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Qualitative Comparative Analysis

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Handbuch Methoden der Politikwissenschaft

Zusammenfassung

Der vorliegende Beitrag bietet eine Einführung in Qualitative Comparative Analysis, kurz QCA. Dabei werden sowohl die wesentlichen Aspekte von QCA als politikwissenschaftlicher Forschungsansatz behandelt, als auch die wichtigsten technischen Analyseschritte vorgestellt und kritisch diskutiert. Zu Beginn werden die zentralen Logiken von QCA als Ansatz des systematischen Fallvergleichs eingeführt, wobei die mengentheoretische Untersuchungsperspektive, die Diversitätsorientierung und Fallkonzentration im Mittelpunkt der Ausführungen stehen. Daran schließt sich eine ausführliche Diskussion eines rezeptartigen Ablaufs einer QCA an, der drei Analyseschritte umfasst: I) die Kalibrierung von Mengen, II) die Analyse notwendiger Bedingungen sowie III) die Suche nach hinreichenden Bedingungen. Ein weiterer Abschnitt stellt dann einige ausgewählte Software-Optionen zur Durchführung von QCA dar, bevor der Beitrag mit grundlegenden Bemerkungen abschließt.

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Notes

  1. 1.

    Wir danken Özgür Özvatan und Achim Goerres für ihre hilfreichen Kommentare.

  2. 2.

    Obwohl QCA ein deterministisches Kausalitätsverständnis nach Maggetti et al. (2013, S. 43–45) aufweist, so mögen aus ontologischer Sicht Zweifel dahingehend bestehen, dass Kausalprozesse in einer komplexen (und teilweise auch chaotischen) Welt, mit der es die Sozialwissenschaften zu tun haben, nicht deterministisch sein können. Aus einer epistemologischen Perspektive kann, äquivalent zu Fragen der Messgenauigkeit in quantitativen Ansätzen, angemerkt werden, dass Forscherinnen u. U. nicht rundum in der Lage sein mögen, soziale Zusammenhänge wirklichkeitsgetreu abzubilden.

  3. 3.

    Die Verwendung des Begriffs der Asymmetrie in QCA ist mehrschichtig. So spielt etwa auch eine Rolle, inwieweit Konzepte symmetrisch oder asymmetrisch kalibriert werden (zur Kalibrierung siehe unten). Asymmetrie kann aber auch meinen, dass eine Bedingung – je nach Konfiguration, in die sie eingebettet ist – sowohl in ihrer Anwesenheit als auch in ihrer Abwesenheit das Outcome implizieren kann. Schneider und Wagemann (2012, S. 280) erweitern das Asymmetrie-Verständnis daraufhin, dass für die Analyse des Gegenteils des Outcomes eventuell gänzlich andere Bedingungen benötigt werden als diejenigen, die bei der Analyse des Outcomes selbst untersucht wurden. Außerhalb der QCA-Literatur bezeichnet Lieberson (1985) die Unumkehrbarkeit von kausalen Effekten als Asymmetrie.

  4. 4.

    Multi-value QCA wurde u. a. dafür kritisiert, nicht den ursprünglichen und QCA-eigenen Mengenbegriff übernommen zu haben und in der Forschungspraxis nur schwer anwendbar zu sein (Vink und Van Vliet 2009; Schneider und Wagemann 2012, S. 258–263). Zudem weisen Schneider und Wagemann (2012, S. 262, Fn. 12) mathematisch nach, dass anstelle einer mvQCA auch eine csQCA, in der jede multinomiale Kategorie mit k Abstufungen in k-1 binäre Bedingungen umgewandelt wird, zu denselben Ergebnissen führt.

  5. 5.

    Protestverhalten wird auf einer Ordinalskala gemessen: 0 = nicht-Vorliegen von Protest, 1 = verbale Opposition, 2 = symbolischer Widerstand, 3 = kleine Demonstrationen, Streiks und weitere Protestaktivitäten mit bis zu 10.000 Teilnehmerinnen, 4 = mittelgroße Varianten mit bis zu 100.000 Teilnehmerinnen, 5 = große Demonstrationen mit mehr als 100.000 Teilnehmerinnen.

  6. 6.

    Selbstredend sind auch andere Transformationen denkbar (Thiem 2010), wobei Logarithmen auf Ragin (2008, S. 89–94) zurückgehen und bis heute als default-Option gelten.

  7. 7.

    Es findet sich deshalb auch der Begriff shared antecedent conditions als weniger kausal aufgeladene Interpretation von Übermengenbeziehungen (siehe etwa Ragin und Fiss 2017, S. 82).

  8. 8.

    Wahrheitstafeln besitzen eine Wahlverwandtschaft zu erklärenden Typologien (explanatory typologies oder typological theories), die allerdings ohne logische Minimierung der Erklärungsfaktoren auskommen (Bennett und Elman 2006; Elman 2005; Møller und Skaaning 2017).

  9. 9.

    Dass der PRI dabei keinesfalls ein eindeutiges Bild zu vermitteln vermag, zeigt sich, wenn man die beiden Wahrheitstafelzeilen in einem XY-Plot darstellt. Das Problem liegt darin, das beide Konfigurationen weder das Outcome noch das Nicht-Outcome gut erfassen, da die fuzzy-Werte der Fälle sehr nahe bei 0,5 liegen.

  10. 10.

    Zum Stand der Diskussionen siehe etwa die Beiträge in Sociological Methodology 44(1), 2014, Comparative Political Studies 49(6), 2016 oder Qualitative & Multi-Method Research 12(1 & 2), 2014.

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Authors and Affiliations

  1. Goethe-Universität Frankfurt, Frankfurt am Main, Deutschland

    Claudius Wagemann

  2. Hochschule für Politik München, TU München, München, Deutschland

    Markus B. Siewert

Authors
  1. Claudius Wagemann
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  2. Markus B. Siewert
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Corresponding authors

Correspondence to Claudius Wagemann or Markus B. Siewert .

Editor information

Editors and Affiliations

  1. Goethe-Universität Frankfurt, Frankfurt am Main, Germany

    Claudius Wagemann

  2. Institut für Politikwissenschaft (IfP), Universität Duisburg-Essen, Duisburg, Germany

    Achim Goerres

  3. Hochschule für Politik München, TU München, München, Germany

    Markus B. Siewert

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Wagemann, C., Siewert, M.B. (2020). Qualitative Comparative Analysis. In: Wagemann, C., Goerres, A., Siewert, M.B. (eds) Handbuch Methoden der Politikwissenschaft. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-16936-7_42

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