Definitionen Flashcards
Was versteht man unter einer Kontexthypothese?
In der Politikwissenschaft bezieht sich eine Kontexthypothese auf die Annahme, dass das politische Verhalten, die Meinungen oder das Engagement von Individuen oder Gruppen stark vom jeweiligen Kontext beeinflusst werden, in dem sie leben oder handeln. Dabei kann der “Kontext” verschiedene Dimensionen umfassen, wie etwa soziale, ökonomische, institutionelle oder kulturelle Faktoren.
Beispiele für Kontexthypothesen in der Politikwissenschaft:
Sozialer Kontext: Die Hypothese könnte besagen, dass Menschen in einem Umfeld mit starker sozialer Ungleichheit eher dazu neigen, Parteien oder Bewegungen zu unterstützen, die sich für soziale Gerechtigkeit einsetzen.
Ökonomischer Kontext: Hier könnte eine Kontexthypothese lauten, dass in Regionen mit hoher Arbeitslosigkeit die Unterstützung für populistische Parteien zunimmt, da die wirtschaftliche Unsicherheit das Vertrauen in etablierte Parteien untergräbt.
Institutioneller Kontext: Es könnte die Hypothese aufgestellt werden, dass in Ländern mit stabilen demokratischen Institutionen eine höhere Wahlbeteiligung besteht, da das Vertrauen in die Wirksamkeit politischer Teilhabe größer ist.
Kultureller Kontext: Eine Kontexthypothese könnte besagen, dass in Gesellschaften mit einer starken Tradition von Gemeinschaftssinn und sozialem Zusammenhalt eher kollektivistische politische Entscheidungen getroffen werden.
Bedeutung der Kontexthypothese in der Politikanalyse
Die Kontexthypothese ist für die Politikwissenschaft deshalb wichtig, weil sie hilft zu verstehen, wie verschiedene Umgebungsfaktoren politische Einstellungen und Verhaltensweisen formen. Sie erlaubt es, politische Phänomene nicht isoliert, sondern eingebettet in ihren gesellschaftlichen und historischen Kontext zu analysieren. Solche Hypothesen spielen daher eine zentrale Rolle in der vergleichenden Politikwissenschaft, da sie erklären können, warum politische Entwicklungen und Strukturen in unterschiedlichen Ländern oder Regionen variieren.
Was versteht man unter einem Paneldesign?
Ein Paneldesign in der Politikwissenschaft ist eine Forschungsstrategie, die verwendet wird, um Veränderungen über die Zeit hinweg zu untersuchen. Dabei werden die gleichen Individuen, Gruppen oder Einheiten (z. B. Wähler, Haushalte, politische Akteure) wiederholt zu verschiedenen Zeitpunkten befragt oder untersucht. Das Ziel eines Paneldesigns ist es, Längsschnittdaten zu generieren, die es ermöglichen, Veränderungen im Verhalten, in Einstellungen oder Meinungen der gleichen Personen über die Zeit zu beobachten und zu analysieren.
Merkmale eines Paneldesigns in der Politikwissenschaft
Wiederholte Befragungen derselben Gruppe: Im Gegensatz zu Querschnittsstudien, bei denen verschiedene Gruppen zu einem einzigen Zeitpunkt untersucht werden, werden im Paneldesign dieselben Individuen mehrfach befragt.
Langfristige Veränderungsmessung: Da die Daten zu mehreren Zeitpunkten erhoben werden, kann das Paneldesign helfen, Ursachen und Auswirkungen politischer Ereignisse oder langfristiger Trends (z. B. sich verändernde Einstellungen gegenüber Parteien) zu analysieren.
Kausalanalyse: Durch die Beobachtung derselben Personen über die Zeit lassen sich Kausalzusammenhänge und dynamische Entwicklungen untersuchen, was in Querschnittsstudien oft schwierig ist.
Repräsentative Stichprobe: Häufig werden nationale repräsentative Stichproben verwendet, um Erkenntnisse über größere Bevölkerungsgruppen zu gewinnen.
