Fälle, Fallstricke und die komparative Methode in der ...

Fälle, Fallstricke und die komparative Methode in der vergleichenden
Politikwissenschaft
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Detlef Jahn
1 Einleitung
Der Vergleich nimmt in der Politikwissenschaft einen hohen Stellenwert ein. Kurt
Sontheimer konstatiert in seinem klassischen Überblick über die vergleichende
Politikwissenschaft, dass der Politikwissenschaftler vergleichen muss (1971: 112). Doch
wie, was und warum verglichen wird, wird oftmals nicht reflektiert. So beginnt eine neuere
vergleichende Analyse der Regierungssysteme Osteuropas mit dem Versprechen: „Die
Arbeit ist nicht nur vergleichend, sondern ziemlich vergleichend“ (Rüb 2001: 19). Der
Autor führt den Unterschied zwischen den einzelnen Vergleichstypen nicht aus, macht
jedoch darauf aufmerksam, dass es verschiedene Grade des Vergleichs geben kann. Dieter
Nohlen (1994: 507-517) differenziert denn auch in seiner lexikalischen Definition zwischen
der „umfassenden“ und „engen“ vergleichenden Methode. Die umfassende Methode bleibt
dabei verschwommen, und es ist zweifelhaft, ob man dafür überhaupt den Begriff der
Methode verwenden sollte. Denn jedes wissenschaftliche Vorgehen – und wohl auch jedes
Alltagswissen – beruht auf Vergleichen. Damit wäre die Bezeichnung vergleichende
Politikwissenschaft jedoch inhaltsleer und bedeutungslos.
Die vergleichende Methode im engeren Sinn gilt, neben der statistischen Methode, als
ein nicht-experimentelles wissenschaftliches Verfahren (Lijphart 1971; 1975). Doch liegt
keine eindeutige inhaltliche Ausgestaltung und positive Definition der vergleichenden
Methode vor. Arend Lijphart grenzt sie gegenüber der statistischen Methode ab, indem er
postuliert, dass die vergleichende Methode keine statistischen Verfahren anwendet.
Allerdings weist er auch auf die bedeutende Rolle der Fallauswahl hin. In dem
vorliegenden Beitrag wird dieser letzte Aspekt als konstitutives Element der vergleichenden
Methode betrachtet. Dadurch gewinnt die Fallauswahl eine hervorgehobene Bedeutung in
der vergleichenden Politikwissenschaft.
Der Forschungsstand zur Fallauswahl ist in der deutschen Politikwissenschaft
allerdings ebenso unterentwickelt wie andere methodologische Reflexionen des Vergleichs.
Selbst in den einschlägigen Einführungen in die vergleichende Politikwissenschaft
(Naßmacher 1991: 20-27; Hartmann 1995: 30-38) wird nur sehr rudimentär und zum Teil
unpräzise auf die Fallauswahl eingegangen. Die umfassendste deutschsprachige
Behandlung des Themas „Fallauswahl“ leisten die beiden norwegischen
Politikwissenschaftler Frank Aarebrot und Pal Bakka (2003: 57) mit ihrem Aufsatz in
einem Einführungswerk. In jüngster Zeit gehen auch Hans-Joachim Lauth und Jürgen
Winkler (2002: 55-64) auf diesen Aspekt ein. Doch lassen auch diese Abhandlungen noch
viele Fragen offen, und praxisorientierte Anweisungen sind selten zu finden. Anders in der
angelsächsischen Literatur: Allgemeine Einführungen gehen auf die Fallauswahl und deren
Probleme ein (Przeworski/Teune 1970; Dogan/Pelassy 1990: Teil 3; Peters 1998: Kapitel 3;

Fälle, Fallstricke und die komparative Methode 2
Landman 2003: Teil 1) und Gary King, Robert Keohane und Sidney Verba (1994) sowie
die Autoren in Henry Brady und David Collier (2004) demonstrieren die Schwierigkeiten
der Fallauswahl im Forschungsdesign. Spezielle Abhandlungen definieren in Buchlänge,
was ein Fall ist (Ragin/Becker 1992), und sporadisch werden in führenden
wissenschaftlichen Zeitschriften Potenzial und Probleme der Fallauswahl aus
unterschiedlichsten Perspektiven angesprochen (Lijphart 1971; 1975; Skocpol/Somers
1980; Jackman 1987; Geddes 1990; Winship/Mare 1992; Collier/Mahoney 1996).
Der vorliegende Aufsatz fasst einerseits die internationale Debatte zur Fallauswahl in
wesentlichen Aspekten zusammen, geht aber darüber hinaus, indem eine neue Typologie
der vergleichenden Verfahren anhand der Fallauswahl und des forschungsleitenden
Erkenntnisinteresses entwickelt wird. Dabei wird ausschließlich auf fallvergleichende
Analysen eingegangen und es werden keine fallinterne Vergleiche behandelt. 1 Bevor die
etablierte Klassifikation der methodologischen Verfahren in der vergleichenden
Politikwissenschaft dargestellt und darauf aufbauend eine alternative Typologie
vergleichender Ansätze anhand von Fallauswahl, Erkenntnisinteresse und Theoriewahl
entwickelt wird, soll jedoch zunächst der Unterschied zwischen Vergleich und
vergleichender Methode näher erläutert werden.
2 Vergleich und vergleichende Methode
Vergleiche dienen der Ein- und Abgrenzung, mit deren Hilfe oftmals bewertende
Interpretationen empirischer Befunde vorgenommen werden. In einer normativen Absicht,
gemessen an Idealtypen oder theoretischen Reflexionen, wird die Wirklichkeit „verortet“.
Bisher Unbekanntes wird mittels Bekanntem durch Vergleiche verständlich gemacht, und
es kann heuristisch erfasst werden, ob etwas neu oder besonders ist. Doch birgt dieses
Vorgehen auch eine Gefahr in sich. Wenn die normativen oder idealtypischen Standards
und Bezugsfälle nicht zweifelsfrei vorgegeben sind, kann durch Vergleiche alles bewiesen
werden. Dies ist umso fataler, wenn die Standards je nach Beweisinteresse gewechselt
werden. Politiker beherrschen diese „Kunst“ des rhetorischen Vergleichs, wenn sie darauf
verweisen, dass in Land A Bedingung X besser oder schlechter sei als im eigenen Land.
Unsystematische strategische Vergleiche sind auch in den Sozialwissenschaften sehr häufig
anzutreffen. Diese Art des Ad-hoc- und manipulativen Vergleichs hat zur schlechten
Reputation des Vergleichs beigetragen. „Vergleiche hinken“, sagt der Volksmund und die
norwegischen Methodiker Frank Aarebrot und Pal Bakka (2003: XXX: 49) wissen sogar zu
berichten, dass Goethe behauptet haben soll, „nur Dummköpfe“ würden „vergleichen.“
Vergleiche – und nicht die vergleichende Methode – stellen in der deutschen
vergleichenden Politikwissenschaft die dominierende Forschungspraxis dar. Fälle werden
oftmals unreflektiert ausgewählt oder je nach „Beweislage“ passende Fälle herangezogen.
In vielen Untersuchungen besteht zuerst das (diffuse) Interesse am Fall (Land, Gegenstand
etc.) und erst dann wird versucht, aus diesem Interesse eine oder mehrere
1 Fallinterne Vergleiche wenden verschiedene Techniken an, um die kausale Inferenz zu steigern (Campbell 1975;
George 1979). Gerade auf diesem Gebiet sind in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht worden (Bates
u.a. 1999; Mahoney 1999; 2000; Hall 2003; George/Bennett i.E.). Allerdings geben diese Studien, selbst wenn sie
fallvergleichend angelegt sind, bis auf wenige Ausnahmen keine Wege für den Vergleich von Fällen an, die über
die weiter unten dargestellten Millschen Methoden hinausreichen. Auch werden die Defizite der Generalisierung
durch Studien mit kleiner Fallzahl nicht gelöst (Collier u.a. 2004: 100).

