Zusammenfassung
Die Qualitative Comparative Analysis (QCA) ist eine in den späten 1980er-Jahren zunächst von Charles Ragin entwickelte Methode, die sich in den letzten Jahren in den Sozialwissenschaften zunehmend etabliert hat. Zentrales Ziel der auf Mengentheorie basierenden Methode ist die Identifikation von notwendigen und hinreichenden Bedingungen für ein bestimmtes Outcome. Nach einer kurzen Einführung in die QCA wird im zweiten Abschnitt zunächst allgemein in die Methode eingeführt und zentrale Grundlagen und Konzepte der Methode dargelegt. Hierbei wird insbesondere auf die Differenzierung zwischen notwendigen und hinreichenden Bedingungen sowie INUS- und SUIN-Bedingungen, die Unterscheidung zwischen der fuzzy-set und der crisp-set Variante der QCA, die Kalibrierung der Bedingungen und des Outcomes sowie klassische Gütemaße der QCA wie Konsistenz und Abdeckung eingegangen. Anschließend wird im dritten Abschnitt die Vorgehensweise an dem Anwendungsbeispiel der Asylbewerberunterbringung im Bundesländervergleich illustriert, da die Methode QCA gerade im Bundesländervergleich zunehmend an Bedeutung gewinnt. Der vierte Abschnitt enthält praktische Tipps, schildert den idealtypischen Ablauf einer QCA und informiert über gängige Softwareprogramme und häufiger auftretende Anwendungsfehler beim Umsetzen einer QCA. Zudem wird kurz eine mögliche Kombination von QCA mit Fallstudien skizziert. Ein Fazit und ein Ausblick schließen diesen Beitrag ab.
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Notes
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Dies würde dann eine zugleich notwendige und hinreichende Bedingung darstellen.
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Dies schließt aber nicht aus, dass es weitere, parallele hinreichende Bedingungen oder Kombinationen von Bedingungen gibt, die hinreichend für das Outcome wären.
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Zahlreiche Anwendungsbeispiele für die Durchführung von Kalibrierungen finden sich in Abschn. 3.
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Eine ausführliche Darstellung der direkten Methode der Kalibrierung findet sich bei Schneider und Wagemann (2012, S. 35–39).
- 5.
Siehe etwa die Kalibrierungstabellen im Anwendungsbeispiel in Abschn. 3.
- 6.
Bei Unsicherheit seitens des Forschers kann es hilfreich sein, in Robustheitschecks zu testen, inwiefern solche Entscheidungen die anschließenden Ergebnisse beeinflussen, um zu überprüfen, wie robust die vorgefundenen Ergebnisse gegenüber der jeweiligen Entscheidung sind.
- 7.
Mögliche deutsche Übersetzungen wären etwa komplexe bzw. konservative Lösung für die „complex solution“, sparsame Lösung für die „parsimonious solution“ sowie intermediäre Lösung für die „intermediate solution“. Da in der Literatur jedoch in der Regel die englischen Begriffe benutzt werden, sollen diese auch an dieser Stelle verwendet werden.
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Vgl. etwa die beiden parallelen hinreichenden Bedingungen für das Outcome „niedriger Anteil dezentrale Unterbringung“ in der parsimonious solution im Abschn. 3.5 zur Analyse hinreichender Bedingungen im Anwendungsbeispiel.
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In diesem Praxisbeispiel wird jedoch nur der Anteil von dezentraler Unterbringung im Verhältnis zum Anteil der Unterbringung in Gemeinschaftsunterkünften betrachtet, da die Bundesländer hierauf direkten Einfluss nehmen können.
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Die genaue Darstellung der Kalibrierung der Bedingungen und des Outcomes und deren Veröffentlichung, z. B. in einem Anhang, stellen gute wissenschaftliche Praxis in der QCA-Forschung dar.
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Zur Berechnung der Werte für notwendige Bedingungen muss im fsQCA-Programm „Analyze“ und anschließend „Necessary Conditions“ gewählt werden. Danach gilt es, das zu analysierende Outcome sowie die in die Analyse eingehenden Bedingungen auszuwählen.
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Zur Berechnung der Werte für hinreichende Bedingungen muss im fsQCA-Programm „Analyze“ und anschließend „Fuzzy Truth Table Algorithm“ gewählt werden. Danach gilt es, das zu analysierende Outcome sowie die in die Analyse eingehenden Bedingungen auszuwählen.
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In den seltensten Fällen werden alle der genannten Bedingungen auf einmal in einem Forschungsdesign erfüllt sein. Deshalb gilt es stets, die Vor- und die Nachteile einer Methode für eine bestimmte Forschungsfrage im Vergleich zu anderen möglichen Methoden kritisch abzuwägen und zu reflektieren. Ggf. kann auch bei einer QCA die Kombination mit anderen Methoden im Rahmen von Methodentriangulation (Wolf 2015) oder ein Robustheitscheck durch Anwendung einer anderen Methode auf dieselbe Fragestellung ratsam sein.
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Hörisch, F., Heiken, M. (2020). Qualitative Comparative Analysis. In: Tausendpfund, M. (eds) Fortgeschrittene Analyseverfahren in den Sozialwissenschaften. Grundwissen Politik. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-30237-5_8
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