Zusammenfassung
Diskussionen um und methodische Anleitungen für die Auswahl geeigneter Fälle für die Theorieentwicklung haben eine lange Tradition in der qualitativen, auf Fallstudien basierenden Politikwissenschaft. Dieses Kapitel fasst die logischen Grundlagen theoriegeleiteter Fallauswahl zusammen und stellt konkrete Auswahlmechanismen für vergleichende Fallstudien und within-case Analysen vor. Dabei stehen für beide Fallstudientypen je zwei theoretische Zielstellungen im Zentrum: Zum einen die Identifikation kausaler Beziehungen zwischen Erklärungsfaktoren (der unabhängigen Variable) und dem zu erklärenden Phänomen (der abhängigen Variable) sowie der Kontrolle von möglichen Drittvariablen. Zum anderen die Auswahl empirisch repräsentativer oder theoretisch relevanter Fälle, die eine Generalisierbarkeit der Fallstudien ermöglichen sollten. Das Kapitel schließt mit einer Diskussion der Möglichkeiten und Grenzen von Generalisierung von Fallstudienergebnissen auf Basis theoriegeleiteter Fallauswahl.
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Notes
- 1.
Ich folge hier und im Weiteren einem (neo-)positivistischen Verständnis von Sozialwissenschaft, das die intersubjektive Beschreibung und Erklärung von empirischen Phänomenen, das Streben nach kausaler Inferenz und das Erstellen generalisierbarer Aussagen ins Zentrum stellt (Goertz und Mahoney 2012, S. 6–7). Interpretivistische Ansätze basieren auf anderen ontologischen und epistemologischen Grundlagen, die wiederum spezifische methodologische Implikationen für die Ziele und Verfahren der Theoriebildung sowie des Verständnisses grundlegender Kategorien wie dem „Fall“ nach sich ziehen (siehe ausführlich Moses und Knutsen 2007; Franke und Roos in diesem Band).
- 2.
Im Folgenden wird der Begriff „Variable“ als allgemeiner Begriff für die zentralen analytischen Elemente der Theorie verwendet und umfasst somit auch alternative Begriffe wie „Faktor“, „Ursache“ und „Bedingung“ (im Folgenden als „unabhängige Variable“ bezeichnet) und „Outcome“, „Effekt“ oder „Wirkung“ (hier: „abhängige Variable“).
- 3.
Als within-case Analyse wird im Folgenden ein Forschungsdesign verstanden, in dem kausale Schlussfolgerungen nicht durch den Vergleich der Variablenausprägungen über mehrere Fälle, sondern durch die Analyse von historischen Abläufen, Prozessen und Sequenzen in Einzelfällen erzielt werden (siehe Abschn. 4 und den Beitrag von Beach in diesem Band).
- 4.
Grundsätzlich lassen sich drei theorieorientierte Zielstellungen von Fallstudien unterscheiden: Das Erstellen von Theorien auf Basis von Falluntersuchungen; das Überprüfen von Theorien; oder die Modelldiagnostik im Rahmen einer systematischen Kombination von quantitativen und Fallstudienmethoden (Rohlfing 2012; Gerring 2016; Seawright 2016; siehe auch der Beitrag von Siewert und Wagemann in diesem Band). Die Darstellung im Folgenden fokussiert auf die Theoriegenese und -überprüfung.
- 5.
Hier kann der Prozess der konzeptionellen Definition empirischer Untersuchungsfälle (casing) nur kursorisch angeschnitten werden. Siehe ausführlich hierzu Ragin und Becker (1992) und den Beitrag von Siewert und Özvatan in diesem Band.
- 6.
Fearon und Laitin (2008) schlagen im Kontext von Methodenkombinationen eine zufällige Auswahl von Fällen vor, um zu vermeiden, dass Fallstudien-Forscher die Fälle so aussuchen, dass sie die zur überprüfende Theorie passen. Aus den genannten Gründen ist dies jedoch nur für eine vorher genau stratifizierte Stichprobe möglich.
- 7.
Das hier beschriebene no variance problem (Collier und Mahoney 1996) betrifft die Identifikation symmetrischer und korrelativer Kausalbeziehungen, nach der die Anwesenheit einer Ursache (zum Beispiel gesellschaftliche Ungleichheit) zum Auftreten der Wirkung (Beispiel: Revolution) führt, und die Abwesenheit der Ursache zur Abwesenheit der Wirkung. Für die Identifikation nicht-symmetrischer Kausalbeziehungen, wie sie mengentheoretisch formulierten Hypothesen zugrunde liegen (Schneider und Wagemann 2012, Kap. 3), gilt die Ungeeignetheit einer zufälligen Fallauswahl jedoch erst recht, da hier Invarianz auf den relevanten Variablen notwendig ist (Rohlfing 2012, S. 51–56). Hier ist das Problem aber grundsätzlich in der Logik der kausalen Inferenz bei Mengenbeziehungen angelegt, und nicht spezifisch die Folge der Analyse kleiner Fallzahlen.
- 8.
Hinzu kommt noch, dass durch Zufallsauswahl einer kleinen Anzahl von Fällen eine systematische Verzerrung (selection bias) auftreten könnte, nach der der kausale Effekt der unabhängigen auf die unabhängige Variable falsch, in der Regel als zu niedrig, identifiziert wird (Collier und Mahoney 1996).
- 9.
