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Designing Social Inquiry: Scientific Inference in Qualitative Research
Format: TaschenbuchÄndern
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9 von 9 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich.
am 19. Februar 2007
Das Buch will zeigen, was seriöses qualitativ-sozialwissenschaftliches Arbeiten ausmacht und welche Kriterien und Standards dabei zu beachten sind. Es fokussiert auf Fallstudien und geht von der erfrischenden Prämisse aus, dass gute qualitative Arbeit sich nicht prinzipiell von guter quantitativer unterscheidet. Der (aus historisch nachvollziehbaren Gründen) oft ideologisch aufgeblähte Gegensatz zwischen diesen Forschungstraditionen wird relativiert.

Im ersten Kapitel werden der Wissenschaftsbegriff erläutert, Kriterien für gute Forschung benannt, einige grundsätzliche Empfehlungen für gute Forschungsdesigns gegeben und die Hauptthemen des Buches vorgestellt. Das zweite Kapitel befasst sich mit "Descriptive Inference", d.h. Möglichkeiten und Qualitätskriterien für das Schließen von beobachteten auf nicht beobachtete Tatbestände. Auf die gleiche Weise setzt sich Kapitel 3 mit "Causality and Causal Inference", also dem Ziehen von Kausalschlüssen auseinander. Beide Kapitel präsentieren zunächst eine elaborierte mathematische Definition und ein formales Modell des beschreibenden bzw. kausalen Schließens, bevor sie auf das Handwerkszeug eingehen. Kapitel 4, "Determining What to Observe" formuliert Kriterien für die fundierte Auswahl der zu analysierenden Daten. Kapitel 5 "Understanding What to Avoid" setzt sich mit Möglichkeiten auseinander, Messfehler, Verzerrungen oder die Heranziehung überflüssiger Erklärungsvariablen zu vermeiden. Kapitel 6, "Increasing the Number of Observations", behandelt einen Kerngedanken der Autoren: Forschungsergebnisse werden umso solider, je breiter die Datengrundlage ist. Daher werden Tipps gegeben, wie innerhalb einer einzelnen Fallstudie die Datengrundlage verbreitert werden kann.

Ich habe das Buch mittlerweile zweimal in Lehrveranstaltungen eingesetzt: einmal in einem Grundstudiumskurs zu Methoden der Policy-Analyse, einmal in einem Methodenkurs für Studierende der Politikwissenschaft in der Phase der Diplom- und Masterarbeit. Meine Erfahrungen damit sind gemischt. Eine Stärke des Buches ist es auf jeden Fall, klare Kriterien für wissenschaftliche Qualität zu formulieren, zu systematischem, kontrolliertem Vorgehen zu motivieren und zu zeigen, dass diese Kriterien für gute qualitative ebenso wie für gute quantitative Forschung sinnvoll und anwendbar sind.

Für Studien- und praktische Arbeitszwecke driften die Autoren aber oft zu sehr in konzeptionelle und wissenschaftstheoretische Diskussionen ab. Die (formale) Definition der verwendeten Begriffe und Konzepte wird ein Stück weit zum Selbstzweck. Studierende, selbst in der Studienabschlussphase, brauchen nicht so sehr spitzfindige Definitionen und algebraische Modelle etwa von "Kausalität" oder des "typischen Wertes" einer Variablen. Viel wichtiger wären praktische Hinweise, mit welchen Vorgehensweisen und Arbeitstechniken die Validität eines Kausalschlusses festgestellt oder "typische" bzw. strukturelle Eigenschaften eines Falles von zufälligen Variationen unterschieden werden können. Am hilfreichsten sind dabei konkrete Forschungsbeispiele und Werkstattberichte. Solche Hinweise und Beispiele finden sich zwar in dem Buch, aber zu verstreut, zu unsystematisch und in vielen Fällen noch zu unkonkret. Ich würde mir beispielsweise am Ende jedes Kapitels eine Liste von Tipps der Art wünschen: Wenn ich valide Schlüsse ziehen will, muss ich a), b), c)...

Dies gilt umso mehr, als die präsentierten Modelle und Definitionen auf hypothetischen Überlegungen aufbauen, die für die reale Forschungspraxis nicht von Bedeutung sind (z.B. wird ein "Erwartungswert" definiert als der Durchschnitt aller Werte, den eine bestimmte Variable annehmen würde, wenn man eine Messung beliebig oft wiederholen könnte '- etwa der durchschnittliche Erfolg einer Partei bei mehrmaliger Wiederholung derselben Wahl).

Zudem wird oft zu wenig auf die Niederungen des Forschungsalltags eingegangen: Was mache ich denn, wenn meine Daten nicht die gewünschte Qualität haben? Wenn der Zugang zum Feld eingeschränkt ist? Oder die Zeit und die finanziellen Ressourcen fehlen, um die anspruchsvollen Kriterien zu erfüllen?

Fazit: Wichtige konzeptionelle Arbeit und gute Brücke zwischen rein wissenschaftstheoretischen Erörterungen und dem Forschungsalltag. Aber der letzte Schritt zum ultimativen "hands-on guide" fehlt noch.

Wenn ich könnte, würde ich 3,5 Sterne geben. Ich gebe 3 als Gegengewicht zu der sehr positiven zweiten Rezension.
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2 von 3 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich.
am 7. August 1998
Especially in an election year, the careful and critical examination of public policy and statistical findings is essential. In "Designing Inquiry..." King, Verba and Keohane explain basic statistical and methodological concepts previously only understandable to those studying the advanced social sciences. Concepts such as "endogeneity" and other logical fallacies are explained in language that is easy for the layman to understand, and in enough detail to be a gem for experts in the social sciences. The book explains in simple detail concepts that could be used by anyone to fairly evaluate the results of any study, and does it in a way that anyone can understand. Given the fact that many studies are passed off as "scientific" by journalists, politicians, and special interest groups when, in reality, they are fundamentally flawed, this book offers anyone the opportunity to learn how to critically evaluate studies, and how to reject studies t! hat are often utilized more to fool the voting public and appeal to emotion rather than logic. This book is one of the most significant ones of the decade, and should be read by all wanting to critically participate in a world where the term "scientific study" is often used more as an attempt to convince people of flawed findings rather than logically grounded results.
Sean A. McKitrick
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0 von 1 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich.
am 16. April 2009
Mit zahlreichen wertvollen Richtlinen, wie qualitative Forschung betrieben werden sollte. Die zentrale These des Buches, wonach qualitative und quantitative Forschung dieselbe Inferenz-Logik teilen, hat den Weg für Einsichten geebnet, wie über die Anwendung quantitativer Prinzipien die Präzision qualitativer Forschung verbessert werden kann.
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