Methoden der Sozialwissenschaften: Übungs-Testlets für den TestAS

Sozialwissenschaftler wollen oft die Wirkung einer politischen Maßnahme kennen, etwa eines höheren Mindestlohns, können aber selten ein randomisiertes Experiment durchführen, in dem manche Regionen die Maßnahme per Zufall erhalten. Einfach Regionen mit und ohne Maßnahme zu vergleichen ist riskant, weil sich die Regionen in vielen anderen Hinsichten unterscheiden können. Auch der Vergleich einer Region vor und nach der Maßnahme ist riskant, weil sich zur selben Zeit anderes geändert haben kann, etwa die allgemeine Wirtschaftslage.

Ein natürliches Experiment nutzt eine Situation, in der eine Maßnahme oder ein Ereignis manche Gruppen betrifft, andere, ähnliche Gruppen aber nicht, aus Gründen, die mit dem untersuchten Ergebnis wenig zu tun haben. Ein berühmtes Beispiel ist eine 1994 veröffentlichte Studie der Ökonomen David Card und Alan Krueger. Als der US-Bundesstaat New Jersey 1992 seinen Mindestlohn erhöhte, tat das benachbarte östliche Pennsylvania dies nicht. Card und Krueger befragten Schnellrestaurants auf beiden Seiten der Grenze vor und nach der Erhöhung. Entgegen der Vorhersage des einfachen ökonomischen Modells fanden sie keinen Rückgang der Beschäftigung in New Jersey im Vergleich zu Pennsylvania. Die Studie löste eine lange Debatte aus, und spätere Forschung hat ihre Methoden und Ergebnisse verfeinert.

Die in solchen Studien verwendete Methode heißt Differenz-von-Differenzen (difference-in-differences). Zuerst wird die Veränderung über die Zeit für die von der Maßnahme betroffene Gruppe berechnet, die Behandlungsgruppe. Dann wird dieselbe Veränderung für die nicht betroffene Gruppe berechnet, die Kontrollgruppe. Die Veränderung der Kontrollgruppe zeigt, was ohne die Maßnahme in der Behandlungsgruppe wahrscheinlich geschehen wäre, etwa wegen eines allgemeinen wirtschaftlichen Trends. Die Wirkung der Maßnahme wird als Differenz zwischen den beiden Veränderungen geschätzt.

Die Methode beruht auf einer wichtigen Annahme, der Annahme paralleler Trends: Ohne die Maßnahme hätte sich das Ergebnis in beiden Gruppen gleich entwickelt. Forschende prüfen diese Annahme, indem sie untersuchen, ob die beiden Gruppen in den Jahren vor der Maßnahme ähnlichen Trends folgten. Wuchs die Behandlungsgruppe schon vor der Maßnahme schneller, ist die Schätzung verzerrt. Weitere Gefahren sind Ereignisse, die zur selben Zeit wie die Maßnahme nur eine Gruppe betreffen, und Menschen, die als Reaktion auf die Maßnahme zwischen den Gruppen wechseln.

Die Tabelle zeigt erfundene Zahlen für eine ähnliche Studie.

Umfrageergebnisse werden oft als Kreuztabellen dargestellt, also als Tabellen, die zeigen, wie sich die Antworten auf eine Frage über die Kategorien einer anderen verteilen. Um sie richtig zu lesen, muss man darauf achten, worauf sich die Prozentwerte beziehen.

Prozentwerte lassen sich auf drei Arten berechnen. Zeilenprozente zeigen die Verteilung innerhalb jeder Zeile, etwa wie viel Prozent der jungen Menschen jede Antwort geben; jede Zeile ergibt dann 100 %. Spaltenprozente zeigen die Verteilung innerhalb jeder Spalte, etwa wie viel Prozent aller „Ja“-Antworten aus jeder Altersgruppe stammen. Gesamtprozente beziehen jede Zelle auf die ganze Stichprobe. Welche Art angemessen ist, hängt von der Frage ab. In der Regel werden zum Vergleich von Gruppen, die durch die unabhängige Variable bestimmt sind, die Prozente innerhalb dieser Gruppen berechnet: Um zu sehen, ob das Alter eine Meinung beeinflusst, vergleicht man, wie viel Prozent jeder Altersgruppe diese Meinung vertreten.

Unterschiede zwischen Prozentwerten werden in Prozentpunkten angegeben. Wenn 40 % der einen Gruppe und 60 % der anderen zustimmen, beträgt der Unterschied 20 Prozentpunkte, obwohl der zweite Wert 50 % höher ist als der erste.

Die Fallzahl ist wichtig. Ein Prozentwert, der auf 20 Befragten beruht, ist viel weniger verlässlich als einer, der auf 2000 beruht, und Berichte sollten für jede Gruppe immer die Fallzahl angeben. Wichtig ist auch zu prüfen, ob Kategorien wie „weiß nicht“ ausgeschlossen wurden.

Schließlich zeigt ein Unterschied zwischen Gruppen, wie bei jedem Zusammenhang, für sich allein keine Ursache. Altersunterschiede in Meinungen können die Lebensphase, die Generation oder andere Merkmale widerspiegeln, die sich zwischen Altersgruppen unterscheiden, etwa die Bildung.

Bevor man eine Tabelle deutet, helfen vier Fragen: Welche Grundgesamtheit beschreiben die Daten, wie wurde die Stichprobe gezogen, wie war die Frage formuliert und welche Kategorien wurden gezählt? Dann lässt sich eine Kreuztabelle systematisch lesen, zuerst entlang der Zeilen, um Gruppen zu vergleichen, dann die Spalten hinunter, um zu sehen, woher die Summen kommen. Es ist auch sinnvoll, einige Prozentwerte selbst zu berechnen, statt sich auf den Begleittext einer Tabelle zu verlassen, denn Berichte heben manchmal die dramatischste Zahl hervor.

Die Tabelle unten zeigt fiktive Ergebnisse einer Befragung von 1000 Personen, die gefragt wurden, ob sie ein Autoverbot in der Innenstadt unterstützen.