Beispiel eines Paneldesigns in der Politikwissenschaft
Ein Beispiel für ein Paneldesign ist der German Longitudinal Election Study (GLES), bei dem die Wahlentscheidungen und politischen Einstellungen derselben Wählergruppe vor und nach verschiedenen Bundestagswahlen über einen längeren Zeitraum hinweg untersucht werden. Dies hilft, Veränderungen in den politischen Präferenzen, Einflussfaktoren auf die Wahlentscheidung und langfristige Trends in der Wählerbindung zu verstehen.
Vorteile und Herausforderungen
Vorteile: Paneldesigns erlauben tiefergehende Analysen und eine hohe Aussagekraft über zeitliche Veränderungen und Kausalzusammenhänge.
Herausforderungen: Paneldesigns sind aufwendig und kostenintensiv. Ein weiteres Problem ist das sogenannte Panelmortalität-Problem, das auftritt, wenn Teilnehmer im Laufe der Zeit aus der Studie ausscheiden, was die Repräsentativität der Daten beeinträchtigen kann.
Insgesamt sind Paneldesigns in der Politikwissenschaft besonders wertvoll für die Untersuchung politischer Dynamiken und für die Analyse, wie sich Ereignisse (wie Wahlkämpfe oder politische Krisen) auf die öffentliche Meinung auswirken.
Was versteht man unter einer mehrstufigen Zufallsauswahl in der Politikwissenschaft?
In der Politikwissenschaft bezeichnet eine mehrstufige Zufallsauswahl (auch multistage sampling) ein Verfahren zur Stichprobenziehung, bei dem die Auswahl in mehreren Schritten oder Ebenen erfolgt. Dabei werden nicht alle Einheiten direkt zufällig ausgewählt, sondern der Auswahlprozess verläuft in mehreren Schritten, bei denen jeweils eine zufällige Auswahl getroffen wird. Diese Methode wird häufig eingesetzt, wenn die Zielpopulation groß und geografisch verteilt ist, wie bei landesweiten Umfragen.
Wie funktioniert eine mehrstufige Zufallsauswahl?
Auswahl der Primärstufe: Zunächst werden größere Einheiten, wie Regionen, Städte oder Wahlkreise, zufällig ausgewählt. Diese Ebene wird auch oft als „Primäre Stichprobeneinheit“ (Primary Sampling Unit, PSU) bezeichnet.
Auswahl der Sekundärstufe: Innerhalb der bereits ausgewählten Regionen oder Städte werden nun kleinere Einheiten wie Stadtteile, Wahlbezirke oder Haushalte zufällig ausgewählt.
Auswahl der Zielpersonen: Im letzten Schritt werden in den ausgewählten Haushalten oder Einheiten die individuellen Befragungspersonen zufällig ausgewählt, etwa durch eine Zufallsauswahl unter den Haushaltsmitgliedern.
Beispiel einer mehrstufigen Zufallsauswahl in der Politikwissenschaft
Angenommen, eine nationale Wahlumfrage soll durchgeführt werden:
In der ersten Stufe werden zufällig bestimmte Bundesländer oder Wahlkreise ausgewählt.
In der zweiten Stufe wird innerhalb der ausgewählten Bundesländer eine bestimmte Anzahl von Gemeinden oder Wahlbezirken zufällig ausgewählt.
In der dritten Stufe wird innerhalb der Gemeinden eine Liste von Haushalten erstellt und zufällig eine Auswahl von Haushalten getroffen.
In der letzten Stufe wird innerhalb der Haushalte ein bestimmtes Haushaltsmitglied ausgewählt, etwa durch das Geburtstagsprinzip (z. B. die Person mit dem zuletzt vergangenen Geburtstag).
Vorteile und Herausforderungen der mehrstufigen Zufallsauswahl
Vorteile: Diese Methode spart Zeit und Kosten, weil nicht alle Haushalte im gesamten Land direkt angesprochen werden müssen. Sie erlaubt es, auch geografisch weit verteilte Populationen zu erfassen und stellt dennoch sicher, dass jede Person prinzipiell eine gleiche Chance hat, in die Stichprobe zu kommen.