3 Detlef Jahn
Vergleichsdimensionen zu entwickeln. Ein solches Vorgehen kann durchaus interessante
Aspekte bieten und unsere Wissensbestände erweitern, es nutzt jedoch nicht das Potenzial
der vergleichenden Methode aus. Auch bleibt zu fragen, ob der Vergleich ausreicht, um
schon von vergleichender Politikwissenschaft zu sprechen. Vergleiche findet man ebenfalls
in der politischen Theorie, der Ideengeschichte, in den internationalen Beziehungen, ja
sogar im Bereich der Behandlung des politischen Systems der Bundesrepublik. Wenngleich
viele führende Politikwissenschaftler, die sich im Bereich der vergleichenden Politikwissenschaft
engagieren, postulieren, dass die vergleichende Politikwissenschaft die
vergleichende Methode anwenden muss, um als solche bezeichnet werden zu können (vgl.
zu dieser Auffassung etwa: Marcidis 1955; Holt/Turner 1970: 5; Lijphart 1971: 682; Sartori
1991: 243; Rose 1991), 2 so hat sich dieser Anspruch in der Disziplin nicht durchsetzen
können (Mayer 1989).
Die vergleichende Methode gilt als „Fachbegriff für eine Methode zum systematischen
Vergleich einer begründeten Auswahl von Fällen aus einer Grundgesamtheit zum Zweck
der Entwicklung und Überprüfung von Hypothesen und Sachverhalten, Vorgängen und
Wechselbeziehungen zweier oder mehrerer Variablen“ (Schmidt 1995: 100). Im
Vordergrund steht dabei das Interesse an der Generalisierbarkeit von empirischen
Zusammenhängen (Nohlen 1994: 509). Bei der Erfassung der empirischen
Zusammenhänge stellt die Kovarianz das entscheidende Kriterium dar: Variieren eine oder
mehrere unabhängige Variable mit der abhängigen Variable, wenn ja, in welchem Ausmaß?
Des Weiteren gilt es die Kovarianz zwischen der interessierenden Variable im Kontext zu
anderen Variablen zu bestimmen: Wie stark ist die Kovarianz zwischen abhängiger
Variable und unabhängigen Variablen unter sonst konstanten Bedingungen (ceteris paribus
Bedingung)? Um die Kovarianz erfassbar zu gestalten, müssen grundsätzlich sowohl die
unabhängigen Variablen als auch die abhängige Variable variieren. 3 Guy Peters (1998: 30;
siehe auch: Lijphart 1975: 163 f.) fasst dies in dem folgenden Postulat prägnant zusammen:
Maximiere die experimentelle Varianz, minimiere die Fehlervarianz und kontrolliere die
externe Varianz.
Die experimentelle Varianz ist die von uns zu untersuchende Varianz. Dabei soll die
Veränderung einer unabhängigen Variablen eine Änderung der abhängigen Variablen
verursachen. Beispielsweise sollte der Anstieg der Zahl der Arbeiter mit einem Anstieg des
Wählerzuspruchs von Arbeiterparteien einhergehen. Zur Untersuchung dieses
Zusammenhangs sollten wir eine möglichst große Varianz im Bezug auf die Anzahl der
Arbeiter sowie die Stärke von Arbeiterparteien besitzen. Es wäre also sinnvoller,
Gesellschaften mit deutlichen Unterschieden in der Quantität von Arbeitern und in der
Stärke von Arbeiterparteien zu untersuchen als Länder, in denen der Arbeiteranteil und die
Stärke von Arbeiterparteien ähnlich hoch sind.
Fehlervarianz entsteht, wenn der Unterschied der unabhängigen oder abhängigen
Variable nicht real ist, sondern durch Messfehler, Fehlkodierungen u. Ä. verursacht wird.
Die externe Varianz bezeichnet jene Varianz, die durch andere, von uns nicht unmittelbar
2 Dabei können Vergleiche durchaus zunächst als Grundlage für die vergleichende Methode dienen, durch die
Hypothesen generiert werden. Im Laufe des Forschungsprozesses sollten jedoch Hypothesen auch getestet und
nicht nur aufgestellt und plausibel gemacht werden.
3 Auf Ausnahmen haben Collier u.a. (2004) hingewiesen.

Fälle, Fallstricke und die komparative Methode 4
untersuchten Faktoren entsteht. Das beschriebene Verhältnis von Arbeitern und
Wählerschaft von Arbeiterparteien könnte zum Beispiel durch historische oder kulturelle
Faktoren durchbrochen werden. Um die externe Varianz zu kontrollieren, könnten Länder
untersucht werden, die eine ähnliche Kultur und geschichtliche Entwicklung aufweisen.
Eine Untersuchung aller westeuropäischen Staaten zu der genannten Forschungsfrage kann
den Aspekt des Islams und der Diktatur vernachlässigen. Andererseits müsste diese
Variable bei einer Untersuchung, die auch die Türkei integriert, aufgenommen werden. In
diesem Beispiel wäre also ein Fall (Land) dafür verantwortlich, dass weitere Variablen
(Islam, defekte Demokratie etc.) in die Untersuchung einbezogen werden müssen. Oftmals
lässt es sich nicht zweifelsfrei bestimmen, welche Fälle für eine bestimmte Fragestellung zu
untersuchen sind. Durch theoretische Überlegungen sollten möglichst alle wesentlichen
Aspekte – und nur diese! – in die Untersuchung Eingang finden, die dann anhand
entsprechender Fälle zu analysieren sind.
3 Etablierte Forschungsstrategien in der vergleichenden Politikwissenschaft
In der etablierten vergleichenden Politikwissenschaft werden vor allem drei
wissenschaftliche Methoden unterschieden: das Experiment, die statistische Methode und
die vergleichende Methode. Die Fallstudie kann als eine weitere Möglichkeit angeführt
werden, jedoch sind an sie dann besondere Ansprüche zu stellen, damit sie als
wissenschaftliche Methode bezeichnet werden kann (Lijphart 1971; 1975; Smelser 1976;
Collier 1993). Lijphart stellt dies wie folgt graphisch dar:
Wissenschaftliche
Methode
Quelle: Lijphart 1975: 162
Experimentelle
Methode
Nicht-experimentelle
Methode
Abbildung 1: Typologie wissenschaftlicher Methoden nach Lijphart
Statistische
Methode
Vergleichende
Methode
Fallstudie

5 Detlef Jahn
Das Experiment ist die reinste Form wissenschaftlichen Arbeitens. In einem isolierten
Raum wird in der Versuchsanordnung eine unabhängige Variable systematisch verändert
und ihr Einfluss auf die abhängige Variable beobachtet. Es existieren keine Störfaktoren
und der Forscher selbst bestimmt die experimentelle Varianz. 4 In der Politikwissenschaft
lassen sich Experimente jedoch nur sehr selten durchführen. Man kann die
Wiedervereinigung Deutschlands nicht einmal unter Führung der CDU/CSU und ein
anderes Mal unter SPD-Leitung ablaufen lassen. 5
In der Fallstudie ist man bemüht, anhand eines Falles Kausalität zu erfassen. Dabei
finden die interaktiven, konfigurativen Prozesse, die zu einem Ergebnis geführt haben,
Berücksichtigung (process tracing) (Becker 1992; George/Bennett i.E.). Da jedoch ein Fall
keine experimentelle Varianz erzeugt, muss die Varianz durch Theorien, Zeitvergleich oder
Beobachtungspunkte (within comparison) konstruiert werden. Es ist jedoch problematisch,
Theorien vorzufinden, die so spezifisch formuliert sind, dass sie als ein Varianzkriterium
für die detailliert verästelte Analyse einer Fallstudie geeignet sind. Zwar kann man in
Fallstudien Theorien bzw. theoretische Aussagen überprüfen, jedoch ist die Brauchbarkeit
dieser Tests heftig umstritten. Einerseits kann keine Theorie durch Fallstudien bestätigt
werden, dazu bedarf es einer allgemein gültigen Perspektive. Zum anderen können kaum
Theorien widerlegt werden, da es sich zumeist um probabilistische Aussagen handelt und
die Falsifikation eines Falles innerhalb der Irrtumswahrscheinlichkeit fällt.
Die statistische Methode erreicht ein „quasi-experimentelles“ Design durch die
Untersuchung vieler Fälle. Hier wird nicht durch die Forscherin oder den Forscher bewusst
eingegriffen, sondern es werden Fälle untersucht, die sich hinsichtlich der unabhängigen
Variablen und der abhängigen Variable unterscheiden. Das Kriterium, ob eine unabhängige
Variable die abhängige Variable beeinflusst, wird durch die partielle Korrelation erreicht –
ein statistisches Maß, welches die Kovarianz zwischen unabhängigen Variablen und der
abhängigen Variable ceteris paribus einschätzt (Lijphart 1971: 684).
Die statistische Methode, insbesondere in Form der Regressionsanalyse, besitzt die
Fähigkeit, Beziehungen verallgemeinerbar und kontrolliert zu erfassen. Dies wird dadurch
erreicht, dass entweder die Grundgesamtheit untersucht oder aber – bei einer zu großen
Grundgesamtheit – eine Zufallsstichprobe genutzt wird. Ohne die Nutzung einer
Zufallsstichprobe kann die Generalisierbarkeit der Ergebnisse nicht gewährleistet werden
und es entstehen Verzerrungseffekte (selection bias) (Winship/Mare 1992). Für den
Ländervergleich bedeutet dies, dass die Grundgesamtheit durch alle Länder der Erde
vorgegeben wird. 6 Übersteigt die Fallzahl (Länder) die Kapazität des Forschers, so muss
4 Experimente können auch mit Hilfe von Kontrollgruppen durchgeführt werden. In dieser Versuchsanordnung
werden zwei gleiche Gruppen untersucht. Eine Gruppe erhält einen Stimulus (Veränderung der unabhängigen
Variablen), die andere nicht. Im nächsten Schritt wird dann der Unterschied beider Gruppen hinsichtlich der
abhängigen Variablen untersucht.
5 Manchmal entstehen Situationen, die Quasi-Experimente ermöglichen. So kann der Effekt von Wahlsystemen bei
einem Wechsel des Wahlsystems, wie 1993 in Neuseeland, untersucht werden. Oder es lassen sich die
Volksbefragungen zum EU-Beitritt in Österreich, Finnland, Schweden und Norwegen als Quasi-Experiment
betrachten (Jahn 1999).
6 Ebenso könnte man die Forderung stellen, dass alle bisher in Vergangenheit und Gegenwart existierenden (bzw.
auch die zukünftigen) Gesellschaften ebenfalls berücksichtigt werden müssen. Damit ließe sich aber keine
repräsentative Stichprobe mehr ziehen.

