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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

Das Groß-N-Design

verfasst von : Anne-Kathrin Fischer, Achim Goerres

Erschienen in: Handbuch Methoden der Politikwissenschaft

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

In diesem Beitrag werden die Logik und Anwendungsfelder von quantitativen Studien mit einer großen Fallzahl (Groß-N-Studien) in der Politikwissenschaft vorgestellt. Durch eine systematische Analyse mit möglichst vielen Fällen gilt es, ein Modell mit hoher Erklärungskraft, entweder für alle Variablenzusammenhänge oder für einen ausgewählten Teil der Variablen, zu finden. Dabei steht das Aufdecken und Verstehen der Gesamtheit der empirischen Muster in den vorliegenden Daten über alle Beobachtungen hinweg im Vordergrund, während die Analyse einzelner Fälle in den Hintergrund tritt. Nach einer Einführung in den Prozess und die Anwendung von Groß-N-Studien in der Politikwissenschaft werden den Leserinnen und Lesern die breiten Möglichkeiten sowie die Grenzen der Vorgehensweisen aufgezeigt.

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Fußnoten
1
Twitter Content wurde von Yang und Leskovec (2011) zusammengestellt und umfasst ein repräsentatives Sample von 467 Millionen Tweets von 20 Millionen Usern für einen Zeitraum von sieben Monaten (Juni bis Dezember 2009). Twitter Graph wurde von Kwak et al. (2010) erstellt und zeigt alle Nutzer als Knotenpunkte ihrer Verbindungen mit anderen Nutzern von Twitter im Jahre 2009. Diese Datenbank umfasst 1,47 Milliarden Verbindungen.
 
3
Der DMSP-OLS (Defense Meteorological Satellite Program’s Operational Linescan Systems) wird von der US National Oceanic and Atmospheric Administration zur Verfügung gestellt. Siehe https://​data.​noaa.​gov/​dataset/​dmsp-ols-operational-linescan-system.
 
5
Die GIS Software Maptitude ist ein geographisches Analysesystem, das auch für wissenschaftliche Zwecke genutzt werden kann, um die eigenen Daten kartographisch darstellen zu können. http://​www.​caliper.​com/​maptovu.​htm.
 
Literatur
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Metadaten
Titel
Das Groß-N-Design
verfasst von
Anne-Kathrin Fischer
Achim Goerres
Copyright-Jahr
2020
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-16936-7_8