Quantitative Methoden

Abstract

Eines der Grundmerkmale wissenschaftlichen Arbeitens besteht darin, Informationen so zu verdichten, dass eine Struktur erkennbar ist. Ohne Theorien über den Prozess, in dem die Daten entstanden sind, bleibt jeder Forscher blind. Doch mit Theorien allein ist es in den angewandten Wissenschaften nicht getan. Ob die Erklärung zu den Daten passt, lässt sich nur mit Hilfe von Methoden prüfen, die zugleich transparent und unabhängig von der Theorie sind, die es zu überprüfen gilt. Wenn eine theoriegeleitete Wissenschaftlerin ungeeignete Methoden verwendet, um die Datenstruktur zu beschreiben, kann sie zwei Probleme erfahren: das Fata Morgana- und das Vernebelungsproblem. Die erste Schwierigkeit besteht darin, dass die Methode den Effekt einer Ursache so überschätzt, dass der Forscher sich in falscher Sicherheit wiegt. Die zweite Folge ungeeigneter Methoden ist umgekehrt, dass die Wirkungen systematisch unterschätzt werden. Die Methodenwahl ist deshalb mitentscheidend, um schlechte und gute Forschung, wahre und falsche Erkenntnisse unterscheiden zu können. Generell gibt es zwei Kriterien, um die Angemessenheit einer jeden Methode zu beurteilen, unabhängig davon, ob das Verfahren „quantitativer“ oder „qualitativer“ Natur ist. So sollte ein geschätzter Zusammenhang („der Schätzer“) zum einen unverzerrt sein, was sich auch als Erwartungstreue oder Absenz eines Bias bezeichnen lässt. Zum anderen sollten die Resultate, die ein Verfahren bei Replikationen erbringt, eine geringe Varianz aufweisen und somit „effizient“ sein (King/Keohane/Verba 1994).