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Quantitative Methoden in den Internationalen Beziehungen

Handbuch Internationale Beziehungen

Part of the book series: Springer NachschlageWissen ((SRS))

  • 614 Accesses

Zusammenfassung

Dieses Kapitel gibt einen Überblick über die Verwendung quantitativer Methoden in den Internationalen Beziehungen. Nach einer kurzen Diskussion der verschiedenen Probleme, durch die eine quantitative Untersuchung scheitern kann, beschreiben wir im zweiten Teil des Kapitels die Analyse von experimentellen sowie Beobachtungsdaten. Im dritten Teil dieses Kapitels illustrieren wir dann mithilfe eines der Literatur entnommenen Beispiels mögliche Schwierigkeiten bei der Durchführung einer quantitativen Analyse. Das Kapitel endet mit einer Schlussbetrachtung und einem Überblick über einige neuere Trends in der Verwendung von quantitativen Methoden in den Internationalen Beziehungen.

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Notes

  1. 1.

    Dieses Kapitel ist im Vergleich zur ersten Fassung (Schneider und Ruoff 2010) vollständig überarbeitet und deutlich erweitert worden. Die Autorenreihenfolge ist alphabetisch; alle Beteiligten haben gleichermaßen zu diesem Aufsatz beigetragen. Wir danken den Herausgebern für Hinweise. Für die Erarbeitung der ersten Fassung haben Schneider und Spilker von der Hilfe durch Glenn Palmer (University Park, PA) und J. David Singer (Ann Arbor, MI) bei der Bereitstellung der Daten sowie Aurelio Tobias (Madrid) für seine Übersendung eines STATA-Programms zur Schätzung eines Zeitreihenpoissonmodells profitiert.

  2. 2.

    Verfechter der heterodoxen Ansätze brandmarken die in der amerikanischen IB-Literatur dominanten Perspektiven oft als „positivistisch“. Diese Kritik verkennt, dass gerade Karl Popper, der Schöpfer des Kritischen Rationalismus, einer der ersten Kritiker des logischen Positivismus war (Hacohen 2000).

  3. 3.

    Shadish et al. (2002) definieren zudem die Konstruktvalidität als zentrales Kriterium. Dieses Kriterium besagt, wie weit ein Test ein für eine Untersuchung wichtiges Phänomen misst, so dass diese Messung der Konstruktdefinition entspricht. Obwohl Messprobleme nach unserem Erachten eine zu geringe Beachtung in den Internationalen Beziehungen erfahren, beschränken wir die Diskussion hier auf die Inferenzprobleme, die die drei anderen Validitätskriterien aufwerfen.

  4. 4.

    Um einen kausalen Mechanismus zu identifizieren, sind zusätzliche, starke Annahmen nötig (see Imai et al. 2011 für eine politikwissenschaftliche Einführung).

  5. 5.

    Reine Prognosemodelle, auf die wir im dritten Unterkapitel näher eingehen, bilden eine Ausnahme.

  6. 6.

    Eine kritische Diskussion von Regressionsmodellen als Methode für kausale Inferenz findet sich bei Morgan und Winship (2007).

  7. 7.

    Sind Daten für dieselben Untersuchungsobjekte über einen gewissen Zeitraum verfügbar, sogenannte Panelstudien, ermöglicht dies der Wissenschaftlerin durch Fixed-Effects Modelle den omitted variable bias durch konstante, unbeobachtbare Unterschiede zwischen Untersuchungseinheiten zu eliminieren. Somit sind verlässlichere Kausalaussagen möglich. Jedoch sind die Schätzungen dieser Modelle weniger effizient als gepoolte Modelle oder Random-Effects Modelle (Wooldridge 2010).

  8. 8.

    Höfer et al. 2004 diskutieren in einem humorvollen Beitrag den Zusammenhang zwischen Störchen und Geburten als Alternative zur Theorie der sexuellen Reproduktion und schlagen unter anderem vor: „Supporting the stork population by organic farming may have a positive influence on the low birth rate in most European countries, at least on deliveries outside hospitals“ (S. 91).

  9. 9.

    Eine politikwissenschaftlich orientierte Einführung in die statistische Modellierung mittels Maximum Likelihood-Schätzung bietet King (1989).

  10. 10.