Fälle, Fallstricke und die komparative Methode 6
eine repräsentative (d.h. zufällige) Auswahl getroffen werden. 7 Da jedoch Nationen
komplexere Gebilde sind als z.B. Individuen, verbieten sich meistens Zufallsauswahlen in
der ländervergleichenden Forschung.
In der vergleichenden Politikwissenschaft existieren jedoch oftmals für die
Anwendung der statistischen Methode nicht ausreichend viele Fälle (Länder). Das bedeutet,
dass die vergleichende Methode der Logik des Experiments und der statistischen Methode
entspricht, diese jedoch nicht die experimentelle oder statistische Kontrolle nutzen kann.
„The comparative method resembles the statistical method in all respects but one. The
crucial difference is that the number of cases it deals with is too small to permit systematic
control by means of partial correlation” (Lijphart 1971: 684).
Lijphart lässt uns jedoch im Unklaren, was tatsächlich das entscheidende
Kontrollverfahren für die Erfassung von Kovarianz in der vergleichenden Methode ist.
Überhaupt ist die positive Bestimmung der vergleichenden Methode bei Lijphart unklar. Er
grenzt diese zwar vom Experiment, der statistischen Methode und der Fallstudie ab, was
aber letztendlich die vergleichende Methode ist, bleibt im Dunkeln. Ab wann die Fallzahl
für die statistische Kontrolle zu klein ist, wird ebenfalls nur vage beschrieben „ … perhaps
less than ten …“ (Lijphart 1971: 686) und in Bezug auf die Studie von Rea (1971) löst er
die Demarkationslinie zwischen statistischer und vergleichender Methode vollends auf.
Einerseits weist er Reas Studie der statistischen Methode zu, andererseits auch der
vergleichenden Methode, da dieser „lediglich“ zwanzig Länder untersucht und diese in
jener Hinsicht ausgewählt hat, dass kulturelle Variablen konstant gehalten wurden und
somit vernachlässigt werden konnten. Die vergleichbare-Fälle-Strategie (comparable-cases
strategy) oder das most-similar systems design (Przeworski/Teune 1970: 32-39) zählt
Lijphart zur vergleichenden Methode, da die Kovarianz in der vergleichenden Methode
durch die Fallauswahl ermittelt wird: “… the cases are selected in such a way as to
maximize the variance of the independent variables and to minimize the variance of the
control variables” (Lijphart 1975: 164; kursiv im Original). Die Fallauswahl übernimmt
also die Kontrollfunktion, die im Experiment durch die bewusste und kontrollierte
Manipulation einer unabhängigen Variable existiert und in der statistischen Methode die
partielle Korrelation darstellt: „… the selection of cases acts as a partial substitute for
statistical or experimental control“ (Collier 1993: 106).
Somit existieren zwei sich widersprechende Definitionskriterien für die vergleichende
Methode: (a) eine Methode ohne statistische Analysen, da die Fallzahl zu klein ist, und (b)
eine Methode, bei der die Fälle nicht zufällig, sondern bewusst ausgewählt werden (in der
aber auch durchaus statistische Analysen durchgeführt werden können). Im Folgenden
möchte ich die bewusste Fallauswahl als das entscheidende Charakteristikum für die
vergleichende Methode auswählen und nicht die Tatsache, dass statistische Verfahren in
einer Untersuchung durchgeführt werden. Denn wie Neil Smelser (1976: 158) bemerkt,
sind vergleichende und statistische Methode identisch hinsichtlich ihrer vergleichenden
Logik. Da es keine unmissverständlichen Kriterien für die Anzahl der Beobachtungen gibt,
ab wann die statistische Methode angewendet werden kann, ist Lijpharts Unterscheidung
zwischen statistischer und vergleichender Methode arbiträr. Als Alternative möchte ich eine
Klassifikation der komparativen Methoden der vergleichenden Politikwissenschaft
7 Dies sieht auch Lijphart (1975: 166/7) so: „The logic of the statistical method requires that the entire universe of
cases be taken into account in order to maximize control. If the universe becomes too large to handle, a
representative sample should be drawn from it.”

7 Detlef Jahn
vorschlagen, die stärker an der Fallauswahl orientiert ist. Als wesentliche
Unterscheidungskriterien werden zum einen eine positive und eine negative Fallauswahl
gewählt und zum anderen die Orientierung an einer zugrunde liegenden Forschungslogik.
4 Negative und positive Fallauswahl
Eine positive Fallauswahl liegt vor, wenn Fälle unter bestimmten Aspekten ausgewählt
werden (Einschlussverfahren). Bezogen auf eine räumliche Auswahl wählt man
beispielsweise Frankreich als ein westeuropäisches Land aus. Wenn zu dieser Auswahl
keine analytischen Aspekte hinzukommen, dann ist diese Art der Auswahl äußerst
willkürlich. Ein erstes schwaches analytisches Auswahlkriterium besteht zum Beispiel
darin, dass man die wichtigsten Länder Europas auswählt oder aber auch eine Mischung
aus Bedeutung und Besonderheit. Viele amerikanische Einführungen in die vergleichende
Politikwissenschaft verfolgen diese Strategie (siehe auch: Lehner/Widmaier 1995;
Widmaier et. al. 1999). In Einführungstexten und Lehrbüchern hat dieses Vorgehen den
Vorteil, dass Länder exemplarisch vorgestellt werden. Für wissenschaftliche Arbeiten ist es
jedoch weniger effizient, da die Auswahl sehr beliebig bleibt. Eine Konzentration auf die
wichtigen Länder einer Region, etwa eine Untersuchung der wichtigen EU-Staaten
Deutschland, Großbritannien und Frankreich, mag aus politischen Gründen sinnvoll sein,
unter methodologischen Aspekten ist dies aber weniger instruktiv. Es gibt nämlich keinen
Anhaltspunkt dafür, dass die wichtigsten Länder einer Region auch die gesamte Varianz der
Länder der Region hinsichtlich analytischer Kriterien abbilden. Stein Rokkan (1970: 49)
nannte den ungerechtfertigten Bezug auf große Länder den large-nation bias.
Die negative Auswahl basiert dagegen zunächst auf der Festlegung, was überhaupt die
Grundgesamtheit ausmacht. So könnten dies bei allgemeinen Fragestellungen alle Länder
der Erde sein oder nur demokratische Staaten oder auch nur Entwicklungsländer etc.
Untersucht man die demokratischen Länder der Welt, scheiden alle nichtdemokratischen
Länder für die Untersuchung aus. 8 Nach der Bestimmung der Grundgesamtheit versucht
man alle Länder dieser Grundgesamtheit in die Untersuchung aufzunehmen. Dieser Aspekt
ist Bedingung für die Repräsentativität der Untersuchung. Falls nun aus
forschungspragmatischen Gründen (Aufwand, Finanzen, Qualifikation, Kapazität etc.) nicht
alle Länder der Grundgesamtheit untersucht werden können, sollten grundlegende
analytische Kriterien zur Eingrenzung der Fallzahl genutzt werden (Ausschlussverfahren).
Jedoch wird eine Fallauswahl auch unter diesen Kriterien immer mit verzerrten Ergebnissen
und einer Verminderung der Repräsentativität bezahlt, wenngleich diese prinzipiell
geringer sind als bei der positiven Fallauswahl.
Neben der Fallauswahl spielt die Analyselogik in der vergleichenden
Politikwissenschaft eine wesentliche Rolle. Mehr noch als die Anwendung von statistischen
Verfahren spaltet die Auffassung über das Ziel und die Durchführung der vergleichenden
Methode die vergleichende Politikwissenschaft in unterschiedliche Lager (Przeworski/
Teune 1970; Achen/Snidal 1989). Abgesehen von Studien, die lediglich vergleichen, nicht
8 An dieser Stelle erscheint es mir wesentlich darauf hinzuweisen, dass in einer Untersuchung, die alle
demokratischen Länder berücksichtigt, nicht der Einfluss der Demokratie untersucht werden kann; hierzu benötigt
man als Abgrenzung auch nichtdemokratische Staaten. Demokratie stellt lediglich ein Homogenisierungspotenzial
für die Fallauswahl dar.

