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Faktorenanalysen sind ein elementarer Bestandteil der sozialwissenschaftlichen Forschung. Als dimensionsreduzierendes Verfahren dienen sie häufig dazu, wenige, theoretisch gut interpretierbare Konstrukte auszumachen, die den Zusammenhang zwischen einer Vielzahl beobachtbarer Variablen statistisch erklären. Sie spielen somit zugleich bei der Operationalisierung nicht direkt messbarer Größen (wie z.B. Intelligenz) eine zentrale Rolle. Dieses Buch bietet eine Einführung in die Theorie der Faktorenanalyse mit Anwendungsbeispielen. Neben den klassischen Themen der Faktorwertschätzung und der Anpassung konfirmatorischer Modelle werden auch Fragen der Populationsinvarianz und Testfairness behandelt. Ferner wird auf die spezielle Rolle eindimensionaler Modelle eingegangen. Der Fokus liegt dabei auf einem exakten Verständnis der zentralen Begriffe und Modellterme, da wohl kaum ein weiteres statistisches Verfahren derart verbreitete Missverständnisse und Fehlinterpretationen generieren kann. Insbesondere vor dem aktuellen Hintergrund einer Replikationskrise ist ein wirkliches Verständnis statistischer Verfahren gegenüber ihrer bloßen Anwendung unerlässlich. Die ausführliche Darlegung der theoretischen Begriffe in diesem Buch soll daher der notwendigen kritischen Auseinandersetzung des Forschers mit dem Verfahren dienen und insbesondere einer kochrezeptartigen Anwendung vorbeugen.

Die mit Qualitative Comparative Analysis (QCA) verbundenen konfigurationellen Methoden haben sich in den letzten Jahrzehnten als eine eigenständige Methodenrichtung entwickelt, welche innerhalb der Sozialwissenschaften aber auch darüber hinaus vermehrt Aufmerksamkeit findet. Dabei hat rund um den ursprünglich als Qualitative Comparative Analysis bezeichneten Ansatz eine breite, sich in verschiedene Richtungen entwickelnde Methodenentwicklung stattgefunden. Das Lehrbuch führt zuerst in die wissenschaftstheoretischen Grundlagen der konfigurationellen Methoden ein. Nach einer knappen Darstellung der mengentheoretischen Basis der Berechnungen, wird dann zuerst die ursprüngliche, auf dichotome Mengen aufbauende crisp-set QCA (csQCA) ausführlich dargestellt. Der Schwerpunkt liegt hier auf der Darstellung der grundlegenden Prinzipien auch anhand von didaktischen Beispielen. Im weiteren Verlauf werden dann Weiterentwicklungen wie multi-value QCA (mvQCA) sowie das mit fuzzy-sets arbeitende fsQCA vorgestellt. Die Ausführungen richten sich dabei vor allem an Studierende und Wissenschaftler, welche sich in die Methodik einarbeiten wollen und stellt daher eine grundlegende Einführung in die Grundideen der Analyse mit QCA dar, welche von Übungsaufgaben flankiert werden. Ein besonderes Augenmerk liegt dabei auch auf der Anwendung der Methodik mit einschlägiger Software wie TOSMANA (Tool for Small-N Analysis) und dem QCA Add-In, welches einfache Berechnungen mit den unterschiedlichen Varianten von QCA direkt in Excel ermöglicht.

This book outlines the richness of case study approaches in their contribution to theory. It offers master and doctoral students a systematic overview of how to conduct case study research considering the variety of its approaches. A continuum of theory is outlined in order to clarify the contribution of research designs to theory. Research topics, research questions, and the role of the theoretical and empirical state of the art are discussed. The conceptual framework is displayed as an orientation, guiding the study theoretically as well as methodologically. The core of the book is the investigation into the main approaches of case study re-search. Exploratory, explanatory, constructivist, and extended case study approaches are outlined and compared. Commonalities and differences in data collection and data analysis within case study research are deepened.