Während die Differenz- und die Konkordanzmethode die am häufigsten diskutierten Vergleichsanlagen darstellen, hat Mill weitere Verfahren des Fallvergleichs vorgeschlagen (Mill 1843, S. 450–479).
- 10.
Hier und im Folgenden stelle ich das Vorgehen für die Überprüfung symmetrischer bzw. linear-additiver Kausalhypothesen dar. Für eine Diskussion hypothesengenerierender und mengentheoretisch orientierter vergleichender Forschungsdesigns siehe Rohlfing (2012, Kap. 4).
- 11.
Genau genommen stellt Greitens’ Vergleichsdesign eine nicht-idealtypische Anwendung der Differenzmethode dar, weil die Philippinen auf der Drittvariable „institutionelles Erbe“ von den anderen Fällen abweichen. Da Greitens jedoch mit Südkorea 1972–1979 einen entsprechenden idealtypischen Fall in ihrer Stichprobe hat, kann die unabhängige kausale Wirkung dieser Variable, deterministische Kausalität vorausgesetzt, ausgeschlossen werden.
- 12.
Um diese Schwäche der Konkordanzmethode zu adressieren, schlägt Mill (1843, S. 462) die Kombination von Konkordanz- und Differenzmethode vor, die zwei eigenständige Konkordanzverfahren in einem einheitlichen Differenzvergleich kombiniert.
- 13.
Matching beschreibt ein statistisches Verfahren, um die Logik experimenteller Kontrolle auf nicht-experimentelle Forschungsdesigns mit Beobachtungsdaten zu übertragen. Es wird insbesondere in medizinischen Beobachtungsstudien verwendet (Nielsen 2016). Nielsen hat eine intuitive und webbasierte Software für das matching geschrieben, die unter der folgenden Internetadresse zu erreichen ist: https://rnielsen.shinyapps.io/caseMatch/
- 14.
Das beschriebene Verfahren setzt nominal oder ordinal skalierte Daten und eine recht überschaubare Anzahl von Drittvariablen voraus. Gerring diskutiert auch kurz Matching-Verfahren, die für intervallskalierte Daten und eine Vielzahl von Variablen nutzbar sind (Gerring 2007, S. 134–138).
- 15.
Die Homogenitätsannahme ist auch notwendig für das Ziehen valider kausaler Schlüsse durch den Vergleich von Fällen. Auch hier wird die nicht überprüfbare Annahme vorausgesetzt, dass die gleiche Ursache in unterschiedlichen Fällen, aber unter sonst gleichen Bedingungen, die gleiche Auswirkung hat (King et al. 1994, S. 91–94).
- 16.
In diesem Zusammenhang kontrastiert Gerring das Problem, sozialwissenschaftliche Forschungsergebnisse zu generalisieren, mit der Möglichkeit eines Chemikers, aus der Analyse eines einzelnen Wassermoleküls auf alle anderen Wassermoleküle zu schließen (Gerring 2016, S. 30).
- 17.
Eine Sonderform typischer Fälle stellt die Analyse diverser Fälle dar, d. h., mehrerer Fälle, die jeweils typisch sind für alle möglichen Kombinationen der abhängigen, unabhängigen und Drittvariablen. Damit ist sie eng verwandt mit der Logik der Konkordanzmethode (Gerring 2016, S. 89–92).
- 18.
In Anlehnung an Frank Sinatras Song „New York, New York“, in dem es heißt „If I can make it there, I’ll make it anywhere“, wird diese Schlussfolgerung auf Basis eines unwahrscheinlichen Falls auch „Sinatra-Inferenz“ genannt (Levy 2008, S. 12).
- 19.
Hier und im Folgenden stelle ich das Vorgehen für die within-case Überprüfung und Generierung symmetrischer bzw. linear-additiver Kausalhypothesen dar. Für eine mengentheoretisch motivierte Diskussion von within-case Analysen siehe den Beitrag von Beach in diesem Band.
- 20.
Was unter einem kausalen Mechanismus genau zu verstehen ist, ist umstritten (Gerring 2010; Hedström und Ylikoski 2010; Siewert 2017). Hier wird eine minimale Definition zugrunde gelegt, nach der als kausaler Mechanismus der Prozess verstanden wird, durch den die unabhängige Variable ihren kausalen Effekt auf die abhängige Variable ausübt (Seawright 2016, S. 57).
- 21.
Als eine weitere Form der within-case Analyse schlagen Blatter und Haverland (2013) die Kongruenzanalyse vor, die besonderes Gewicht auf die theoretisch stringente, deduktive Ableitung von Hypothesen und ihre empirische Überprüfung legt; die grundsätzliche Anwendungslogik ist aber identisch mit der der Prozessanalyse. Die folgenden Ausführungen gelten daher für beide within-case Verfahren.
- 22.
Diese Zielstellung wird nicht von allen Fallstudienmethodikern geteilt (siehe unten).
- 23.
- 24.
Für theoretische Erwartungen, in denen ein niedriger Wert auf der unabhängigen Variablen einen niedrigen Wert auf der abhängigen Variable impliziert, gilt das Entsprechende.
- 25.
Die gleiche Logik gilt entsprechend für Auswahl extremer Fälle auf der abhängigen Variablen.
- 26.
Beach und Pedersen (2016b) haben sich mittlerweile von ihrem Vorschlag (un-)wahrscheinliche Fälle prozessanalytisch zu untersuchen, distanziert (siehe unten).
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