Fälle, Fallstricke und die komparative Methode 8
aber die vergleichende Methode anwenden, lassen sich ideographische und nomothetische
vergleichende Ansätze unterscheiden.
5 Ideographisch vergleichende Ansätze
Zum einen existieren Analysestrategien, die den Vergleich systematisch anwenden, diesen
jedoch nicht als Methode für die Durchführung multivariater Analysen nutzen. Diese, von
Lijphart und Smelser kaum beachteten, ideographischen Analysen können als
kontrastierende (contrast oriented comparative method) und parallel-vergleichende
theoretische Analysen (parallel demonstration of theory) bezeichnet werden
(Skocpol/Somers 1990). 9
Kontrastierende Untersuchungen betrachten den Fall in seiner Ganzheit und stellen die
Eigenart der Einzelfälle heraus, die Logik der atheoretischen (Lijphart 1971) bzw.
konfigurativ-ideographischen (Eckstein 1975) Einzelfallstudie wird also auf mehrere Fälle
übertragen. In diesen Untersuchungen geht es weniger um die Darstellung der
verallgemeinerbaren Aspekte zwischen Fällen als vielmehr um die Einzigartigkeit der
einzelnen Fälle, die oftmals durch die Analyse mit Idealtypen oder kontrafaktischen
Gedankenspielen hervorgehoben werden (Tetlock/Belkin 1996). Klassische Studien in
dieser Tradition sind etwa Clifford Geertz’ Arbeit (1971) über religiöse Entwicklungen in
Marokko und Indonesien oder Reinhard Bendix’ Studie (1977; zuerst 1964) über die
Entstehung von Nationen, die nicht auf die Entdeckung generalisierbarer Erkenntnisse
zielen, sondern vielmehr die Grenzen allgemeiner Theorien aufzeigen. Verallgemeinerbare
Elemente sind eher Zufallsprodukte der detaillierten Fallanalyse und so kann gehofft
werden „… to stumble upon general truth while sorting through special cases“ (Geertz
1971: 4). Um die Eigenarten der Fälle zu illustrieren, sind klar unterscheidbare Fälle in die
Untersuchung aufzunehmen. So betont Bendix (1977: 16-17), dass der europäische
Feudalismus besser im Vergleich mit dem japanischen Feudalismus erfasst werden kann.
Kontrastierende Untersuchungen dominieren die vergleichende Politikwissenschaft,
obgleich der analytische Nutzen solcher Studien sehr eingeschränkt ist. Sicherlich ist es
nicht schwierig, durch eine detaillierte Analyse eines Falles auf dessen Besonderheit
aufmerksam zu machen. In einer solchen Perspektive ist jeder Fall, auch jedes Individuum,
eine Besonderheit, weil er bzw. es sich von anderen Fällen unterscheidet. So sehr eine
derartige Perspektive auch ihre Berechtigung hat, so sehr verschließt sie sich jedoch einer
verallgemeinerbaren Perspektive, die notwendig ist, um über die untersuchten Fälle hinaus
Schlussfolgerungen ziehen zu können.
Die parallele Demonstration von Theorien ist eine deduktive Annäherung an den
Forschungsgegenstand, indem zunächst eine Theorie formuliert und ausgeführt wird. In
einem nächsten Schritt wird diese Theorie anhand ausgewählter Fälle in ihrer Korrektheit
betrachtet. Auch hier haben wir es mit einer vergleichenden Fallstudie zu tun, bei der die
Logik der interpretativen (Lijphart) bzw. diszipliniert-konfigurativen Fallstudie (Eckstein)
angewandt wird. Um eine breite Gültigkeit der Theorie zu erreichen, beziehen sich diese
9 Theda Skocpol und Margeret Somers (1980) betrachten unterschiedliche historisch-vergleichende Studien.
Neben den genannten Forschungsmethoden gehen beide auch ausführlich auf die makro-kausalen Analysen ein,
die sich stark an John Stuart Mills Konkordanz- und Differenzmethode anlehnen und im weiteren Verlauf im
Kontext nomothetischer Methoden noch diskutiert werden.

9 Detlef Jahn
Untersuchungen auf recht unterschiedliche Fälle. Samuel Eisenstadt (1963) betrachtet so
verschiedenartige Einheiten wie Ägypten, Babylon, das Inka- und das Azteken-Reich,
China, Persien, das römische und byzantinische Reich, das antike Griechenland, bestimmte
hinduistische und arabisch-moslemische Staaten, das ottomanische Reich sowie
verschiedene europäische Staaten in Raum und Zeit, um seine struktur-funktionalistische
Theorie der Entstehung, Persistenz und des Verfalls von Weltreichen zu belegen. Er
versucht anhand dieser Fälle die Gültigkeit seiner Theorie mit Verweis auf deren
Ähnlichkeiten zu belegen (siehe auch Perrow 1984 für eine Analyse „normaler
Katastrophen“).
Studien, die in der Tradition der Demonstration von Theorien stehen, gehen weit über
empirielose theoretische Darstellungen hinaus, indem sie Kausaleffekte illustrieren.
Allerdings können auch diese Untersuchungen niemals eine Theorie verifizieren, da die
Fälle in erster Linie aus der Perspektive der „getesteten“ Theorie ausgewählt wurden und
widersprechende Fälle nicht auf Grundlage der Kontrolle ausgewählt sind, sondern um die
Theorie in unterschiedlichen Kontexten darzustellen.
6 Nomothetische Ansätze in der vergleichenden Politikwissenschaft
Das Aufspüren von generalisierbaren Gesetzen ist das höchste Ziel der nomothetischen
Ansätze in der vergleichenden Politikwissenschaft. Bei Arend Lijphart und auch Neil
Smelser stand vor allem diese Art sozialwissenschaftlicher Arbeiten im Fokus ihres
Interesses. Leider schöpfen jedoch viele vergleichende Studien nicht das Potenzial einer
systematischen Anwendung der vergleichenden Methode aus. Ideographische Studien
dominieren noch immer in der vergleichenden Politikwissenschaft, sodass man der
Feststellung Mark I. Lichbachs und Alan S. Zuckermans (1997: ix) zustimmen kann: „Too
few studies are nomothetic, creatively combining theory and cases and developing general
propositions. Too many studies are ideographic, offering no more than a wave to the
systematic development and assessment of powerful explanatory arguments.“ Im
Folgenden werden verschiedene nomothetisch vergleichende Ansätze diskutiert, die von
John Stuart Mills Konkordanz- und Differenzmethode ausgehen und bis hin zu globalen
Vergleichen reichen. Dazwischen siedeln sich Studien im Sinne des most different und most
similar systems designs an.
6.1 Konkordanz- und Differenzmethode
Innerhalb der Analyse mit geringen Fallzahlen nehmen die Analysemethoden John Stuart
Mills (1872) einen prominenten Platz ein. Durch seine Kausalgesetze der Konkordanz- und
Differenzmethode hat er die Logik einer vergleichenden Methode dargelegt. Dabei betont
er die Interaktion zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen (Kovarianz).
Allerdings existiert kaum ein anderer Bereich in der vergleichenden Politikwissenschaft, in
dem es so viel Verwirrung über die Art und Weise der Umsetzung dieser
Forschungsstrategien gibt.
Mills induktive Methoden des Vergleichs basieren auf der Eliminierung von Faktoren
(unabhängige Variablen), die logischerweise keinen Einfluss auf das Ergebnis (abhängige
Variable) haben können. In der Konkordanzmethode wird die Ausprägung der abhängigen

Fälle, Fallstricke und die komparative Methode 10
Variable konstant gehalten und es werden jene unabhängigen Variablen eliminiert, die in
unterschiedlichen Fällen Varianz aufweisen. Die Differenzmethode fußt auf einem
Paarvergleich, bei dem die abhängige Variable einmal positiv (das Ereignis tritt ein) und
einmal negativ (das Ereignis tritt nicht ein) ausschlägt. Nun werden all jene Variablen
eliminiert, die in beiden Fällen konstant sind, und nur jene Variablen beibehalten, die mit
der abhängigen Variable kovariieren. Klassische Studien, die auf Mills
Konkordanzmethode aufbauen, sind Barrington Moores (1966) Analysen über die
Entstehung von Diktaturen und Demokratien sowie Theda Skocpols (1979) Arbeit über
soziale Revolutionen. Beide Studien wenden ebenfalls die Differenzmethode an, um
weitere unabhängige Variable zu eliminieren.
Allerdings erfüllt Mills methodologische Darlegung eher illustrative Zwecke und ist
daher nur in äußerst einfachen Forschungszusammenhängen anwendbar. Mills Methoden
versagen, wie Stanley Lieberson (1992: 1994) deutlich macht, wenn es sich um
multikausale probabilistische Aussagen handelt, die im Bereich der Politikwissenschaft
jedoch sehr häufig anzutreffen sind. Selten haben wir es mit deterministischen
Zusammenhängen zu tun. Nur ein Teil der Arbeitnehmer wählt Arbeiterparteien, nicht alle.
Und sozialwissenschaftliche Hypothesen sind bestätigt, wenn ein signifikanter Anteil der
Arbeiter von diesem Zusammenhang nicht abweicht. Auch sind fast alle
politikwissenschaftlichen Phänomene von mehreren Faktoren abhängig. Darüber hinaus
basiert Mills Logik auf einer (willkürlichen) Betrachtung einer geringen Anzahl von Fällen.
Lieberson (1992: 114) fasst seine Kritik an Mills Methode wie folgt zusammen:
„... obviously the small-N application of Mill’s method cannot be causally used with all macro-societal data
sets. The method requires very strong assumptions: a deterministic set of force; the existence of only one
cause; the absence of interaction effects; confidence that all possible causes are measured; the absence of
measurement errors; and the assumption that the same “clean” pattern would occur if data were obtained for
all cases in the universe of relevant cases.”
Liebersons letzter Punkt bezieht sich auf das Problem der positiven Fallauswahl. Denn auch
in den klassischen Anwendungen dieser Methoden bei Moore und Skocpol wurden die
Fälle auf Grundlage der Methode bzw. Theorie ausgesucht, was die Generalisierbarkeit der
Ergebnisse einschränkt.
Dennoch gelten Mills Überlegungen auch heute noch in vielen Studien als Grundlage
der Fallauswahl. Viele vergleichende Fallstudien mit einer geringen Anzahl von Fällen
beziehen sich auf die Differenzmethode, wenn sie mit ähnlichen unabhängigen Variablen
und variierenden abhängigen Variablen arbeiten. Dieses Forschungsdesign der ähnlichen
Fälle und unterschiedlichen Ergebnisse (similar systems with different outcomes, SS-DO)
ist jedoch nur eine sehr grundsätzliche Ausrichtung einer Untersuchung.
Fehleinschätzungen in der Fallauswahl zu Beginn der Studie, also einem Zeitpunkt, zu dem
relativ wenige Informationen über die Fälle vorliegen, können nur selten wieder
ausgeglichen werden. Im Forschungsverlauf einer solchen Studie gilt es dann jene
Variablen aufzuspüren, die für die Unterschiede in der abhängigen Variable verantwortlich
sind. Weil aber viele Variable im Spiel sind, die dann noch in bestimmten Beziehungen
zueinander und in Prozessen gefiltert sein können, besteht bei dieser Art von Untersuchung
die Schwierigkeit, die externe Varianz zu kontrollieren.
Umgekehrt können auch Ähnlichkeiten der abhängigen Variablen in sehr
unterschiedlichen Systemen (Ländern) die Untersuchung leiten (Konkordanzmethode).
Selbst Forschungsdesigns, die sehr unterschiedliche Systeme mit ähnlichen Ereignissen

