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Kausalität und Forschungsdesigns

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kai-arzheimer

Was ist Kausalität, und wie lassen sich Kausalaussagen prüfen? Die Antwort auf die zweite Frage hängt davon ab, mit welchem Forschungdsdesign die Daten erhoben worden sind. In dieser Vorlesung wird das "kontrafaktische" Konzept der Kausalität vorgestellt, daß von einem Gedankenexperiment ausgeht, an dem reale Forschungdesigns gemessen werden. Auf diese Weise läßt sich klären, wie stark ein Forschungdesign ist und wie sicher man sich mit Kausalaussagen sein kann. Mehr Informationen hier: http://www.kai-arzheimer.com/vorlesung-forschungsmethoden/

Wissenschaft
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Kausalität und Designs VL Forschungsmethoden
Einführung/Wiederholung Kausalität Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Designs Designs im weiteren Sinne Designs im engeren Sinne Fazit/Ausblick
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Einführung/Wiederholung Ziel der Veranstaltung Vertiefung Kenntnisse BA Verständnis für aktuelle Forschung Vorbereitung Masterarbeit VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (1/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Einführung/Wiederholung Ziel der Veranstaltung Vertiefung Kenntnisse BA Verständnis für aktuelle Forschung Vorbereitung Masterarbeit Kausalaussagen in der Politik: “Staatsverschuldung in den Krisenländern . . . nicht die Ursache der Euro-Krise” (ND) Selbstmord von Mohammed Bouazizi war “Auslöser für den Aufstand in Tunesien” (Welt) Christine Lieberknecht: Niedrigere Löhne in Ostdeutschland “Grund für die Abwanderung gerade junger Leute” → Mindestlöhne (heute) VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (1/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Was ist Kausalität? VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (2/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Was ist Kausalität? Aussage: Ursache und Wirkung Begründung Systematik Asymmetrie Manipulierbarkeit Wissenschaft vs Alltagsdenken Wissenschaft besser? Warum? VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (2/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Was ist Kausalität? Wiederholung: vier Voraussetzungen für Kausalaussagen (Faustregel) 1. Korrelation 2. Zeitliche Reihenfolge 3. Kein Einfluß von Drittvariablen 4. Theoretische Begründung VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (2/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Vier Ideen über Kausalität Endlose philosophische, erkenntnistheoretische, wissenschaftliche Debatten Für uns: Anwendungsperspektive VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (3/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Vier Ideen über Kausalität Endlose philosophische, erkenntnistheoretische, wissenschaftliche Debatten Für uns: Anwendungsperspektive Vier Hauptideen/-ansätze: 1. Hume: Assoziation und Regelmäßigkeit 2. Manipulation 3. Mechanismen und Kapazitäten 4. Kontrafaktische Ansätze VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (3/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Empirische Politikwissenschaftler drücken sich um sind sehr vorsichtig mit Kausalaussagen Ilabaca/Lucero/Pineda 2010: “Media consumption is correlated with political predispositions and economic perceptions. But the direction of causality is not evident” VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (4/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Empirische Politikwissenschaftler drücken sich um sind sehr vorsichtig mit Kausalaussagen Ilabaca/Lucero/Pineda 2010: “Media consumption is correlated with political predispositions and economic perceptions. But the direction of causality is not evident” Hanushek 2002: “While it is generally difficult to infer causation from aggregate trends, . . . ” VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (4/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Empirische Politikwissenschaftler drücken sich um sind sehr vorsichtig mit Kausalaussagen Ilabaca/Lucero/Pineda 2010: “Media consumption is correlated with political predispositions and economic perceptions. But the direction of causality is not evident” Hanushek 2002: “While it is generally difficult to infer causation from aggregate trends, . . . ” Chomsky 2000: “Democratic theorists observe high correlations between public opinion and government policy, but it is difficult to determine the direction of causation” VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (4/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Warum (manchmal) lieber keine Kausalaussagen? Keine passenden Daten/Designs VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (5/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Warum (manchmal) lieber keine Kausalaussagen? Keine passenden Daten/Designs Soziale Prozesse extrem komplex & nicht deterministisch VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (5/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Warum (manchmal) lieber keine Kausalaussagen? Keine