Herausforderungen: Mehrstufige Zufallsauswahlen können komplex sein und sind anfällig für „Designeffekte“, die die Präzision der Schätzungen beeinflussen. Das Design muss so ausgelegt werden, dass keine systematische Verzerrung entsteht.
Anwendung in der Politikwissenschaft
Mehrstufige Zufallsauswahlen sind in politikwissenschaftlichen Studien nützlich, um repräsentative Umfragen durchzuführen und politische Meinungen oder Wahlverhalten in großen und geografisch diversifizierten Populationen zu erfassen, etwa in Wählerbefragungen, Meinungsumfragen und Studien zu sozialen oder politischen Einstellungen.
Was versteht man unter dem Informationsgehalt einer empirischen Aussage in der Politikwissenschaft?
In der Politikwissenschaft bezieht sich der Informationsgehalt einer empirischen Aussage auf das Maß an spezifischen, überprüfbaren und potenziell falsifizierbaren Informationen, die diese Aussage über ein politisches Phänomen enthält. Der Informationsgehalt ist umso höher, je präziser, differenzierter und spezifischer die Aussage ist und je mehr sie Aussagen über die Realität zulässt, die durch empirische Daten überprüft oder widerlegt werden können.
Merkmale des Informationsgehalts in empirischen Aussagen
Präzision und Spezifizität: Je genauer eine Aussage ist, desto höher ist ihr Informationsgehalt. Eine präzise Aussage könnte etwa die genaue Auswirkung einer bestimmten Politik auf ein bestimmtes Wählersegment beschreiben, z. B.: „Die Einführung von Steueranreizen für Solaranlagen erhöht die Zustimmung zur Regierungspartei unter jungen Wählern um 10 %.“
Falsifizierbarkeit: Der Informationsgehalt ist höher, wenn die Aussage so formuliert ist, dass sie potenziell widerlegt werden kann. Ein hoher Informationsgehalt liegt z. B. vor, wenn eine Hypothese konkrete, testbare Vorhersagen macht. Ein Beispiel wäre: „In Ländern mit einem Pro-Kopf-Einkommen von über 40.000 Euro ist die Wahlbeteiligung bei Parlamentswahlen durchschnittlich höher als 70 %.“
Generalisierbarkeit und Vergleichbarkeit: Aussagen mit hohem Informationsgehalt beziehen sich oft auf allgemeine Zusammenhänge und lassen sich auf verschiedene Fälle oder Situationen anwenden. Eine Aussage wie „Autoritäre Regime zeigen in wirtschaftlichen Krisenzeiten eine höhere Wahrscheinlichkeit zur Repression“ bietet mehr Informationsgehalt als eine Aussage ohne solchen Vergleichsbezug.
Untersuchung von Zusammenhängen und Kausalität: Aussagen, die kausale Zusammenhänge postulieren oder genauer untersuchen, wie eine Variable eine andere beeinflusst, haben oft einen höheren Informationsgehalt. So wäre die Aussage „Die Einführung einer Frauenquote in Parlamenten erhöht langfristig die Akzeptanz für genderbezogene Gesetze“ informativer als eine bloße Beschreibung des Status quo.
Beispiel für Aussagen mit unterschiedlichem Informationsgehalt
Geringer Informationsgehalt: „Manche Menschen wählen eher konservative Parteien.“
Hoher Informationsgehalt: „In ländlichen Regionen wählen 60 % der Wähler konservative Parteien, wobei die Wahlneigung mit dem Bildungsniveau abnimmt.“
Die zweite Aussage hat einen höheren Informationsgehalt, weil sie spezifische, überprüfbare Details enthält und klar formulierte Unterschiede beschreibt, die untersucht und getestet werden können.