11 Detlef Jahn
(different systems with similar outcomes, DS-SO) betrachten, stehen vor dem gleichen
Problem, dass die externe Varianz schwer kontrollierbar ist. Das Ziel solcher
Untersuchungen ist die Suche nach gemeinsamen – oder unterschiedlichen – Gründen, die
für die ähnlichen Ereignisse verantwortlich sind. Durch die geringe Fallzahl des SS-DO-
und DS-SO-Forschungsdesigns ist ihre Allgemeingültigkeit begrenzt. Jedoch lösen sich
solche Studien vom Vergleich und orientieren sich an der Logik der vergleichenden
Methode, ohne diese konsequent anzuwenden. Guy Peters (1998: 65; siehe auch Collier u.a.
2004: 100) verweist auf die Gefahr bei vergleichenden Studien mit sehr kleinem N, ihre
Ergebnisse gerade durch dieses bewusste Forschungsdesign valider zu betrachten, als dies
durch die geringe Fallzahl und die begrenzte Kontrolle der externen Varianz gerechtfertigt
wäre.
Das SS-DO- und DS-SO-Forschungsdesign mit extrem niedrigen N darf nicht mit dem
noch zu behandelnden most similar oder most different systems design verwechselt werden.
Die Stärke des most similar systems design besteht darin, dass (fast) alle Länder, die den
Kriterien entsprechen, in die Untersuchung aufgenommen werden (negative Fallauswahl).
Nur dadurch lässt sich die externe Varianz kontrollieren. Das most different systems design,
welches von Adam Pzerworski und Henry Teune (1970) ohne Rückgriff auf John Stuart
Mill entwickelt wurde, bezieht seine analytische Stärke durch die Mehrebenenanalyse.
6.2 Global-vergleichende Untersuchungen
Welche Forschungsstrategien ohne bzw. mit einer negativen Fallauswahl stehen nun für die
ländervergleichende Untersuchung zur Verfügung? Zunächst einmal können alle Länder
der Erde gleichzeitig untersucht werden. Die Analyse aller Länder ist von der Untersuchung
der Weltgesellschaft zu unterscheiden. In letzterer stehen nicht die Länder als
Untersuchungs- bzw. Analyseeinheit im Mittelpunkt, sondern globale Trends. Solche
Untersuchungen (Toffler 1980; Wallerstein 1980) erzeugen keine experimentelle Varianz,
da sie die Weltgemeinschaft als einen Fall untersuchen. Durch die Globalisierungsprozesse
entsteht das Problem, dass die Fälle (Länder) nicht mehr unabhängig voneinander sind und
die verschiedenen Länder zu einer Weltgesellschaft verschmelzen. Inwieweit dieser Prozess
ein methodologisches Problem für die vergleichende Methode darstellt, steht im
Brennpunkt der heutigen Debatte, kann jedoch an dieser Stelle nicht weiter ausgeführt
werden (Jahn 2003).
Allgemeine Forschungsfragen, die alle Gesellschaften der Erde berühren, beziehen
sich zum Beispiel auf Demokratisierungsprozesse, politische Stabilität, wirtschaftliche
Prosperität oder soziale Entwicklung. Umfassende Studien hierzu bemühen sich darum, alle
Länder der Erde in die Untersuchung aufzunehmen. Dies scheitert aber oftmals daran, dass
nicht für alle Länder entsprechende Informationen zur Verfügung stehen, so dass etwa 130
bis 180 der ca. 200 Nationen ausreichen müssen. Beispiele für derartige Studien sind die
Untersuchung Przeworskis et. al. (2000) über den Zusammenhang von Regierungstypen
und wirtschaftlicher Entwicklung, Vanhanens (1997) Studie über den Prozess der
Demokratisierung oder die Arbeit von Lane und Ersson (1994) über politische Stabilität
und wirtschaftliche Entwicklung.
Untersuchungen, die an diesem Analysefokus ansetzen, kommen natürlich zu
allgemein gültigen Aussagen, da alle Länder der Erde in die Untersuchung einbezogen

Fälle, Fallstricke und die komparative Methode 12
werden. Sie können sich dann auch elaborierter statistischer Analysen bedienen.
Untersuchungen aller Gesellschaften erfüllen somit in höchstem Maße alle Kriterien, die an
wissenschaftliches, nomothetischen Forschen gestellt worden sind. 10
Wenn jedoch aus forschungspragmatischen Gründen (z.B. ungenügende Ressourcen
für die Untersuchung aller Länder) eine Auswahl der Länder getroffen werden muss,
entstehen erhebliche Probleme (Winship/Mare 1992). Um daraus dennoch ein für alle
Länder geltendes Forschungsdesign entwickeln zu können, schlagen Robert Perry und John
Robertson (2002: 14-18) folgende Auswahlkriterien der Länder vor: (a)
Bevölkerungsgröße, (b) Verfügbarkeit von Daten und (c) geopolitische, regionale
Verteilung. Das Hauptkriterium besteht in der Verfügbarkeit von Daten, die eine Selektion
von Ländern begründet. Die Bevölkerungsgröße stellt eine Variable dar, welche die
bedeutendsten Länder der Welt in die Untersuchung aufnehmen soll. Mit diesen beiden
Kriterien würde jedoch ein Zerrbild entstehen, weil manche Regionen (Afrika, vor allem
Sub-Sahara Afrika) unterrepräsentiert und andere Regionen, wie Europa, überrepräsentiert
werden. Deshalb schlagen die Autoren – willkürlich und nicht nachvollziehbar – vor, drei
Länder – Belgien, Ungarn und Portugal – aus der Untersuchung auszugliedern. Sie
gelangen damit zu einem Sample von 50 Ländern, die als repräsentativ für alle Länder der
Welt gelten sollen. Anhand einer Schlüsselvariable (sechs Regionen der Erde) und einem
Chi-Quadrattest stellen sie fest, dass die Grundgesamtheit und das Sample nicht signifikant
verschieden sind. Im weiteren Verlauf führen die Autoren Analysen mit den gleichen
Inferenzstatistiken durch, die auch auf Individualdatenebene angewendet werden, um
Rückschlüsse vom Sample auf die Grundgesamtheit zu ziehen. Auf diese Weise belegen sie
die Allgemeingültigkeit ihrer Ergebnisse. Es muss an dieser Stelle hervorgehoben werden,
dass eine solche Länderauswahl nur auf der Ebene der fehlenden Daten ihren
Ausgangspunkt nehmen kann. Jede andere Auswahl von Ländern bleibt suspekt.
6.3 Most Similar Systems Design
Most similar und most different systems design wenden im Wesentlichen die gleichen
Verfahren wie die global-vergleichende Analyse an. Allerdings wird durch eine bewusste
Auswahl von Fällen der Analysefokus für spezifische Fragestellungen geschärft. Das most
similar systems design konzentriert sich auf eine relativ homogene Ländergruppe. Diese
Homogenität wird durch die Forschungsfrage und die theoretischen Überlegungen (siehe
unten) bestimmt. Bezieht sich eine Studie nur auf demokratische Staaten, ist eine
Untersuchung nicht-demokratischer Staaten auch nicht notwendig. Wie bei der Analyse
aller Länder sollten nur dann Länder dieser Gruppe nicht berücksichtigt werden, wenn
keine Daten verfügbar sind. Analysedesigns können mit hoch industrialisierten
Demokratien, Entwicklungsländern, Transformationsstaaten etc. durchgeführt werden.
Der Vorteil dieser Studien besteht darin, dass allgemein gültige Aussagen für die für
die Forschungsfrage relevanten Länder getroffen werden können. Die experimentelle
Varianz kann durch statistische Verfahren analysiert werden. Durch neue Analysetechniken
(Ragin 1987; 2000) können auch konfigurative Zusammenhänge erfasst werden, die in
10 Die Grenze besteht allerdings darin, dass nicht alle vergangenen und zukünftigen Gesellschaften untersucht
werden und somit durchaus Zusammenhänge bestehen können, die in den untersuchten Ländern nicht
identifizierbar sind.