passenden Daten/Designs Soziale Prozesse extrem komplex & nicht deterministisch Vollständige Kausalerklärungen Riskant Kaum vorstellbar Führen ins Uferlose VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (5/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Warum (manchmal) lieber keine Kausalaussagen? Keine passenden Daten/Designs Soziale Prozesse extrem komplex & nicht deterministisch Vollständige Kausalerklärungen Riskant Kaum vorstellbar Führen ins Uferlose Nicht alles hat einen Sinn/eine Funktion (Funktionalismus) VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (5/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Warum sind Kausalaussagen trotzdem wichtig? Verstehen ohne Kausalität? Alphabetisierungsgrad und Demokratie stark korreliert Aber warum? VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (6/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Warum sind Kausalaussagen trotzdem wichtig? Verstehen ohne Kausalität? Alphabetisierungsgrad und Demokratie stark korreliert Aber warum? Vorhersagen ohne Kausalität? Instrumentalismus: Sichere Vorhersagen ohne Verständnis (zeitliche Stabilität)?!? Modell funktioniert gut Ohne kausale Absicherung kann es jederzeit zusammenbrechen Verwandt mit Induktionsproblem Hume: Wenn Sonne bisher jeden Tag aufgegangen ist, wird sie auch morgen aufgehen? VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (6/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Warum sind Kausalaussagen trotzdem wichtig? Verstehen ohne Kausalität? Alphabetisierungsgrad und Demokratie stark korreliert Aber warum? Vorhersagen ohne Kausalität? Instrumentalismus: Sichere Vorhersagen ohne Verständnis (zeitliche Stabilität)?!? Modell funktioniert gut Ohne kausale Absicherung kann es jederzeit zusammenbrechen Verwandt mit Induktionsproblem Hume: Wenn Sonne bisher jeden Tag aufgegangen ist, wird sie auch morgen aufgehen? Manipulation ohne Kausalität? Policy: More bang for my buck Kausale Theorie + (quasi-)experimenteller Test VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (6/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Hempel-Oppenheim als Idealfall? Gesetz Alle Schwäne weiß Mehrheitswahlrecht → Zweiparteiensystem ↓ Randbedingung X ist Schwan UK hat Mehrheitswahl- recht ↓ Konklusion X ist weiß weil Schwan Zweiparteiensystem weil Mehrheitswahlrecht VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (7/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Probleme mit dem Hempel-Oppenheim Schema (Hier: empirisch falsch, zumindest in allgemeiner Form) Setzt nur Korrelation voraus, keinen kausalen Zusammenhang Drittvariablenprobleme und Pre-Emption VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (8/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Probleme mit dem Hempel-Oppenheim Schema (Hier: empirisch falsch, zumindest in allgemeiner Form) Setzt nur Korrelation voraus, keinen kausalen Zusammenhang Drittvariablenprobleme und Pre-Emption Oft wollen wir Einzelfälle erklären Sozialwissenschaften: kaum allgemeine Gesetze, “Theorien mittlerer Reichweite” Probabilistische “Gesetze” angemessener Menschen/soziale Beziehungen noch chaotischer als Gasmoleküle Theorien postulieren keine exakten Wahrscheinlichkeiten VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (8/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Probleme mit dem Hempel-Oppenheim Schema (Hier: empirisch falsch, zumindest in allgemeiner Form) Setzt nur Korrelation voraus, keinen kausalen Zusammenhang Drittvariablenprobleme und Pre-Emption Oft wollen wir Einzelfälle erklären Sozialwissenschaften: kaum allgemeine Gesetze, “Theorien mittlerer Reichweite” Probabilistische “Gesetze” angemessener Menschen/soziale Beziehungen noch chaotischer als Gasmoleküle Theorien postulieren keine exakten Wahrscheinlichkeiten Suche nach und Anwendung von allgemeinen Gesetzen (mittlerer Reichweite) nicht immer zielführend VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (8/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Was ist ein Mechanismus? Angelehnt an Naturwissenschaften (Biologie) Sozialwissenschaftliche Definitionen oft nicht sehr klar VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (9/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Was ist ein Mechanismus? Definition (Mechanismus) Stellt kausale Verbindung zwischen zwei Ereignisse her “Constellation of entities [with their properties] and activities that are organized such that they regularly bring about a particular type of outcome” (Hedström 2008) Beispiele (Elster) Nutzenmaximierung Soziale Dilemmata Kognitive Dissonanz Sour grapes Selbsterfüllende/-zerstörende Prophezeiungen . . . VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (9/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework “Make it testable” Mechanismen haben selbst tiefere Ursachen Normalerweise ignorieren Aber: Zusammenarbeit mit Naturwissenschaftlern Stückwerk Zwischen allgemeinen Gesetzen und bloßen Regelmäßigkeiten Auswahl zwischen Mechanismen Verschiedene Mechanismen können zum gleichen Ergebnis führen Storytelling? Wirkung von Mechanismen prüfen; Prognosen