Qualitative work and the testing and development of theory: lessons from a study combining cross-case and within-case analysis via Ragin's QCA

Abstract

Charles RAGINs Arbeiten, vor allem seine Entwicklung der Qualitative Comparative Analysis (QCA), bieten Sozialwissenschaftler/innen eine Möglichkeit, die Stärken der qualitativen und der quantitativen Tradition zu verbinden. Der Ansatz in fallvergleichenden Analysen ist bei der QCA fallbezogen, nicht variablenbezogen. Wenn man QCA anwenden will, um Kausalität mithilfe von größeren Datensätzen zu untersuchen, ergibt sich das Problem, dass die genaue Einzelfallkenntnis, über die qualitative Forscher/innen verfügen, in der Regel nicht vorhanden ist. Kausalität auf der Grundlage von Korrelationsanalysen nachzuweisen kann schwierig sein, und analog dazu kann es problematisch sein, kausale Aussagen von QCA-Analysen abzuleiten. Wir diskutieren diese Probleme ausführlich und schlagen dann vor, dass QCA zu ihrer Lösung beitragen kann, indem bestimmte Typen von Fällen mithilfe von QCA identifiziert werden, die nachfolgend einer detaillierten Einzelfallanalyse mit Fokus auf kausalen Prozessen unterzogen werden. Genauer gesagt zeigen wir, wie solche detaillierten Einzelfallanalysen Faktoren identifizieren können, die herangezogen werden können, um QCA-Modelle zu verbessern. Dazu gehören auch die Faktoren, die ursprünglich dazu dienten, diese Fälle für die Analyse auszuwählen. Wir illustrieren unsere spezielle Vorgehensweise beim Kombinieren verschiedener Methoden, indem wir unsere eigene Forschung zu Übergängen im Bildungswesen in Deutschland heranziehen. Wir verwenden dazu das deutsche Sozio-Ökonomische Panel (SOEP) und 43 Einzelinterviews mit deutschen Siebzehnjährigen.

Charles RAGIN's work, especially his development of Qualitative Comparative Analysis (QCA), offers social scientists a way of bringing together the strengths of the qualitative and quantitative traditions. QCA takes a case-based rather than a variable-based analytic approach to cross-case analysis. One problem that arises in attempting to use QCA to explore causation in larger datasets, especially survey datasets, is that the detailed case knowledge available to those working in the qualitative tradition is usually unavailable. In the same way therefore that it can be difficult to establish causation from correlational analyses, the derivation of causal claims from QCA analyses can also be problematic. We discuss these problems in detail and then argue that they can be addressed by using QCA to identify particular types of cases for detailed within-case analysis focusing on causal processes. More specifically, we show how such in-depth, within-case analysis can identify factors that can be used to improve QCA models, including those used to select these cases for analysis. We illustrate this particular mode of combining methods by drawing on our work on educational transitions in Germany, drawing on both the German Socio-Economic Panel (SOEP) dataset and 43 individual interviews with German 17-year olds.

El trabajo de Charles RAGIN, en especial su desarrollo del Análisis Cualitativo Comparativo (ACC), ofrece a los científicos sociales una forma de reunir las fortalezas de las tradiciones cualitativas y cuantitativas. El ACC toma un enfoque analítico basado en el caso en vez de uno basado en la variable para el análisis de caso cruzado. Un problema que surge al intentar el ACC para explorar las causas en grandes conjuntos de datos, especialmente conjuntos de datos de encuestas, es que el conocimiento disponible del caso detallado, para quienes están trabajando en la tradición cualitativa, casi nunca está disponible. De la misma forma que puede ser difícil establecer una causa desde el análisis de correlación, la derivación de causas atribuidas desde los análisis de ACC puede ser problemática. Discutimos estos problemas en detalle y argumentamos que pueden abordarse usando el ACC para identificar tipos particulares de casos para el análisis detallado dentro del caso, al enfocarse sobre los procesos causales. Mas específicamente, mostramos como el análisis dentro del caso, en profundidad, puede identificar factores que pueden usarse para mejorar los modelos de ACC incluyendo aquellos que se usan para seleccionar estos casos para el análisis. Ilustramos este modo particular de combinar métodos, al mostrar nuestro trabajo en transiciones educativas en Alemania, exponiendo tanto el conjunto de datos del Panel Socio- Económico (PSE) alemán y 43 entrevistas individuales con jóvenes alemanes de 17 años.