13 Detlef Jahn
fallorientierten Forschungsdesigns im Vordergrund stehen, so dass bei dieser Art von
Untersuchungen lediglich das Defizit besteht, Prozesse zu identifizieren, die oftmals in
ideographischen Studien von Bedeutung sind. Ein weiterer wesentlicher Vorteil besteht in
der Kontrolle der externen Varianz durch die Fallauswahl.
6.4 Most Different Systems Design
Das most different systems design geht einen anderen Weg. In diesem Design werden
möglichst unterschiedliche Fälle in die Untersuchung aufgenommen. Anschließend werden
die Zusammenhänge innerhalb dieser Fälle untersucht, z.B. das Wahlverhalten von
Arbeitern. Ist der Zusammenhang in allen hoch verschiedenen Fällen gleich, kann mit einer
gewissen Sicherheit von stabilen Zusammenhängen ausgegangen werden. Diese
Kausalbeziehungen werden zumeist mit Hilfe von Individualdaten oder anderen Einheiten
mit hoher Fallzahl (Kommunen, Verwaltungen etc.) untersucht. Weichen die
Kausalitätserklärungen jedoch in den jeweiligen Ländern voneinander ab, so sollte man
sich auf die Unterschiede zwischen den Fällen (Ländern) konzentrieren. Hierbei besteht das
Problem darin, dass es keine Regel dafür gibt, welche Fälle genügend „most different“ sind
und wie viele Fälle für eine Untersuchung genügen (Tiemann 2003). Auch ist die
Bestätigung von Hypothesen nur möglich, wenn sich diese in den verschiedenen Systemen
bestätigen, denn auf der systemvergleichenden Ebene existieren nicht mehr genügend
Freiheitsgrade (z.B. zu geringe Anzahl von Ländern), um eine verifizierende Analyse auf
dieser Ebene zu ermöglichen.
Die bisherige Darstellung geht davon aus, dass die Fallauswahl zu den konstitutiven
Elementen der vergleichenden Methode gehört und je nach benutztem Forschungsdesign
Probleme verursacht, die fundamentale Verzerrungen in den Ergebnissen hervorrufen. Um
diesen Aspekt zu konkretisieren, soll im Folgenden nochmals auf die Frage des selection
bias näher eingegangen werden.
7 Selection Bias
Ein besonderes Problem der Fallauswahl, das von Barbara Geddes (1990) unter dem Titel:
„How the Cases You Choose Affect the Answers You Get“ behandelt wurde, besteht in der
systematischen Verzerrung der Ergebnisse durch die Fallauswahl. David Collier und James
Mahoney (1996: 59; siehe auch Winship/Mare 1992: 328) definieren dieses Phänomen wie
folgt: „Selection bias is commonly understood as occurring when some form of selection
process in either the design of the study or the real-world phenomena under investigation
results in inference that suffer from systematic error.“ Es tritt bei der positiven Fallauswahl
insbesondere dann auf, wenn die Fallauswahl anhand der abhängigen Variablen
durchgeführt wird. Aber auch bei der negativen Fallauswahl treten – wenngleich oftmals
abgemildert – ähnliche Effekte auf.
Das bei der Fallauswahl aufgrund der abhängigen Variable auftretende Problem kann
man so beschreiben: Wenn zum Beispiel festgestellt wird, dass die Länder A und B höher
entwickelt sind als die Länder C bis G, geht man implizit davon aus, dass die unabhängigen
Variablen X bis Z, welche die Länder A und B, aber nicht C bis G besitzen, diesen

Fälle, Fallstricke und die komparative Methode 14
Unterschied verursachen. Wenn wir also nur die Länder A und B untersuchen, betrachten
wir lediglich die Hälfte der Informationen, die für eine Aussage notwendig sind.
Untersuchen wir aber die Länder C bis G (oder eine Zufallsauswahl von diesen) nicht,
können wir nicht feststellen, ob die Abwesenheit von X bis Z entscheidend für die
unterschiedliche Entwicklung der Länder ist.
In Abbildung 2 ist der bivariate Zusammenhang zwischen dem gesellschaftlichen
Entwicklungsgrad und der wirtschaftlichen Freiheit wiedergegeben. Der Entwicklungsgrad
wurde mittels des Human Development Index (HDI) aus dem Jahre 1998 gemessen (United
Nations 1999: 127-133). Die wirtschaftliche Freiheit wurde durch den Index der Heritage
Foundation erfasst. Dieser wurde anhand von 50 Indikatoren über 10 Kategorien gemessen
und umfasst Handelspolitik, Staatsverschuldung, staatliche Intervention in die Wirtschaft,
Geldpolitik, Kapitalströme und Auslandsinvestitionen, Banken und Finanzpolitik, Löhne
und Preise, Eigentumsrechte, Regulierungen und Schwarzmarktaktivitäten. Wirtschaftliche
Freiheit wird definiert als „… the absence of government coercion or constraint on the
production, distribution, or consumption of goods and services beyond the extent necessary
for citizens to protect and maintain liberty itself.” (Heritage Foundation 2000: 71)
Wirtschaftlicher Freiheitsgrad 2000
4,0
3,5
3,0
2,5
2,0
1,5
1,0
,5
0,0
0,0
,1
,2
,3
,4
,5
Human Development Index (HDI) 1998
Abbildung 2: Darstellung des Selection Bias
Stärke des Zusammenhangs:
Über alle Fälle mit verfügbaren Daten Fälle, die eine wirtschaftliche Freiheit von > 2,5 besitzen
(N = 155) (schwarze durchgezogene Linie) (N = 34) (gestrichelte Linie)
y = 0.169 + 2.539x y = 2.095 + 0.923x
,6
,7
,8
,9
1,0

15 Detlef Jahn
r = 0.609 (t = 9.494); R 2 = 0.371 r = 0.245 (t = 1.426); R 2 = 0.06
Für 50 Fälle nach Perry/Robertsons Auswahlkriterium
(N = 50) (Strich-Punkt-Linie)
y = -0.1 + 2.984
r = 0.698 (t = 6.748); R 2 = 0.487
Der Zusammenhang dieser beiden Variablen ist zunächst für 155 Länder, für die diese
Informationen verfügbar waren (negative Fallauswahl), berechnet worden. 11 Dabei
betrachten wir die wirtschaftliche Freiheit als abhängige Variable, wenngleich sich auch
plausibel die umgekehrte Kausalannahme formulieren lässt. Dies würde sich in der
Hypothese niederschlagen, dass hoch entwickelte Länder eine freie Wirtschaft ermöglichen.
Die bivariate Korrelation deutet auf einen signifikanten Zusammenhang zwischen diesen
beiden Variablen hin (r = .61; p = 0,000). Führen wir die gleiche Analyse mit den 34
Ländern durch, die einen hohen Freiheitsgrad ihrer Wirtschaft besitzen (Cut Off Point von
2,5), 12 also eine positive Fallauswahl anhand der abhängigen Variable, so verändert sich
der Zusammenhang. Pearsons r nimmt einen insignifikanten Wert von .25 an (p = 0,163).
Bei einer negativ gewichteten Fallauswahl, wie sie von Robert Perry und John Robertson
(2002: 14-18) vorgeschlagen und weiter oben dargestellt wurde, fällt die Verzerrung
weitaus geringer aus.
Zwei Schlussfolgerungen lassen sich aus diesem Beispiel ableiten, wenn wir zunächst
die negative (durchgezogene und Strich-Punkt-Linie) mit der positiven Fallauswahl
(gepunktete Linie) vergleichen. Zum einen unterschätzen quantitative Forscher den
Zusammenhang zwischen zwei Variablen, wenn sie nur einen Teil der Varianz der
abhängigen Variable berücksichtigen. So schlussfolgert Todd Landman (2003: 61-93) in
seiner Übersicht von Studien über den Zusammenhang von Demokratie und
wirtschaftlicher Entwicklung, dass Untersuchungen mit einer großen Fallzahl (zwischen 48
und 135) einen Zusammenhang dieser beiden Aspekte identifizieren (Lipset 1959; Dahl
1971; Jackman 1973; Bollen 1979; Przeworski/Limongi 1997), quantitative Studien mit
wenigen Fällen (6 bis 23) dagegen nicht (Neubauer 1967; Landman 1999). Der zweite
Fehler, der durch die Fahlauswahl anhand der abhängigen Variable auftritt, ist der, dass die
vermutete Beziehung der ausgewählten Fälle auf die Population der Fälle ausgedehnt
(generalisiert) wird. Mit diesem Problem ist man vor allem bei qualitativen Studien
konfrontiert, die vermuten, dass sich ihre Fälle im oberen rechten Quadranten der Graphik
befinden und die anderen nicht untersuchten Fälle im unteren linken. Tatsächlich stellt sich
die Beziehung aber wie in Abbildung 3 im Oval veranschaulicht dar. Es besteht kein
Zusammenhang in der Auswahl dieser Fälle.
11 Die Daten wurden der CD-ROM zu dem Einführungswerk von Perry und Robertson (2002) entnommen, wobei
der Index der wirtschaftlichen Freiheit so umcodiert wurde, dass hohe Werte eine große wirtschaftliche Freiheit
bedeuten.
12 Die Variable wirtschaftliche Freiheit variiert über die 155 Länder empirisch zwischen 3,55 für Singapur mit dem
höchsten Grad einer freien Wirtschaft und dem Irak mit 0,1 und der unfreiesten Wirtschaft. Das arithmetische
Mittel liegt bei 1,90 mit einer Standardabweichung von 0,75. Betrachten wir die 34 Länder mit der höchsten
wirtschaftlichen Freiheit, so erhalten wir einen Mittelwert von 2,90 und eine Standardabweichung von 0,23. In
diesem Datensatz besitzt Peru mit 2,55 die unfreieste Wirtschaft.