Nochmal: Was ist Kausalität bzw. kausale Effekte? VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (10/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Die Heilige Dreifaltigkeit Jerzy Neyman: Begründer der Perspektive (zusammen mit Fisher), 1923 Donald B. Rubin: Weitere Formalisierung, missing data problem (1974, 1978) ? Paul W. Holland: Synthese (1986) VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (11/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Kontrafaktische Definition kausaler Effekte “Vorgehen” 1. Beobachte Wert Yi0 an Objekt i in Welt wo Xi=0; z.B. X≡ Arbeitslosigkeit, Y≡ Rechtsextremismus, i ≡ Petra Musterfrau 2. Beobachte Yi1 in einer “closest possible world” wo Xi = 1 (ansonsten keine Veränderungen) 3. Kausaler Effekt von X auf Y = Yi1 − Yi0 VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (12/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Kontrafaktische Definition kausaler Effekte “Vorgehen” 1. Beobachte Wert Yi0 an Objekt i in Welt wo Xi=0; z.B. X≡ Arbeitslosigkeit, Y≡ Rechtsextremismus, i ≡ Petra Musterfrau 2. Beobachte Yi1 in einer “closest possible world” wo Xi = 1 (ansonsten keine Veränderungen) 3. Kausaler Effekt von X auf Y = Yi1 − Yi0 Probleme Kann X unabhängig vom Rest der Welt variieren? In der Realität kann man Yi0 und Yi1 niemals gleichzeitig beboachten VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (12/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Kontrafaktische Definition kausaler Effekte “Vorgehen” 1. Beobachte Wert Yi0 an Objekt i in Welt wo Xi=0; z.B. X≡ Arbeitslosigkeit, Y≡ Rechtsextremismus, i ≡ Petra Musterfrau 2. Beobachte Yi1 in einer “closest possible world” wo Xi = 1 (ansonsten keine Veränderungen) 3. Kausaler Effekt von X auf Y = Yi1 − Yi0 Probleme Kann X unabhängig vom Rest der Welt variieren? In der Realität kann man Yi0 und Yi1 niemals gleichzeitig beboachten Aber: Klare Definition Rubin: nur ein missing data problem Klare Definition → Erklärung dafür, was mit welchen Designs geht (oder auch nicht) VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (12/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Designs im weiteren Sinne Designs im engeren Sinne Gutes Design Klarheit über theoretische Grundannahmen Fragestellung? Was wird geprüft? Was wird angenommen Eindeutige Operationalisierung Messung Möglichst viel Kontrolle (Experiment) Möglichst Messung über Zeit (Verläufe) Potentielle Dritt-/Hintergrundvariablen erfassen Kontextvariablen erfassen Mögliche Probleme möglichst früh identifizieren Logik und Ereignisse als Hebel nutzen VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (13/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Designs im weiteren Sinne Designs im engeren Sinne Manchmal hilft Logik: Block-Kausalität Arzheimer/Carter 2009: Religion und Rechtsextremismus Socio-Demographics (I) Religiosity (II) Political Attitudes (III) Radical Right Vote (IV) Figure 1: The Building Blocks of the Causal Model rra1 rra2 rra3 rra... Radical Right Attitudes Socio-Demographics (I) Radical Right Vote (IV) CD-PID Religiosity (II) rel1 rel2 rel3 rel4 (III) Notes: 1. Squares represent observed variables, ovals represent latent constructs 2. ‘Socio-Demographics’ refers to class (a dummy for workers and petty bourgeoisie), age (dummies for being under 30 or over 65), gender, and level of formal education. The respective effects of these four variables are estimated seperately. 3. Arrows for the residuals are not shown for lack of space. Figure 2: The Causal ModelVL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (14/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Designs im weiteren Sinne Designs im engeren Sinne Was gehört zum Design? 1. Anzahl Objekte 2. Auswahl Objekte 3. Anzahl Messung 4. Zeitliche Anordnung Messungen (vor/nach Veränderung von X) 5. Kontrolle über Veränderung von X VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (15/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Designs im weiteren Sinne Designs im engeren Sinne Kontrollierte Experimente Beste Annäherung an kontrafaktische Messung kausaler Effekte Zwei Objekte sind absolut identisch (unit homogeneity) Experimentelle Manipulation von X; Messung vorher/nachher Andere Faktoren sind identisch VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (16/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Designs im weiteren Sinne Designs im engeren Sinne Kontrollierte Experimente Beste Annäherung an kontrafaktische Messung kausaler Effekte Zwei Objekte sind absolut identisch (unit homogeneity) Experimentelle Manipulation von X; Messung vorher/nachher Andere Faktoren sind identisch Beispiel: Chemische Lösung mit/ohne Katalysator Politikwissenschaft: Gedankenexperimente Simulationen VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (16/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Designs im weiteren Sinne Designs im engeren Sinne Randomisierte Experimente Experimentelle Manipulation von X; Messung vorher/nachher Andere Faktoren möglichst identisch Zufällige Zuordnung Experimental-/Kontrollgruppe Gruppen sind homogen (bzgl. anderer Variablen) Zuordnungsmechanismus von Y statistisch unabhängig (keine Selbstselektion) Differenz der Mittelwerte von Y in Kontroll-/Experimentalgruppe Annäherung an kontrafaktische Differenz Mittlerer kausaler Effekt Voraussetzung: keine Effekte durch Selektion/Messung Doppelblindversuche Solomon-Pläne (z.B. vier Gruppen) VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (17/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Designs im weiteren Sinne Designs im engeren Sinne Randomisierte Experimente Experimentelle Manipulation von X; Messung vorher/nachher Andere Faktoren möglichst identisch Zufällige Zuordnung Experimental-/Kontrollgruppe Gruppen sind homogen (bzgl. anderer Variablen) Zuordnungsmechanismus von Y statistisch unabhängig (keine Selbstselektion) Differenz der Mittelwerte von Y in Kontroll-/Experimentalgruppe Annäherung an kontrafaktische Differenz Mittlerer kausaler Effekt Voraussetzung: keine Effekte durch Selektion/Messung Doppelblindversuche Solomon-Pläne (z.B. vier Gruppen) “Goldstandard” für Sozialwissenschaften VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (17/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Designs im weiteren Sinne Designs im engeren Sinne Randomisierte Experimente Experimentelle Manipulation von X; Messung vorher/nachher Andere Faktoren möglichst identisch Zufällige Zuordnung Experimental-/Kontrollgruppe Gruppen sind homogen (bzgl. anderer Variablen) Zuordnungsmechanismus von Y statistisch unabhängig (keine Selbstselektion) Differenz der Mittelwerte von Y in Kontroll-/Experimentalgruppe Annäherung an kontrafaktische Differenz Mittlerer kausaler Effekt Voraussetzung: keine Effekte durch Selektion/Messung Doppelblindversuche Solomon-Pläne (z.B. vier Gruppen) “Goldstandard” für Sozialwissenschaften Feldexperimente vs. Laborexperimente (Kontinuum) VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (17/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Designs im weiteren Sinne Designs im engeren Sinne Ex-Post-Facto Designs (observational data) (Häufig) keine vorher/nachher Messung (aber: Panelstudien) Keine zufällige Zuordnung Gruppen heterogen (unterscheiden sich bzgl. anderer Merkmale; statistische Kontrolle notwendig) X mit Auswahlmechanismus und anderen Variablen eng korreliert (Bsp. Arbeitslosigkeit/Rechtsextremismus) VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (18/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Designs im weiteren Sinne Designs im engeren Sinne Ex-Post-Facto Designs (observational data) (Häufig) keine vorher/nachher Messung (aber: Panelstudien) Keine zufällige Zuordnung Gruppen heterogen (unterscheiden sich bzgl. anderer Merkmale; statistische Kontrolle notwendig) X mit Auswahlmechanismus und anderen Variablen eng korreliert (Bsp. Arbeitslosigkeit/Rechtsextremismus) Kausalitätsprüfung sehr problematisch, aber: Logik Drittvariablenkontrolle Informationen über zeitlich Reihenfolge/Wiederholungsmessungen Ggf. matching VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (18/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Designs im weiteren Sinne Designs im engeren Sinne Natürliche Experimente “Natur” (Politik, soziale Realität etc.) ersetzt Experimentator Gute externe Validität Variation oft nicht anders möglich Kernfrage: Wie zufällig ist die Zuweisung? Beispiele Einführung neuer Wahlsysteme Änderung der ethnischen Zusammensetzung von Wahlkreisen nach Katrina Hilfeleistungen der Bundesregierung nach Elbe-Flut VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (19/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Designs im weiteren Sinne Designs im engeren Sinne Discontinuity Nutzt die Existenz von Schwellenwerten in Verordnungen/Gesetzen Z.B. Sozialleistungen werden bezahlt, wenn exakter Einkommenswert unterschritten Zuweisungen an Regionen aus EU-Programmen, wenn Bedingungen erfüllt (Erheblich) größeres Gemeindeparlament, wenn mehr als 5000 Einwohner (Skandinavien) VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (20/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Designs im weiteren Sinne Designs im engeren Sinne Discontinuity Nutzt die Existenz von Schwellenwerten in Verordnungen/Gesetzen Z.B. Sozialleistungen werden bezahlt, wenn exakter Einkommenswert unterschritten Zuweisungen an Regionen aus EU-Programmen, wenn Bedingungen erfüllt (Erheblich) größeres Gemeindeparlament, wenn mehr als 5000 Einwohner (Skandinavien) Logik Vergleich von Objekten “in der Nähe” des Schwellenwertes Fast identisch (im Mittel), aber Intenvention/keine Intervention VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (20/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Designs im weiteren Sinne Designs im engeren Sinne Discontinuity Nutzt die Existenz von Schwellenwerten in Verordnungen/Gesetzen Z.B. Sozialleistungen werden bezahlt, wenn exakter Einkommenswert unterschritten Zuweisungen an Regionen aus EU-Programmen, wenn Bedingungen erfüllt (Erheblich) größeres Gemeindeparlament, wenn mehr als 5000 Einwohner (Skandinavien) Logik Vergleich von Objekten “in der Nähe” des Schwellenwertes Fast identisch (im Mittel), aber Intenvention/keine Intervention Problem: meist nur wenige Fälle in der Nähe VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (20/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Designs im weiteren Sinne Designs im engeren Sinne Gemeindegröße, Zahl der Parlamentarier und Ausgaben in Skandinavien Quelle: Gerber/Green 2008: 375 VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (21/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Zusammenfassung Kausalität schwierig, aber interessant “Theorien mittlerer Reichweite”, aber: ohne Kausalität keine echte Wissenschaft Kausale Effekte kontrafaktisch definiert Kontrafaktische Definition erleichtert Verständnis der Probleme Verschiedene Designs bieten unterschiedliche gute/schlechte Annäherung an verborgenen kausalen Effekt VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (22/24)
Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Ausblick (Wieder) zunehmendes Interesse an Schätzung kausaler Effekte Sehr viel mehr Experimente Matching VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (23/24)

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  • 9. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Vier Ideen über Kausalität Endlose philosophische, erkenntnistheoretische, wissenschaftliche Debatten Für uns: Anwendungsperspektive Vier Hauptideen/-ansätze: 1. Hume: Assoziation und Regelmäßigkeit 2. Manipulation 3. Mechanismen und Kapazitäten 4. Kontrafaktische Ansätze VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (3/24)
  • 10. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Empirische Politikwissenschaftler drücken sich um sind sehr vorsichtig mit Kausalaussagen Ilabaca/Lucero/Pineda 2010: “Media consumption is correlated with political predispositions and economic perceptions. But the direction of causality is not evident” VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (4/24)
  • 11. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Empirische Politikwissenschaftler drücken sich um sind sehr vorsichtig mit Kausalaussagen Ilabaca/Lucero/Pineda 2010: “Media consumption is correlated with political predispositions and economic perceptions. But the direction of causality is not evident” Hanushek 2002: “While it is generally difficult to infer causation from aggregate trends, . . . ” VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (4/24)
  • 12. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Empirische Politikwissenschaftler drücken sich um sind sehr vorsichtig mit Kausalaussagen Ilabaca/Lucero/Pineda 2010: “Media consumption is correlated with political predispositions and economic perceptions. But the direction of causality is not evident” Hanushek 2002: “While it is generally difficult to infer causation from aggregate trends, . . . ” Chomsky 2000: “Democratic theorists observe high correlations between public opinion and government policy, but it is difficult to determine the direction of causation” VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (4/24)
  • 13. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Warum (manchmal) lieber keine Kausalaussagen? Keine passenden Daten/Designs VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (5/24)
  • 14. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Warum (manchmal) lieber keine Kausalaussagen? Keine passenden Daten/Designs Soziale Prozesse extrem komplex & nicht deterministisch VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (5/24)
  • 15. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Warum (manchmal) lieber keine Kausalaussagen? Keine passenden Daten/Designs Soziale Prozesse extrem komplex & nicht deterministisch Vollständige Kausalerklärungen Riskant Kaum vorstellbar Führen ins Uferlose VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (5/24)
  • 16. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Warum (manchmal) lieber keine Kausalaussagen? Keine passenden Daten/Designs Soziale Prozesse extrem komplex & nicht deterministisch Vollständige Kausalerklärungen Riskant Kaum vorstellbar Führen ins Uferlose Nicht alles hat einen Sinn/eine Funktion (Funktionalismus) VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (5/24)
  • 17. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Warum sind Kausalaussagen trotzdem wichtig? Verstehen ohne Kausalität? Alphabetisierungsgrad und Demokratie stark korreliert Aber warum? VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (6/24)
  • 18. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Warum sind Kausalaussagen trotzdem wichtig? Verstehen ohne Kausalität? Alphabetisierungsgrad und Demokratie stark korreliert Aber warum? Vorhersagen ohne Kausalität? Instrumentalismus: Sichere Vorhersagen ohne Verständnis (zeitliche Stabilität)?!? Modell funktioniert gut Ohne kausale Absicherung kann es jederzeit zusammenbrechen Verwandt mit Induktionsproblem Hume: Wenn Sonne bisher jeden Tag aufgegangen ist, wird sie auch morgen aufgehen? VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (6/24)
