Einführung Methoden Politikwissenschaft

Bei geringem Vorwissen wird zunächst eine
Auslegeordnung des Untersuchungsgegenstandes gemacht (siehe auch dimensionale
Analyse in Lektion 2). Dabei kommen vorzugsweise qualitative Methoden zur
Anwendung (z.B. Tiefeninterviews). Solche Untersuchungen dienen zur Generierung von
Hypothesen, die anschliessend oft in einer hypothesenüberprüfenden Studie empirisch
geprüft werden

In der Regel univariate (=nur eine Variable umfassende)
Untersuchungen. Ziel ist die Schätzung der Verteilung einer Variablen (Geburtenrate,
Wähleranteile, etc.). Ziel: Diagnose („wie viele Menschen leben unter der
Armutsgrenze?“) und nicht Ursachenforschung („Wovon ist Armut abhängig?“).

Vorrangiges Ziel der Sozialwissenschaften.
Herleitung von Hypothesen aus bestehenden Theorien (Deduktion) und ihre
anschliessende empirische Überprüfung.

Stark anwendungsbezogene Wirkungsforschung. Ziel ist die
Bewertung von politischen oder sozialen Massnahmen (z.B.: „Erhöht Online-Voting die
Wahlbeteiligung?“). In der Regel liegt solchen Untersuchungen ein quasiexperimentelles
Design (siehe Untersuchungsdesigns) zugrunde.

• Kontrolle der Untersuchungssituation heisst im Wesentlichen Ausschluss
von Störfaktoren. Störfaktoren sind all diejenigen Faktoren, die neben dem
eigentlichen (vom Forscher postulierten) Wirkungszusammenhang Einfluss
auf die unabhängige Variable haben könn(t)en („Drittvariablen“). Dabei
können zwei Gruppen von Störfaktoren unterschieden werden: solche,
welche die interne Validität betreffen und solche, welche die externe
Validität betreffen.

vollständige Kontrolle der Untersuchungssituation. Intern valide
ist demnach ein Ergebnis, wenn aufgrund der Untersuchungsanlage die Variation
der AV einzig und allein auf die Manipulation der UV zurückgeführt werden kann.

Möglichkeit der Generalisierung der Resultate über die spezielle
experimentelle Situation hinaus auf andere (lebensweltlichere) Kontexte. Anders
formuliert: Sind die Ergebnisse eines (künstlichen) Experiments auch auf reale
Situationen übertragbar?

• Zwischenzeitliches Geschehen: Ereignisse zwischen erster und zweiter
Messung, die neben dem eigentlichen Stimulus die AV beeinflussen könn(t)en.

• Reifungsprozesse: Intrapersonale Prozesse, die nicht durch den Stimulus in
Gang gesetzt werden, sondern „natürlich“ erfolgen (z.B. der natürliche
Gesundungsprozess, der unabhängig von der Einnahme von Medikamenten ist).

• Messeffekte: „Lerneffekte“ bei den Probanden durch wiederholte Messungen (z.B.
Lerneffekte bei kognitiven Tests wie dem IQ-Test).

• Hilfsmitteleffekte: Effekte des Messinstrumentariums, Verzerrungen durch die
unterschiedliche Verwendung von Messinstrumenten (siehe hierzu Sitzung zur
Operationalisierung)

• Auswahl- und Ausfallverzerrungen: Verzerrung der Ergebnisse dadurch, dass
sich Experimental- und Kontrollgruppe nicht nur hinsichtlich des Stimulus, sondern
auch im Hinblick auf andere Merkmale unterscheiden. Eine asymmetrische
Gruppenzusammensetzung kann dabei die Folge von Auswahlprozessen (z.B.
Selbstselektion), aber durch Ausfällen (z.B. Verweigerung) sein.

• Messreaktivität: Effektkumulierung durch wiederholte Messung.
Beispielsweise Wirkungen, dies sich einzig aufgrund der
Testsituation (z.B. zweimalige Messung) ergeben.

• Situationsreaktivität: Alltagssituationen können im Labor nicht
vollumfänglich simuliert werden. Laborexperimente weichen stets
von Alltagssituationen ab. Hinzu kommt, dass Versuchspersonen
den Zweck der Untersuchung zu ergründen versuchen und sich den
vermuteten Erwartungen des Versuchsleiters entsprechend
verhalten könn(t)en.

• Kontrolle der Störfaktoren = (v.a.) Varianzkontrolle.
• Varianzkontrolle bedeutet zudem, dass Varianz auf der
unabhängigen wie auch auf der abhängigen Seite vorhanden sein
muss (gute Beispiele dazu: Diekmann 2014:331 ff.).

• Generelles zur Varianzkontrolle:

• Bildung von Vergleichsgruppen (in der Regel: Experimental- und Kontrollgruppe) und Zuweisung der Untersuchungseinheiten zu den beiden (oder allenfalls: mehreren) Vergleichsgruppen. Dadurch wird gewährleistet, dass auf unabhängiger Seite Varianz vorhanden ist.
• Vorher-Nachher-Messung: Wirkungsforschung ist nur möglich, wenn das Wirkungsmerkmal vor und nach dem Setzen des Treatments gemessen wird.

• Elimination: Ausschaltung aller potentiellen Störfaktoren bei der
Durchführung des Experiments. Im Prinzip nur bei Laborexperimenten
denkbar.

• Konstanthaltung: Weil Elimination oft nicht möglich ist, wird versucht,
alle möglichen Störgrössen konstant zu halten, indem die
Experimentsituation für alle möglichst gleich gestaltet wird.

• Matching: Die Zuweisung von „gleichen“ Personen zu je einer Gruppe
(d.h. zur Experimental- bzw. Kontrollgruppe). Dadurch soll
gewährleistet werden, dass sich die jeweiligen Gruppen nicht
hinsichtlich weiterer möglicher Störgrössen unterscheiden.

