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"Im Vordergrund eines Großteils quantitativer Sozialforschung steht die Schätzung von kausalen Effekten. Um ein besseres Verständnis des Problems der kausalen Inferenz zu entwickeln, wird in diesem Beitrag das Kausalitätsproblem anhand einer klassischen Frage der Bildungssoziologie veranschaulicht: Dem Effekt der sozialen Zusammensetzung der Mitschüler auf die Leistungen von Schülern. Dabei werden nach einer Einführung in die Frage von Peer-Effekten in der Schule der kontrafaktische Ansatz zur Kausalität sowie das fundamentale Problem der Kausalanalyse anhand dieses Beispiels verdeutlicht und anschließend sowohl Experimente als auch eine Reihe von statistischen Verfahren zur Lösung des Selektionsproblems diskutiert. Im Einzelnen behandelt der Beitrag neben der Kontrolle nach Kovariaten durch die heute gängigen Regressionsmodelle, Matchingverfahren (etwa Propensity Score Matching), Fixed-Effekt und Difference-in-Difference-Modelle sowie instrumentelle Variablen und das Regression Discontinuity Design. Das Augenmerk der Einführung liegt nicht auf dem mathematischen Hintergrund oder den Schätzverfahren sondern vielmehr auf der generellen Logik der Ansätze sowie den impliziten Annahmen. Abschließend wird der adäquate Umgang mit möglichen Selektionsprozessen anhand einer beispielhaften Analyse zu Kontexteffekten in der Schule veranschaulicht." (Autorenreferat)

"Im Vordergrund des Beitrags steht die Erweiterung der bisherigen Erklärungsansätze zu Einstellungen zur sozialen Gerechtigkeit, welche sich vornehmlich auf rationale Motive im Hinblick auf die soziale Position und normative Wertvorstellungen aus dem kulturellen Kontext beziehen. Diese traditionellen Ansätze werden um Einflüsse der regionalen Arbeitslosigkeit ergänzt. Eine zentrale Rolle nimmt dabei zunächst die theoretische Auseinandersetzung mit dem Einfluss des regionalen Kontextes auf Einstellungen und Handlungen im Allgemeinen ein. Ausgehend von Boudons cognitivist model werden diese Mechanismen anschließend in ein umfassendes theoretisches Konzept zusammen mit den rationalen und normativen Einflussfaktoren integriert. In einem zweiten Schritt wird das erweiterte theoretische Modell mit Hilfe von Mehrebenenmodellen empirisch überprüft. Datenbasis sind zum einen die Umfragedaten des International Social Justice Project aus 2006 und zum anderen die Informationen zu Raumordnungsregionen der Arbeitsmarktstatistik der Bundesagentur für Arbeit. Die empirischen Analysen unterstützen weitgehend die Untersuchung von regionalen Einflussfaktoren neben individuellen Merkmalen." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Officer-involved killings and racial bias in policing are controversial political issues. Prior research indicates that (perceived) group threat related to political mobilization, economic competition, and the threat of black crime are is an important explanations for variations in police killings across cities in the United States. We argue that a diverse police force that proportionally represents the population it serves mitigates group threat and thereby reduces the number of officer-involved killings. Count models support our argument. They show that group threat is largely driven by the threat of black crime. Black-on-white homicides increase officer-involved killings of African Americans but black-on-black homicides and measures for political and economic threat do not. However, a diverse police force reduces the influence of group threat lowering the number and rate of officer-involved killings of African Americans. The findings represent one of the first analyseis of an highly relevant important contemporary issue based on a recent and high-quality dataset from January 2013 to June 2016. By highlighting the interaction between group threat and the proportional representation of minority groups in police departments, our research advances group conflict and threat theories with important theoretical and policy implications for law enforcement and representative bureaucracies more broadly.