Fälle, Fallstricke und die komparative Methode 16
Human Development Index (HDI) 1998
1,0
,9
,8
,7
,6
,5
,4
,3
,2
1,5
2,0
2,5
3,0
3,5
4,0
4,5
5,0
Regulierung der politischen Partizipation, 1999
Quelle: United Nations Human Development Program (1999) Human Development Report, 1999, New York:
Oxford University Press. S. 127-133; Marshall, Monty G./Jaggers, Keith (2000) Polity IV Project, Center for
International Development and Conflict Management, University of Maryland. Benutzte Daten stammen von der
CD-Rom zu Perry/Robertson 2002.
Abbildung 3: Die Beziehung zwischen der Regulierung der politischen Partizipation und
dem gesellschaftlichen Entwicklungsgrad
Angesichts der in Abbildung 3 dargestellten Beziehung zwischen der Regulierung der
politischen Partizipation und der Entwicklung einer Gesellschaft der im Oval
zusammengefassten Länder würde der unreflektierte quantitative Forscher zu dem Schluss
kommen, dass zwischen beiden Variablen kein Zusammenhang besteht, da dies aus seinem
Sample nicht deutlich hervorgeht. Der vergleichende Forscher kommt dagegen zu dem
Ergebnis, dass sich die beiden Variablen bedingen und kausal voneinander abhängig sein
müssen, da beide Variablen eine hohe Ausprägung besitzen. Das bedeutet, „… whereas for
the quantitative researcher the most commonly discussed risk deriving from selection bias
lies in underestimating the importance of the main causal factors that are relevant for the
larger frame of comparison, for the qualitative researcher an important part of the risk may
also lie in overestimating the importance of explanations discovered in case studies of
extreme observations” (Collier/Mahoney 1996: 71-72).
Allerdings kann durch die dargestellte Konstellation im Oval keine Schlussfolgerung
gezogen werden, weil zu wenige Informationen vorliegen. Betrachten wir den Rest der
Abbildung, so erkennen wir, dass durchaus ein Zusammenhang zwischen der Regulierung
5,5

17 Detlef Jahn
der politischen Partizipation und dem Entwicklungsgrad einer Gesellschaft besteht. Je
offener der Zugang zur politischen Beteiligung, desto höher entwickelt ist eine Gesellschaft
(Eta = .61). Allerdings erkennen wir auch gravierende Ausnahmen in beiden Dimensionen.
Die beiden Einträge unter dem Oval (Mongolei und Papua-Neuguinea) verdeutlichen, dass
die gesellschaftliche Entwicklung trotz politischer Offenheit nicht weitreichend sein muss.
Andererseits demonstrieren die Länder oben links in der Abbildung, dass gesellschaftliche
Entwicklung auch ohne politische Zugangschancen für einen großen Teil der Gesellschaft
hoch ausgeprägt sein kann.
Die fallspezifische Interpretation lässt sich wiederum an Landmans Survey zur
Begründung der Entstehung und Stabilität von Demokratie innerhalb unterschiedlicher
Untersuchungsstrategien belegen. Qualitativ vergleichende Studien und Fallstudien betonen
fallspezifische Aspekte für die Qualität der Demokratie, wie die historische Entwicklung
und politische Kultur (Moore 1966; Putnam 1993).
Die Konkordanzmethode verstößt eklatant gegen die Forderung, dass die abhängige
Variable eine möglichst deutliche Varianz aufweisen muss. Wenngleich die
Konkordanzmethode wertvolle Hinweise für die Eliminierung von ursächlichen Faktoren
geben kann, so ist sie nicht für die Verifizierung von Theorien geeignet. „We can also learn
nothing about a causal effect from a study which selects observations so that the dependent
variable does not vary” (King et. al. 1994: 147). Das Problem der Invarianz trifft – im
Gegensatz zum selection bias – auch auf die unabhängigen Variablen zu (Collier/Mahoney
1996: 74). 13 Die Erzeugung von Varianz durch das Forschungsdesign ist die wesentliche
Voraussetzung, um Kovarianz und damit Zusammenhänge zu erfassen. Ohne die
Beurteilung von Kovarianz kann keine Hypothese falsifiziert und noch viel weniger
verifiziert werden. Deshalb ist die eingangs erwähnte Maxime von Guy Peters so
bedeutungsvoll in der vergleichenden Sozialforschung.
Auch im Bereich von Zeitreihen kann ein selection bias auftreten, wenn nicht auf
neutrale Weise der Endpunkt festgelegt werden kann. Erscheint zum Beispiel ein Wert auf
der abhängigen Variable als besonders und möchte man diesen erklären, wählt man auf der
abhängigen Variable aus. Geddes (1990: 146-148) bezieht sich in ihrem Beispiel auf Albert
Hirschmans (1973) Studie der Inflationsbekämpfung in Chile. Er stellt die Hypothese auf,
dass Inflation einen pazifizierenden Einfluss hat, da sie allen Beteiligten den Eindruck
vermittelt, einen größeren Teil vom gesamten Kuchen zu erhalten. Wenn die
gesellschaftlichen Gruppen dieses „Spiel“ lange genug gespielt haben, entstehe ein
Lerneffekt über die Nutzlosigkeit dieses Spiels und die Inflation nimmt ab. Hirschman
beobachtet die Inflation in Chile von 1930 bis 1961, die in dieser Zeit zwischen -5 und 84
Prozent schwankte. Er beendet seine Analyse mit der Stabilisierungspolitik von Jorge
Allessandri, als es gelang, die Inflation bei 10 Prozent zu halten. Geddes hebt hervor, dass
dieser Rückgang der Inflation nur eine Episode der chilenischen Inflation darstellt und
schon zwei Jahre danach keine Gültigkeit mehr besitzt, wie dies auch aus Abbildung 4
deutlich hervorgeht.
13 Ein schlechtes Auswahlkriterium ist es ebenfalls, die Fälle anhand von vermuteten Kausalitäten auszuwählen. In
dieser Situation werden die Fälle nach der abhängigen und einer wesentlichen unabhängigen Variable ausgewählt
und es ist fast unmöglich, eine Hypothese auf Grundlage einer solchen Fallauswahl zu falsifizieren (King et. al.
1994: 142-144). Wie schon zuvor erwähnt, kann unter gewissen Bedingungen von dieser Forderung abgewichen
werden (Brady/Collier 2004). Allerdings führen solche abweichenden Forschungsdesigns eher zu fundamentalen
Fehlinterpretationen, als wenn man sich an die Regeln hält. Wie so oft kann man gewisse Regeln missachten,
wenn man sich der Implikationen bewusst ist.

Fälle, Fallstricke und die komparative Methode 18
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
-10
1930
1933
1936
1939
1942
1945
Quelle: 1930 bis 1961 von Hirschman (1973: 160); 1962 bis 1972 von World Bank (2002).
1948
1951
Abbildung 4: Inflationsrate in Chile, 1930 – 1972
1954
1957
1960
Hirschmans Endpunkt
der Untersuchung (1961)
Selbst wenn man die Hyperinflation Mitte der 70er Jahre, als diese auf über 500 Prozent
anstieg, nicht berücksichtigt, zeigt sich, dass die Inflation nach dem Endpunkt von
Hirschmans Studie eher über der Inflationsrate von 1930 bis 1950 lag. Geddes (1990: 147)
schlussfolgert daraus: „Even with the hyperinflation of 1973-76 excluded, the figure shows
no evidence that groups had learned the futility of pressing inflation demands or that
political leaders had learned to solve the problem. Rather, 1960 and 1961 appear to be
unusual years, best explained by the orthodox stabilization policies of Chile’s last
conservative administration before the military seized power in 1973.”
Eine Lösung des Problems besteht darin, nicht auf Grundlage der abhängigen
Variablen – oder einer Variablen, die unmittelbar mit der abhängigen Variablen
zusammenhängt, – die Fallauswahl zu treffen, da dies zu verfälschten Ergebnissen führt
(Achen 1986; King 1989: Kapitel 9): „In short, selecting cases on the dependent variable
entails the high probability of getting the wrong answer“ (Geddes 1990: 149). Selbst wenn
solche Studien durchaus einen ideographischen Nutzen besitzen und detailliert Prozesse
nachzeichnen können, vermögen sie nicht Theorien oder Hypothesen zu testen
(Achen/Snidal 1989). Vielmehr sollten auf Grundlage einer möglichst irrelevanten
unabhängigen Variable die Fälle ausgewählt werden. Geschieht die Auswahl der Fälle
aufgrund der unabhängigen Variable, also sozusagen durch eine vertikale Trennlinie in
Graphik 2, ist die abhängige Variable immer noch frei, um über das gesamte Spektrum zu
variieren. Solange wir es mit einem linearen, homogenen Zusammenhang zu tun haben,
1963
1966
1969
1972

