When less is more: selection problems in large-N and small-N cross-national comparisons

Abstract

"Beim interkulturellen Vergleich von Nationalstaaten stellt sich die Frage, wie viele und welche Fälle in die Untersuchung einbezogen werden sollen. Idealtypisch zugespitzt stehen zwei konträre Forschungsstrategien zur Diskussion: der qualitative systematische Vergleich weniger historischer Fallstudien ('small-N') und die quantitative variablenzentrierte Analyse möglichst vieler Länder ('large-N'). Beide Methoden des interkulturellen Vergleichs, ob quantitativ oder qualitativ, ob fallorientiert oder variablenzentriert, stehen vor dem Problem eingeschränkter Varianz ('limited diversity'). Die zur Verfügung stehende Auswahl an nationalen Gesellschaften ist selbst Ergebnis historischer Kontingenzen und langfristiger sozialer Prozesse, vor allem der unterschiedlichen Nationalstaatsentwicklungen. Die Verwendung von inferenzstatistischen Verfahren für Querschnittsanalysen internationaler Datensätze (z.B. der EU oder OECD) erscheint problematisch, weil weder die Bedingungen einer Zufallsauswahl, noch homogener Fälle erfüllt sind. Stattdessen handelt es sich um eine extensive Exploration einer Totalerhebung eines - oft nicht explizit definierten - heterogenen Länder-Sets. Das Galtonsche Problem der Diffusion und die Pfadabhängigkeit makrosozialer Prozesse stellen weitere Herausforderungen für den internationalen Vergleich dar. Hingegen steht am Anfang eines qualitativen Vergleichs immer die bewusste, theoriegeleitete Auswahl von Fällen. Die Kritik, der logische Vergleich neige zum Determinismus, induktiven Fehlschluss und 'selection bias', ist unberechtigt, da er auf anderen Erkenntnisinteressen beruht als die quantitative Analyse. Auch der Nachteil geringerer Fallzahl wird durch intensive historische Fallanalysen wettgemacht. Induktive Schlüsse sind wegen der Überzahl potenzieller Variablen zwar unzulässig, jedoch können durchaus einzelne theoretisch abgeleitete Aussagen über notwendige bzw. hinreichende Kontextbedingungen empirisch überprüft werden. Es spricht also einiges dafür, dass weniger mehr ist." (Autorenreferat)