Bedeutung des Informationsgehalts in der Politikwissenschaft
Ein hoher Informationsgehalt ist entscheidend für die wissenschaftliche Qualität politikwissenschaftlicher Aussagen. Er ermöglicht es, politische Hypothesen empirisch zu überprüfen und fundierte Erkenntnisse zu gewinnen, die wiederum zur Theorieentwicklung und zu politischer Entscheidungsfindung beitragen können.
Was versteht man unter einem analytischen Kollektivmerkmal in der Politikwissenschaft?
Ein analytisches Kollektivmerkmal in der Politikwissenschaft bezeichnet eine Eigenschaft oder ein Merkmal, das einer Gruppe oder einem Kollektiv von Individuen zugeschrieben wird und sich aus der Zusammenfassung individueller Merkmale oder Verhaltensweisen ergibt. Anders als individuelle Merkmale, die auf einzelne Personen bezogen sind, beschreibt ein analytisches Kollektivmerkmal die aggregierten Eigenschaften oder Verhaltensmuster der Gruppe als Ganzes.
Solche Kollektivmerkmale werden analytisch konstruiert und sind keine direkten Eigenschaften der einzelnen Mitglieder, sondern spiegeln ein Zusammenwirken oder eine Zusammenfassung von individuellen Verhaltensweisen wider.
Beispiele für analytische Kollektivmerkmale in der Politikwissenschaft
Wahlbeteiligung in einem Wahlkreis: Die Wahlbeteiligung ist kein individuelles, sondern ein kollektives Merkmal, das die Gesamtbeteiligung aller wahlberechtigten Personen in einem Wahlkreis beschreibt. Es ergibt sich durch die Aggregation des individuellen Verhaltens (Wahlteilnahme oder -enthaltung) der Wähler.
Politische Meinung einer Bevölkerungsgruppe: Wenn man von der „politischen Einstellung der Arbeiterklasse“ spricht, fasst man damit die Durchschnittswerte oder dominierenden Meinungen dieser sozialen Gruppe zusammen. Das Kollektivmerkmal beschreibt die aggregierte Meinung, nicht aber die genaue Einstellung jedes einzelnen Mitglieds.
Durchschnittliches Bildungsniveau einer Region: Diese Kennzahl ist ein analytisches Kollektivmerkmal, das durch das Durchschnittsniveau der Bildung in einer Gruppe oder Region erfasst wird. Es spiegelt den kollektiven Bildungsstand wider, ist aber keine direkte Aussage über die Bildungsniveaus einzelner Personen.
Bedeutung von analytischen Kollektivmerkmalen
Analytische Kollektivmerkmale sind in der Politikwissenschaft wichtig, weil sie helfen, überindividuelle Zusammenhänge zu analysieren, die auf politischer Ebene von Bedeutung sind. Sie ermöglichen es, Gruppenverhalten, kollektive Einstellungen oder gesellschaftliche Trends zu untersuchen und daraus politische Schlüsse zu ziehen. Solche Merkmale sind zentral in der vergleichenden Politikwissenschaft und bei der Analyse sozialer und politischer Strukturen, da sie politische Entscheidungsfindungen und Entwicklungen auf kollektiver Ebene beeinflussen können.
Was versteht man unter dem Trennschärfekoeffizienten für ein Item in der Politikwissenschaft?
Der Trennschärfekoeffizient eines Items ist ein Maß in der empirischen Sozialforschung und Politikwissenschaft, das angibt, wie gut ein einzelnes Item (z. B. eine Frage in einem Fragebogen) zwischen den unterschiedlichen Ausprägungen der Gesamtvariable oder des Gesamtkonstrukts, das gemessen wird, unterscheiden kann. Der Koeffizient zeigt also, wie stark ein einzelnes Item mit dem Gesamtergebnis eines Tests oder einer Skala korreliert.