19 Detlef Jahn
beeinträchtigt die Auswahl auf der unabhängigen Variablen den Steigungsgrad der Geraden
nicht (King et. al. 1994: 137). Dies wird in Abbildung 2 an der Fallauswahl nach dem
Auswahlkriterium von Perry und Robertson deutlich.
Allerdings wählen viele Studien ihre Fälle nach der abhängigen Variable aus.
Schließlich sind wir an einem Phänomen interessiert, das wir erklären wollen. Wenn jedoch
auf der abhängigen Variable ausgewählt wird, gilt, dass die Fälle möglichst repräsentativ
das Spektrum der Ausprägung der abhängigen Variablen abdecken müssen (King et. al.
1994: 141). Man sollte also Überlegungen anstellen, welche Kausalmechanismen hinter
dem interessierenden Phänomen Gültigkeit besitzen können und danach Fälle auswählen,
welche die Kausalmechanismen belegen, vor allem aber auch falsifizieren können. Auf
jeden Fall ist besondere Vorsicht bei Forschungsdesigns geboten, die aufgrund der
abhängigen Variablen die Fälle auswählen. Eine weitere analytisch anspruchsvollere und
zuverlässigere Möglichkeit der Fallauswahl besteht im Rückgriff auf Theorien, wobei
Theorien mittlerer Reichweite besondere Vorteile für Analysen in der vergleichenden
Politikwissenschaft bieten.
8 Theorie, theoretische Reichweite und Fallauswahl
Theorien strukturieren den Untersuchungsbereich und leiten die empirische Untersuchung.
Darüber hinaus geben sie auch Hinweise für die Fallauswahl, denn Fälle sind jene
Einheiten eines Untersuchungsdesigns, welche die Informationen für die Variablen tragen.
Ein wesentliches Kriterium für die Einteilung von Theorien in der vergleichenden
Politikwissenschaft ist die Reichweite einer Theorie (Jahn i.E.). Es lassen sich Theorien
unterscheiden, die eine Allgemeingültigkeit anstreben. Diese gehen entweder von
individuellem Verhalten aus und konstruieren die gesellschaftlichen Abläufe aus der
Perspektive des individualistischen Methodologismus. Neben diesen Mikrotheorien
existieren auf der anderen Seite so genannte Makrotheorien, die gesellschaftliche Prozesse
anhand kybernetischer Gesetze oder funktionalistischer Prämissen bestimmen. Daneben
lassen sich noch Theorien mittlerer Reichweite bestimmen, die eine explizite
Fallperspektive aufweisen, weil sie keine Allgemeingültigkeit beanspruchen, sondern
lediglich auf bestimmte Fälle zutreffen (Merton 1968, LaPalombara 1974).
Allgemeine Theorien sind bei allen Forschungsdesigns mit unterschiedlichster Fallzahl
anwendbar. Allerdings können solche Theorien nur in Untersuchungsdesigns bestätigt
werden, die alle Fälle berücksichtigen oder eine Fallauswahl auf Grundlage des
Zufallprinzips treffen. Die Zufallsauswahl ist jedoch, wie schon zuvor angemerkt, oftmals
in der vergleichenden Politikwissenschaft nicht praktikabel. Ein alternatives Vorgehen ist
die gewichtete negative Fallauswahl, wie sie im Zusammenhang mit der globalvergleichenden
Analyse vorgestellt wurde oder das most different systems design, welches
auf einer positiven Fallauswahl beruht und der Logik folgt, dass die Ergebnisse
höchstwahrscheinlich verallgemeinerbar sind. Allerdings deutet die Einschränkung
„höchstwahrscheinlich“ schon auf Grenzen der Allgemeingültigkeit von Untersuchungen in
der Tradition des most different systems designs hin. Zwar ist es plausibel, dass, wenn ein
Verhalten in unterschiedlichen Gesellschaften, wie Burma, den USA, Pakistan, Sierra
Leone und Lichtenstein, anzutreffen ist, dieses auch in den anderen ca. 200 Staaten der

Fälle, Fallstricke und die komparative Methode 20
Erde Gültigkeit besitzt. Sicher kann man bei diesem Forschungsdesign jedoch letztendlich
nicht sein.
Daher erlangen Theorien mittlerer Reichweite ihre besondere Bedeutung in der
vergleichenden Politikwissenschaft. Durch die Festlegung des Gültigkeitsbereichs
spezifizieren sie die Grundgesamtheit der Fälle, auf welche die Aussagen zutreffen sollen.
Somit unterstützen Theorien mittlerer Reichweite die Fallauswahl.
Theorien mittlerer Reichweite lassen sich in besonders produktiver Weise mit dem
most similar systems design kombinieren, da diese Theorien eindeutige Kriterien für ihren
Gültigkeitsbereich angeben und somit verifizierbar sind. Aus diesem Grund stellen global
vergleichende Analysen und das most similar systems design die zuverlässigsten
Forschungsdesigns in der vergleichenden Politikwissenschaft dar.
9 Schlussfolgerungen
Fälle und Fallauswahl sind zentrale Begriffe der vergleichenden Politikwissenschaft. Fälle
sind Informationsträger für Kausalanalysen. Deshalb ist es notwendig, sich innerhalb eines
Forschungsdesigns ausgiebig Gedanken über die Fallauswahl zu machen. Die Fallauswahl
muss zumindest begründet werden und es muss sichergestellt werden, wofür der Fall einen
Fall darstellen soll. Diese Frage bezieht sich auf die Grundgesamtheit, zu welcher der Fall
oder die Fälle gehören. Wenn Aussagen gemacht werden, die über den untersuchten Fall
oder die untersuchten Fälle hinausreichen, muss zumindest der Status des Falles oder der
Fälle im Rahmen einer definierten Grundgesamtheit geklärt werden.
Anhand des Kriteriums Fallauswahl lassen sich Typen von vergleichenden
Analysestrategien entwickeln, welche die ambivalente Trennung von statistischen und
nichtstatistischen Verfahren umgehen. In Verbindung mit den unterschiedlichen
Erkenntnisinteressen ergibt sich die folgende Einteilung:
Fallauswahl
Positiv
Negativ
Ideographisch
Kontrastierende Analysen
Parallel-vergleichende theoretische
Analysen
Forschungslogik
Nomothetisch
Konkordanzmethode
Differenzmethode
DS-SO
SS-DO
Most Different Systems Design
Global-vergleichende Ansätze
Most Similar Systems Design

21 Detlef Jahn
Abbildung 5: Strategien des Vergleichs
Abbildung 5 verdeutlicht, dass das wesentliche Problem ideographischer Studien die
positive Fallauswahl ist, die immer mit dem Problem des selection bias zusammenfällt.
Wenngleich ideographische Studien den Vergleich durchaus sinnvoll anwenden können,
besteht ein wesentliches Problem darin, dass Theorien mit dieser Art von Studien nicht
falsifiziert und noch weniger verifiziert werden können. Ein Hauptziel ideographischer
Studien besteht in der Generierung von Hypothesen und (eventuell) Theorien. Die
Konsequenz, die sich aus diesem Verfahren ergibt, besteht darin, dass immer mehr
Hypothesen generiert werden, die aber letztendlich nicht auf ihre Gültigkeit getestet
werden. 14 Durch diese Praxis entsteht eine unübersichtliche Konkurrenz verschiedenster
Hypothesen, die der Effizienz der vergleichenden Politikwissenschaft im Wege steht.
Daher ist es notwendig, vermehrt Forschungsdesigns derart zu entwickeln, dass
Hypothesen falsifizierbar sind (King et. al. 1994: 100-105; Brady/Collier 2004). Noch
anspruchsvoller sind Forschungsdesigns, die es ermöglichen Hypothesen und Theorien zu
verifizieren, was nur mit repräsentativen Fällen praktiziert werden kann, die den selection
bias minimieren. Studien der vergleichenden Politikwissenschaft sind potenziell dazu in der
Lage. Von diesem Anspruch aus betrachtet sind global vergleichende Studien und
Untersuchungen in der Tradition des most similar systems designs am besten geeignet,
diese Aufgaben zu erfüllen. In beiden Studien wird die Grundgesamtheit selbst, oder eine
(große) Anzahl der Fälle durch eine negative Fallauswahl ermittelt. Bei der global
vergleichenden Strategie ist die Grundgesamtheit durch alle Länder der Erde vorgegeben.
Im most similar systems designs wird dies durch Theorien mittlerer Reichweite erreicht.
Studien, die das most different systems design anwenden, erfüllen die Kriterien der
Hypothesenfalsifikation und -verifikation unter gewissen Umständen und sind die
analytisch stärkste Methode mit einer positiven Fallauswahl. Werden die Zusammenhänge
zwischen den unterschiedlichen Systemen nicht bestätigt, ist die Hypothese eindeutig
falsifiziert. 15 Bestätigt sich die Hypothese über unterschiedliche Systeme, ist sie mit
Einschränkungen bestätigt. Diese Einschränkungen beziehen sich auf die
Unterschiedlichkeit der Fälle und die Wahrscheinlichkeit, doch noch widersprechende Fälle
zu entdecken.
Der Großteil der vergleichenden Strategien fällt jedoch in den Bereich ideographischer
und nomothetischer Untersuchungen mit einer positiven Fallauswahl. Wenngleich diese
Untersuchungsstrategien den Vergleich systematisch und bewusst anwenden können, leiden
sie doch alle am selection bias, was der Falsifikation und Verifikation von Hypothesen und
Theorien im Wege steht.
14 Dies wird auch durch Qualifikationsforderungen begünstigt, die davon ausgehen, dass Hypothesen möglichst
bestätigt werden müssen. Beiträge, die Hypothesen lediglich falsifizieren, werden oftmals von Verlagen und
Zeitschriften abgelehnt (Peters 1998: 135). Dieses Problem wird dadurch verschärft, dass Qualifikationsarbeiten
aus (vermeidbaren) forschungspragmatischen Gründen häufig ideographische Studien oder Studien mit einer
positiven Fallauswahl darstellen. Damit bieten viele junge Wissenschaftler immer wieder neue Theorieangebote
an, die nicht hinreichend getestet wurden. Diese wissenschaftliche Sozialisation führt darüber hinaus dazu, dass
dann ideographische Vorgehensweisen erlernt wurden und im späteren Wissenschaftlerleben kein Bedürfnis mehr
besteht, auch nomothetische und möglichst repräsentative Studien durchzuführen.
15 Allerdings stoßen wir auch hier auf das Problem der probabilistischen Kausalmechanismen, welche die
Eindeutigkeit der Untersuchungsergebnisse einschränkt.

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