• Randomisierung: Zufallszuweisung der Untersuchungseinheiten zur
Experimental- und Kontrollgruppe. Damit sollen systematische
Unterschiede in der Gruppenzusammensetzung verhindert werden.

d

• Die Kontrolle von Störfaktoren erfolgt durch Varianzkontrolle.

• Varianzkontrolle wiederum wird dadurch gewährleistet, dass die
Untersuchungseinheiten einer der beiden Gruppen –Versuchsgruppe
oder Kontrollgruppe – zugewiesen werden.

• Diese Zuweisung kann entweder vor der Behandlung bzw.
Datenerhebung erfolgen oder danach.

• Designs, bei denen die Zuweisung vor der Datenerhebung erfolgt,
nennt man Ex-ante-Anordnungen. Solche, bei denen die
Zuweisung nach der Datenerhebung erfolgt, nennt man Ex-postfacto-
Anordnungen.

• Nur Experimente erlauben eine systematische Kontrolle von
Störfaktoren.

• Die Zuweisung der Versuchspersonen erfolgt durch den Forscher
bzw. die Forscherin (und nicht durch Selbstselektion oder –
rekrutierung).

• Die Versuchsbedingungen werden durch eine der genannten
Kontrolltechniken (Elimination, Konstanthaltung, etc.) kontrolliert.

• Der Stimulus wird vom Forschenden gesetzt und liegt bei den
Befragten nicht bereits vor.

• Eine Vorher-Nachher-Messung wird durchgeführt, d.h.
Ursachenvariable (Stimulus) und Wirkungsvariable (Wirkung) werden
nicht gleichzeitig, sondern aufeinanderfolgend gemessen.

Vorteile:

• Generell: hohe interne Validität.
• Überprüfung kausaler Zusammenhänge möglich.
• Randomisierung neutralisiert Drittvariablen.

Nachteile:

• Eher geringe externe Validität.
• Reaktivität.
• Hoher Aufwand.
• Randomisierung aufgrund der Natur sozialwissenschaftlicher Variablen einerseits und ethisch-moralischen Bedenken andererseits schwer möglich.

• Quasi-Experimente sind Experimente …

• … ohne Randomisierung
• … und ohne die Stimulus-Kontrolle durch den Wissenschaftler.

• Quasi-experimentelle Situationen ergeben sich oft durch politischadministrative
Veränderungen, verfolgen also keinen
wissenschaftlichen Erkenntnisgewinn per se, sondern ergeben sich
ohne das bewusste Zutun des Forschers.

• Beispiele: Einführung von neuen Unterrichtsformen, die Einführung
von brieflicher Stimmabgabe oder von Online-Voting, aber auch die
Erhöhung von Bussen oder soziale Reformen irgendwelcher Art.
Gerade in der Schweiz mit dem starken Föderalismus kommen
solche Situationen oft vor.
Forschungsdesigns und Untersuchungsformen

• Der Stimulus wird nicht vom Forscher gesetzt, sondern liegt ohne
Zutun des Forschenden vor (oder auch nicht). Durch die Befragung
einer möglichst hohen Zahl wird Varianz angestrebt.

• Zuweisung der UE zu den Gruppen wird nicht vom Forschenden
vorgenommen. Dadurch ist die Kontrolle von Drittvariablen viel
schwieriger zu gewährleisten als bei Experimenten.

• Alle Daten werden gleichzeitig erhoben (keine Vorher-Nachher-
Messung), weshalb die kausale Reihenfolge unklar bleibt.

• Der grosse Vorteil solcher Untersuchungsdesigns ist: Sie sind mit
geringem Aufwand realisierbar.

• Ein Querschnittdesign ist eine einmalige Erhebung bestimmter
Variablenwerte bei einer bestimmten Zahl von
Untersuchungseinheiten mit einer Stichprobe.
• Ein Beispiel für Querschnittsdaten sind die Daten einer einmaligen
Bevölkerungsbefragung („Querschnitt der Bevölkerung“).

• Das Trenddesign ist eine Erhebung der Werte der gleichen Variablen
zu mehreren Zeitpunkten mit jeweils unterschiedlichen
Stichproben.
• Trenddaten erlauben nur Aussagen auf der Kollektivebene, nicht
auf der Individualebene (weil nicht dieselben Individuen wiederholt
befragt werden).

Paneldaten sind Werte der gleichen Variablen zu mehreren
Zeitpunkte, aber auf der Grundlage einer identischen Stichprobe
(dieselben Individuen werden wiederholt befragt).
• Das erlaubt Aussagen über Kollektive, aber auch über Individuen

• Eine Besonderheit sind
Zeitreihenstudien. Unter
Zeitreihenstudien versteht man die
wiederholte Erhebung von Werten
der gleichen Variablen beim
gleichen Merkmalsträger, wobei die
Anzahl Merkmalsträger Eins beträgt.
• Ein Beispiel dafür ist etwa die
Arbeitslosenquote in der Schweiz.
Einziger Merkmalsträger ist die
Schweiz. Die Arbeitslosenquote wird
zu verschiedenen Zeitpunkten
erhoben.

• Paneldaten haben den höchsten Informationsgehalt. Sie erlauben
zudem sowohl Querschnitt- wie auch Längsschnittanalysen.
Längsschnittdaten erlauben Querschnittanalysen, aber keine
Panelanalysen. Mit Querschnittsdaten lassen sich nur
Querschnittanalysen erbringen.

• Nachteile von Paneldaten:

• Hoher Erhebungsaufwand
• „Panelmortalität“
• Repräsentativitätsprobleme
• Edukationseffekte