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Methoden der VP Mi 8-10 - Coggle Diagram

- - - - Neue Theorien entwickeln (Induktion) und alte Theorien überprüfen (Deudktion)
      - Sehr intensive Auseinandersetzung mit einem Fall, hohe Untersuchungstiefe.
      - Komplexe Kausalketten können nachvollzogen werden.
      - (wenn auch begrenzte) Verallgemeinerbarkeit
      - Gut für sehr seltene Phänomene
    - - Nur begrenzte Verallgemeinern
      - Weniger hohe Reliabilität, subjektive Perspektive von Forscher*innen hat großen Einfluss.
      - Hoher Forschungsaufwand
      - Kausalität ist nicht immer erkennbar.
    - - Verschiedene Arten von Fallstudien (archetypisch, ...)
      - Entstehung der Cleavage Theorie aus einer Fallstudie am Beispiel von Norwegen.
      - Niederlande als Konsendemokratie --> Konsens-Mehrheits Demokratien
      - Kombination von verschiedenen Forschungsdesigns möglich (Induktion + Deduktion)
  - - - Bestimmte Faktoren können logisch ausgeschlossen werden. Theorien können dadurch gut überprüft werden.
      - Gewonnene Erkenntnisse können durch gezielte Gegenbeispiele überprüft werden.
      - Objektivere Fallauswahl möglich.
    - - Dichotomie (ja/nein) muss vorliegen.
      - Ergebnisse hängen immer noch stark von der Fallauswahl ab.
      - Zusammenspiel/Interaktion von Indikatoren bleibt verdeckt.
      - Deterministisches Kausalitätsverständnis: Faktor A --> Ergebnis B, obwohl in den Sozialwissenschaften eher probabilistisches Kausalitätsverständnis vorherrscht.
    - - Kombination von Konkordanz- und Differenzmethode möglich.(z.B. Skocpol) --> Erklärung von erfolgreichen sozialen Revolution, weil diese selten vorkommen.
      - Paul Pierson: New politics of the welfare state world politics
      - Demokratisierungsprozessen können gute Beispiele für Mills Methoden sein.
  - - - Kombination von Faktoren können zum Ergebnis führen.
      - Verschiedene Kombinationen zum gleichen Ergebnis führen.
      - Asymmetrische Kausalität = Nicht-Eintreten von Outcome hat andere Erklärungsfaktoren als das Eintreten.
      - Relativ einfache Darstellung unübersichtlicher Datenmengen.
    - - Identifikation von hinreichenden/notwendigen Bedingungen.
      - Crisp set QCA (0/1), fuzzy set QCA (0 bis 1), multi value QCA (Zahlen)
      - Eher eine qualitative als quantitative Methode.
      - Freitag/Schlicht: Educational Federalism
    - - Stärke einzelner Faktoren bleibt verborgen.
      - Gleiche Faktorenkombination kann zum Ergebnis und nicht-Eintreten des Ergebnisses führen. (Zufall kann entscheidend sein)
      - Dichotomien (Ja/Nein) wird Realität nicht gerecht.
      - Einzelner Zeitpunkt wird betrachtet, Prozesse werden nicht betrachtet.
- - - - Interne Validität: Weil Gruppen gut voneinander isoliert sind, kann der Effekt gut auf das Treatment zurückgeführt werden.
      - Komplexe Situationen können simuliert werden.
    - - Externe Validität: Wie gut sind die Ergebnisse auf die reale Welt übertragbar?
        Auf Beispiel: Kann man die Verteilung von Geld an Gewinner*in auf reale Welt übertragen.
      - Abhängig guter zufälliger Auswahl
    - - Beispiel: Unterschiedlich viel Geld für Gewinner*in. Bezug zu Umverteilung in realer Welt.
  - - - Große Teilnehmer*innen können befragt werden
      - Leicht Umfragen zu machen
      - Auswertung ist leichter (vor allem bei Multiple Choice)
      - Effekte können isoliert werden
      - Externe Validität (wenn Leute Wahrheit angeben)
    - - Einfacher, falsche Angaben zu machen
      - Telefonnummern sind nicht repräsentativ
      - Bei langen Umfragen ist Abbruchrisiko hoch
      - Response Bias = Politisch Interessierte antworten häufiger.
  - - - Kostengünstig
      - Hohe externe Validität = Authentischeres Ergebnis möglich
    - - Interne Validität = Wenn Teilnehmenden klar ist, dass es sich um ein Experiment handelt, kann Ergebnis beeinflusst werden.
      - Ethische Probleme = Zwang zur Teilnahme/ Schaden verursacht.