  • 19. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Warum sind Kausalaussagen trotzdem wichtig? Verstehen ohne Kausalität? Alphabetisierungsgrad und Demokratie stark korreliert Aber warum? Vorhersagen ohne Kausalität? Instrumentalismus: Sichere Vorhersagen ohne Verständnis (zeitliche Stabilität)?!? Modell funktioniert gut Ohne kausale Absicherung kann es jederzeit zusammenbrechen Verwandt mit Induktionsproblem Hume: Wenn Sonne bisher jeden Tag aufgegangen ist, wird sie auch morgen aufgehen? Manipulation ohne Kausalität? Policy: More bang for my buck Kausale Theorie + (quasi-)experimenteller Test VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (6/24)
  • 20. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Hempel-Oppenheim als Idealfall? Gesetz Alle Schwäne weiß Mehrheitswahlrecht → Zweiparteiensystem ↓ Randbedingung X ist Schwan UK hat Mehrheitswahl- recht ↓ Konklusion X ist weiß weil Schwan Zweiparteiensystem weil Mehrheitswahlrecht VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (7/24)
  • 21. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Probleme mit dem Hempel-Oppenheim Schema (Hier: empirisch falsch, zumindest in allgemeiner Form) Setzt nur Korrelation voraus, keinen kausalen Zusammenhang Drittvariablenprobleme und Pre-Emption VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (8/24)
  • 22. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Probleme mit dem Hempel-Oppenheim Schema (Hier: empirisch falsch, zumindest in allgemeiner Form) Setzt nur Korrelation voraus, keinen kausalen Zusammenhang Drittvariablenprobleme und Pre-Emption Oft wollen wir Einzelfälle erklären Sozialwissenschaften: kaum allgemeine Gesetze, “Theorien mittlerer Reichweite” Probabilistische “Gesetze” angemessener Menschen/soziale Beziehungen noch chaotischer als Gasmoleküle Theorien postulieren keine exakten Wahrscheinlichkeiten VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (8/24)
  • 23. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Probleme mit dem Hempel-Oppenheim Schema (Hier: empirisch falsch, zumindest in allgemeiner Form) Setzt nur Korrelation voraus, keinen kausalen Zusammenhang Drittvariablenprobleme und Pre-Emption Oft wollen wir Einzelfälle erklären Sozialwissenschaften: kaum allgemeine Gesetze, “Theorien mittlerer Reichweite” Probabilistische “Gesetze” angemessener Menschen/soziale Beziehungen noch chaotischer als Gasmoleküle Theorien postulieren keine exakten Wahrscheinlichkeiten Suche nach und Anwendung von allgemeinen Gesetzen (mittlerer Reichweite) nicht immer zielführend VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (8/24)
  • 24. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Was ist ein Mechanismus? Angelehnt an Naturwissenschaften (Biologie) Sozialwissenschaftliche Definitionen oft nicht sehr klar VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (9/24)
  • 25. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Was ist ein Mechanismus? Definition (Mechanismus) Stellt kausale Verbindung zwischen zwei Ereignisse her “Constellation of entities [with their properties] and activities that are organized such that they regularly bring about a particular type of outcome” (Hedström 2008) Beispiele (Elster) Nutzenmaximierung Soziale Dilemmata Kognitive Dissonanz Sour grapes Selbsterfüllende/-zerstörende Prophezeiungen . . . VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (9/24)
  • 26. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework “Make it testable” Mechanismen haben selbst tiefere Ursachen Normalerweise ignorieren Aber: Zusammenarbeit mit Naturwissenschaftlern Stückwerk Zwischen allgemeinen Gesetzen und bloßen Regelmäßigkeiten Auswahl zwischen Mechanismen Verschiedene Mechanismen können zum gleichen Ergebnis führen Storytelling? Wirkung von Mechanismen prüfen; Prognosen Nochmal: Was ist Kausalität bzw. kausale Effekte? VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (10/24)
  • 27. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Die Heilige Dreifaltigkeit Jerzy Neyman: Begründer der Perspektive (zusammen mit Fisher), 1923 Donald B. Rubin: Weitere Formalisierung, missing data problem (1974, 1978) ? Paul W. Holland: Synthese (1986) VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (11/24)
  • 28. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Kontrafaktische Definition kausaler Effekte “Vorgehen” 1. Beobachte Wert Yi0 an Objekt i in Welt wo Xi=0; z.B. X≡ Arbeitslosigkeit, Y≡ Rechtsextremismus, i ≡ Petra Musterfrau 2. Beobachte Yi1 in einer “closest possible world” wo Xi = 1 (ansonsten keine Veränderungen) 3. Kausaler Effekt von X auf Y = Yi1 − Yi0 VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (12/24)
  • 29. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Kontrafaktische Definition kausaler Effekte “Vorgehen” 1. Beobachte Wert Yi0 an Objekt i in Welt wo Xi=0; z.B. X≡ Arbeitslosigkeit, Y≡ Rechtsextremismus, i ≡ Petra Musterfrau 2. Beobachte Yi1 in einer “closest possible world” wo Xi = 1 (ansonsten keine Veränderungen) 3. Kausaler Effekt von X auf Y = Yi1 − Yi0 Probleme Kann X unabhängig vom Rest der Welt variieren? In der Realität kann man Yi0 und Yi1 niemals gleichzeitig beboachten VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (12/24)