    Allerdings basieren Matchingverfahren auf der Annahme, dass sämtliche Unterscheidungen zwischen den Fällen beobachtbar sind. Geht die Wissenschaftlerin davon aus, dass auch nicht zu beobachtende Variablen eine entscheidende Rolle in der Unterscheidung zwischen den Fällen spielen, muss auf sogenannte Selektionsmodelle zurückgegriffen werden (Heckman 1979, siehe dazu auch von Stein 2005 und Simmons und Hopkins 2005).

  11. 11.

    Eine Einführung in Matchingverfahren bieten Morgan und Winship (2007).

  12. 12.

    Siehe Sovey und Green (2011) für eine umfangreiche, praxisorientierte Diskussion der Anforderungen an Instrumentalvariablen.

  13. 13.

    Eine nicht-technische Einführung in die Regressions-Diskontinuitäts-Analyse findet sich bei Shadish et al. (2002), technische Details diskutieren Imbens und Lemieux (2008).

  14. 14.

    Die Abkürzung steht für Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Bei der Entwicklung dieser Modelle hat R. Engle, der 2003 zusammen mit C. Granger den Nobelpreis für Wirtschaftswissenschaft erhielt, pionierhafte Vorarbeiten geleistet.

  15. 15.

    Viele dieser Modelle sind in moderner Statistiksoftware bereits implementiert. Theoretisch relevante Erweiterungen lassen sich jedoch auch mit etwas Kenntnissen und geringem Aufwand durch den Benutzer programmieren.

  16. 16.

    Eine solche Nachlässigkeit würde heute bei den besten Journalen nicht mehr durchgehen und die Publikation eines Artikels verhindern. Die meisten führenden Zeitschriften haben mittlerweile eine strenge Replikationspolitik eingeführt und verlangen die Publikation der Daten, die für eine Untersuchung verwendet wurden. Siehe Bueno de Mesquita et al. (2003).

  17. 17.

    Ein weiterer Grund könnte die Annahme des Poisson-Modells sein, dass Mittelwert und Varianz identisch sind. Schätz man jedoch ein Negativ-Binomial Modell, das diese Annahme nicht trifft und damit auch für Daten mit Überdispersion geeignet ist, erhält man substantiell die gleichen Ergebnisse.

  18. 18.

    Ereignisdaten haben in den Internationalen Beziehungen eine lange Tradition. Erste Datensätze wurden in den 1960er-Jahren etwa zur Untersuchung einzelner Konflikte wie des 1. Weltkriegs entwickelt. Später folgten umfassendere Datensätze wie WEIS und COPDAP, die beispielsweise zur Analyse der Supermachtbeziehungen (Goldstein und Freeman 1990) und des Endes des Kalten Krieges (Schneider et al. 1993) verwendet wurden. Über die Renaissance der Ereignisdatensammlungen in den 2000er-Jahren informiert ein Sonderheft der Zeitschrift International Interactions (Bernauer und Gleditsch 2012).

  19. 19.

    Einführungen für die Produktion von Ergebnisgrafiken bieten Kastellec und Leoni (2007). Die Algorithmen von King et al. (2000) helfen bei der komparativen Statik.

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Authors and Affiliations

  1. Fachbereich Politik- und Verwaltungswissenschaft, Graduate School of Decision Sciences, Fach 86, Universität Konstanz, 78457, Konstanz, Deutschland

    Constantin Ruhe & Gerald Schneider

  2. Fachbereich Politikwissenschaft und Soziologie, Universität Salzburg, Rudolfskai 42, Salzburg, Österreich

    Gabriele Spilker

Authors
  1. Constantin Ruhe
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  2. Gerald Schneider
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  3. Gabriele Spilker
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Corresponding author

Correspondence to Constantin Ruhe .

Editor information

Editors and Affiliations

  1. Universität der Bundeswehr München Fak. f. Staats- und Soz.wissenschaften, Neubiberg, Germany

    Carlo Masala

  2. Univ. d. Bundesw. München Sozialwissensch. Inst., Neubiberg, Germany

    Frank Sauer

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Ruhe, C., Schneider, G., Spilker, G. (2014). Quantitative Methoden in den Internationalen Beziehungen. In: Masala, C., Sauer, F. (eds) Handbuch Internationale Beziehungen. Springer NachschlageWissen. VS Verlag für Sozialwissenschaften, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-531-19954-2_25-1

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  1. Latest

    Quantitative Methoden in den Internationalen Beziehungen
    Published:
    11 October 2022

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  2. Original

    Quantitative Methoden in den Internationalen Beziehungen
    Published:
    11 June 2015

    DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-531-19954-2_25-1

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