeben ist. Daher sei an diese Stelle ausdrücklich vor einer allzu mechanischen Anwendung gewarnt.
- 12.
Dies verdeutlicht nochmals, dass die Entscheidung ob eine notwendige Bedingung als notwendig betrachtet wird, durchaus Auswirkungen auf die nachfolgende Analyse hat, was im Sinne von zusätzlichen Tests überprüft werden sollte.
- 13.
Neben der mittleren Lösung gibt es noch zwei weitere Lösungsterme. Während die konservative Lösung (conservative solution) alle logischen Rudimenten als nicht hinreichend behandelt, bezieht die sparsamste Lösung (most parsimonious solution) alle logischen Rudimente in die Analyse ein, die das Ergebnis einfacher machen. Epple et al. (2014: S. 268 f.) präsentieren alle Terme, nutzen für die Interpretation dann aber nur die intermediate solution.
- 14.
Die allermeisten QCA-Studien verwenden eine mittlere Anzahl von 4 bis 8 Bedingungen (siehe Rihoux et al. 2013; J. Buche und Siewert 2015; Wagemann et al. 2016). Marx and Dusa haben hier für csQCA Richtwerte für eine maximale Anzahl von Bedingungen vorgelegt (Marx und Dusa 2011), wobei diese bei hohen Fallzahlen leicht unterschritten werden.
- 15.
Standardmäßig sind in fsQCA und R logistische Funktionen implementiert, wobei R auch andere Funktionen ermöglicht. Die gewählte Transformationsfunktion sollte idealiter theoretisch begründet werden, wobei es hierzu allerdings bis dato noch keine Erkenntnisse gibt (Danke an Sebastian Jäckle für diesen Hinweis). Wenig überraschend hat die gewählte Funktion Auswirkungen auf die Mitgliedschaftswerte in einer Menge (siehe Thiem 2010). Die Abweichungen zwischen den Werten ist aber in der Regel minimal und beeinflusst nicht die Verteilung über oder unter dem 0.5 Anker , weshalb die gewählte Funktion auch keine dramatischen Effekte auf die nachfolgende Analyse haben sollte (Schneider und Wagemann 2012, S. 38 ff.). Wichtig ist allerdings, dass sich die Konsistenz - und Abdeckungsparameter verändern können, weshalb ausdrücklich vor einer mechanischen Anwendung und einer absolutistischen Interpretation dieser gewarnt wird (siehe weiter unten).
- 16.
Andere plädieren für die umgekehrte Reihenfolge ohne weitere Begründung (Marx et al. 2013, S. 29). Grundsätzlich ist in QCA ein gewisser sufficiency-bias feststellbar; für eine weiterführende Diskussion zu notwendigen Bedingungen und anderen Analysestrategien siehe etwa (Braumoeller und Goertz 2000; Goertz und Starr 2002; Dul 2016).
- 17.
Wie Schneider und Wagemann (2012, S. 225 ff.) deutlich machen, ist dies allerdings nicht die einzige Quelle von hidden necessary conditions . So kann es bei inkonsistenten notwendigen Bedingungen eben durchaus vorkommen, dass die Bedingung nicht in allen Fällen notwendig ist und damit das Outcome auch ohne diese auftritt. Grundlegend ist hier natürlich die Entscheidung darüber, wann eine nicht perfekt konsistente Bedingung als notwendig akzeptiert werden soll oder nicht – so kann eine nicht notwendige Bedingung eben auch nicht ‚verschwinden‘ (Schneider und Wagemann 2015).
- 18.
Visualisierungen in XY-Plots sind hier sehr hilfreiche Instrumente zur Interpretation von Inkonsistenzen.
- 19.
- 20.
Gleichermaßen sollte darauf geachtet werden, dass nicht gleichzeitig X und ~X hinreichend für Y sind.
- 21.
Ein guter Überblick über existierende Software findet sich auf www.compasss.org/software.htm.
- 22.
Siehe etwa die Symposien in Sociological Methodology 2014, Vol. 44(1), oder in Qualitative and Multi-Method Research 2014, Vol. 12(1&2).
- 23.
Der Operator/liest sich als ‚vor‘ z. B. A vor B; sollte sowohl A/B als auch B/A hinreichend für Y sein, so scheint die zeitliche Abfolge irrelevant und man kann einfach A*B konstatieren.
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Siewert, M.B. (2017). Qualitative Comparative Analysis. In: Jäckle, S. (eds) Neue Trends in den Sozialwissenschaften. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-17189-6_10
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