  • 30. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Was ist Kausalität? Große Fragen, kleine Mechanismen Das Neyman-Rubin-Holland Framework Kontrafaktische Definition kausaler Effekte “Vorgehen” 1. Beobachte Wert Yi0 an Objekt i in Welt wo Xi=0; z.B. X≡ Arbeitslosigkeit, Y≡ Rechtsextremismus, i ≡ Petra Musterfrau 2. Beobachte Yi1 in einer “closest possible world” wo Xi = 1 (ansonsten keine Veränderungen) 3. Kausaler Effekt von X auf Y = Yi1 − Yi0 Probleme Kann X unabhängig vom Rest der Welt variieren? In der Realität kann man Yi0 und Yi1 niemals gleichzeitig beboachten Aber: Klare Definition Rubin: nur ein missing data problem Klare Definition → Erklärung dafür, was mit welchen Designs geht (oder auch nicht) VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (12/24)
  • 31. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Designs im weiteren Sinne Designs im engeren Sinne Gutes Design Klarheit über theoretische Grundannahmen Fragestellung? Was wird geprüft? Was wird angenommen Eindeutige Operationalisierung Messung Möglichst viel Kontrolle (Experiment) Möglichst Messung über Zeit (Verläufe) Potentielle Dritt-/Hintergrundvariablen erfassen Kontextvariablen erfassen Mögliche Probleme möglichst früh identifizieren Logik und Ereignisse als Hebel nutzen VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (13/24)
  • 32. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Designs im weiteren Sinne Designs im engeren Sinne Manchmal hilft Logik: Block-Kausalität Arzheimer/Carter 2009: Religion und Rechtsextremismus Socio-Demographics (I) Religiosity (II) Political Attitudes (III) Radical Right Vote (IV) Figure 1: The Building Blocks of the Causal Model rra1 rra2 rra3 rra... Radical Right Attitudes Socio-Demographics (I) Radical Right Vote (IV) CD-PID Religiosity (II) rel1 rel2 rel3 rel4 (III) Notes: 1. Squares represent observed variables, ovals represent latent constructs 2. ‘Socio-Demographics’ refers to class (a dummy for workers and petty bourgeoisie), age (dummies for being under 30 or over 65), gender, and level of formal education. The respective effects of these four variables are estimated seperately. 3. Arrows for the residuals are not shown for lack of space. Figure 2: The Causal ModelVL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (14/24)
  • 33. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Designs im weiteren Sinne Designs im engeren Sinne Was gehört zum Design? 1. Anzahl Objekte 2. Auswahl Objekte 3. Anzahl Messung 4. Zeitliche Anordnung Messungen (vor/nach Veränderung von X) 5. Kontrolle über Veränderung von X VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (15/24)
  • 34. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Designs im weiteren Sinne Designs im engeren Sinne Kontrollierte Experimente Beste Annäherung an kontrafaktische Messung kausaler Effekte Zwei Objekte sind absolut identisch (unit homogeneity) Experimentelle Manipulation von X; Messung vorher/nachher Andere Faktoren sind identisch VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (16/24)
  • 35. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Designs im weiteren Sinne Designs im engeren Sinne Kontrollierte Experimente Beste Annäherung an kontrafaktische Messung kausaler Effekte Zwei Objekte sind absolut identisch (unit homogeneity) Experimentelle Manipulation von X; Messung vorher/nachher Andere Faktoren sind identisch Beispiel: Chemische Lösung mit/ohne Katalysator Politikwissenschaft: Gedankenexperimente Simulationen VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (16/24)
  • 36. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Designs im weiteren Sinne Designs im engeren Sinne Randomisierte Experimente Experimentelle Manipulation von X; Messung vorher/nachher Andere Faktoren möglichst identisch Zufällige Zuordnung Experimental-/Kontrollgruppe Gruppen sind homogen (bzgl. anderer Variablen) Zuordnungsmechanismus von Y statistisch unabhängig (keine Selbstselektion) Differenz der Mittelwerte von Y in Kontroll-/Experimentalgruppe Annäherung an kontrafaktische Differenz Mittlerer kausaler Effekt Voraussetzung: keine Effekte durch Selektion/Messung Doppelblindversuche Solomon-Pläne (z.B. vier Gruppen) VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (17/24)
  • 37. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Designs im weiteren Sinne Designs im engeren Sinne Randomisierte Experimente Experimentelle Manipulation von X; Messung vorher/nachher Andere Faktoren möglichst identisch Zufällige Zuordnung Experimental-/Kontrollgruppe Gruppen sind homogen (bzgl. anderer Variablen) Zuordnungsmechanismus von Y statistisch unabhängig (keine Selbstselektion) Differenz der Mittelwerte von Y in Kontroll-/Experimentalgruppe Annäherung an kontrafaktische Differenz Mittlerer kausaler Effekt Voraussetzung: keine Effekte durch Selektion/Messung Doppelblindversuche Solomon-Pläne (z.B. vier Gruppen) “Goldstandard” für Sozialwissenschaften VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (17/24)
  • 38. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Designs im weiteren Sinne Designs im engeren Sinne Randomisierte Experimente Experimentelle Manipulation von X; Messung vorher/nachher Andere Faktoren möglichst identisch Zufällige Zuordnung Experimental-/Kontrollgruppe Gruppen sind homogen (bzgl. anderer Variablen) Zuordnungsmechanismus von Y statistisch unabhängig (keine Selbstselektion) Differenz der Mittelwerte von Y in Kontroll-/Experimentalgruppe Annäherung an kontrafaktische Differenz Mittlerer kausaler Effekt Voraussetzung: keine Effekte durch Selektion/Messung Doppelblindversuche Solomon-Pläne (z.B. vier Gruppen) “Goldstandard” für Sozialwissenschaften Feldexperimente vs. Laborexperimente (Kontinuum) VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (17/24)
  • 39. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Designs im weiteren Sinne Designs im engeren Sinne Ex-Post-Facto Designs (observational data) (Häufig) keine vorher/nachher Messung (aber: Panelstudien) Keine zufällige Zuordnung Gruppen heterogen (unterscheiden sich bzgl. anderer Merkmale; statistische Kontrolle notwendig) X mit Auswahlmechanismus und anderen Variablen eng korreliert (Bsp. Arbeitslosigkeit/Rechtsextremismus) VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (18/24)
  • 40. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Designs im weiteren Sinne Designs im engeren Sinne Ex-Post-Facto Designs (observational data) (Häufig) keine vorher/nachher Messung (aber: Panelstudien) Keine zufällige Zuordnung Gruppen heterogen (unterscheiden sich bzgl. anderer Merkmale; statistische Kontrolle notwendig) X mit Auswahlmechanismus und anderen Variablen eng korreliert (Bsp. Arbeitslosigkeit/Rechtsextremismus) Kausalitätsprüfung sehr problematisch, aber: Logik Drittvariablenkontrolle Informationen über zeitlich Reihenfolge/Wiederholungsmessungen Ggf. matching VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (18/24)
  • 41. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Designs im weiteren Sinne Designs im engeren Sinne Natürliche Experimente “Natur” (Politik, soziale Realität etc.) ersetzt Experimentator Gute externe Validität Variation oft nicht anders möglich Kernfrage: Wie zufällig ist die Zuweisung? Beispiele Einführung neuer Wahlsysteme Änderung der ethnischen Zusammensetzung von Wahlkreisen nach Katrina Hilfeleistungen der Bundesregierung nach Elbe-Flut VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (19/24)
  • 42. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Designs im weiteren Sinne Designs im engeren Sinne Discontinuity Nutzt die Existenz von Schwellenwerten in Verordnungen/Gesetzen Z.B. Sozialleistungen werden bezahlt, wenn exakter Einkommenswert unterschritten Zuweisungen an Regionen aus EU-Programmen, wenn Bedingungen erfüllt (Erheblich) größeres Gemeindeparlament, wenn mehr als 5000 Einwohner (Skandinavien) VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (20/24)
  • 43. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Designs im weiteren Sinne Designs im engeren Sinne Discontinuity Nutzt die Existenz von Schwellenwerten in Verordnungen/Gesetzen Z.B. Sozialleistungen werden bezahlt, wenn exakter Einkommenswert unterschritten Zuweisungen an Regionen aus EU-Programmen, wenn Bedingungen erfüllt (Erheblich) größeres Gemeindeparlament, wenn mehr als 5000 Einwohner (Skandinavien) Logik Vergleich von Objekten “in der Nähe” des Schwellenwertes Fast identisch (im Mittel), aber Intenvention/keine Intervention VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (20/24)
  • 44. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Designs im weiteren Sinne Designs im engeren Sinne Discontinuity Nutzt die Existenz von Schwellenwerten in Verordnungen/Gesetzen Z.B. Sozialleistungen werden bezahlt, wenn exakter Einkommenswert unterschritten Zuweisungen an Regionen aus EU-Programmen, wenn Bedingungen erfüllt (Erheblich) größeres Gemeindeparlament, wenn mehr als 5000 Einwohner (Skandinavien) Logik Vergleich von Objekten “in der Nähe” des Schwellenwertes Fast identisch (im Mittel), aber Intenvention/keine Intervention Problem: meist nur wenige Fälle in der Nähe VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (20/24)
  • 45. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Designs im weiteren Sinne Designs im engeren Sinne Gemeindegröße, Zahl der Parlamentarier und Ausgaben in Skandinavien Quelle: Gerber/Green 2008: 375 VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (21/24)
  • 46. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Zusammenfassung Kausalität schwierig, aber interessant “Theorien mittlerer Reichweite”, aber: ohne Kausalität keine echte Wissenschaft Kausale Effekte kontrafaktisch definiert Kontrafaktische Definition erleichtert Verständnis der Probleme Verschiedene Designs bieten unterschiedliche gute/schlechte Annäherung an verborgenen kausalen Effekt VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (22/24)
  • 47. Einführung/Wiederholung Kausalität Designs Fazit/Ausblick Ausblick (Wieder) zunehmendes Interesse an Schätzung kausaler Effekte Sehr viel mehr Experimente Matching VL Forschungsmethoden Kausalität/Designs (23/24)