Bedeutung des Trennschärfekoeffizienten in der Politikwissenschaft
In der politikwissenschaftlichen Umfrageforschung und Meinungsforschung wird häufig mit Skalen gearbeitet, um komplexe Konstrukte wie politische Einstellungen, ideologische Orientierungen oder demokratische Zufriedenheit zu messen. Der Trennschärfekoeffizient hilft dabei zu bewerten, ob ein Item gut zu der Skala passt und sinnvoll zur Messung des Gesamtkonstrukts beiträgt. Ein hoher Trennschärfekoeffizient bedeutet, dass das Item gut zwischen unterschiedlichen Ausprägungen des Gesamtkonstrukts unterscheidet und stark mit diesem korreliert.
Interpretation des Trennschärfekoeffizienten
Hoher Trennschärfekoeffizient (z. B. > 0,5): Das Item unterscheidet gut zwischen Personen mit hohen und niedrigen Werten auf der Gesamtskala und ist daher geeignet, die Gesamtvariable zu messen.
Mittlerer Trennschärfekoeffizient (z. B. 0,3 bis 0,5): Das Item trägt mäßig zur Messung des Konstrukts bei, kann aber je nach Kontext sinnvoll sein.
Niedriger Trennschärfekoeffizient (z. B. < 0,3): Das Item korreliert schwach mit dem Gesamtergebnis und unterscheidet nicht gut zwischen verschiedenen Ausprägungen. Solche Items könnten das Gesamtergebnis verfälschen und werden oft aus der Skala entfernt.
Beispiel für die Anwendung des Trennschärfekoeffizienten in der Politikwissenschaft
Stellen wir uns eine Skala vor, die politische Zufriedenheit misst und aus mehreren Items besteht, wie etwa:
„Ich bin zufrieden mit der Arbeit der Regierung.“
„Ich habe Vertrauen in die Institutionen unseres Landes.“
„Die politischen Entscheidungsträger vertreten meine Interessen.“
Wenn der Trennschärfekoeffizient für das Item „Ich habe Vertrauen in die Institutionen unseres Landes“ sehr hoch ist, bedeutet dies, dass dieses Item stark mit der Gesamtskala zur politischen Zufriedenheit korreliert und gut zwischen Personen mit hoher und niedriger politischer Zufriedenheit unterscheidet. Ein Item mit einem niedrigen Trennschärfekoeffizienten hingegen würde die Trennschärfe der Skala insgesamt senken und möglicherweise zur Verzerrung der Messung führen.
Bedeutung für die Skalengüte
Ein hoher Trennschärfekoeffizient ist entscheidend für die Güte einer Skala, da er zeigt, dass die einzelnen Items tatsächlich das zu messende Konstrukt (z. B. politische Zufriedenheit oder demokratische Orientierung) sinnvoll erfassen und differenziert darstellen können.
Was versteht man unter dem ökologischen Fehlschluss in der Politikwissenschaft?
Der ökologische Fehlschluss in der Politikwissenschaft bezeichnet den Fehler, der entsteht, wenn aus Daten auf Aggregatebene (z. B. Durchschnittswerte oder Anteile für Gruppen, Regionen oder Länder) auf das Verhalten oder die Merkmale einzelner Individuen geschlossen wird. Dieser Fehlschluss tritt auf, wenn Zusammenhänge, die auf der Ebene von Kollektiven oder Gruppen bestehen, fälschlicherweise auf die Individualebene übertragen werden.
Beispiel für den ökologischen Fehlschluss
Angenommen, eine Studie zeigt, dass in Regionen mit einer hohen Arbeitslosenquote auch die Wahlunterstützung für populistische Parteien höher ist. Es wäre ein ökologischer Fehlschluss, daraus zu schließen, dass arbeitslose Individuen innerhalb dieser Region häufiger populistische Parteien wählen. Die höhere Unterstützung könnte auch von anderen Bevölkerungsgruppen in der Region kommen oder durch andere Faktoren beeinflusst sein.
Warum tritt der ökologische Fehlschluss auf?
Der Fehlschluss entsteht, weil Aggregatebene-Daten (z. B. Durchschnittswerte) nur Informationen über die Gruppe als Ganzes liefern und nicht über die individuelle Verteilung innerhalb der Gruppe. Zusammenhänge, die auf der Ebene von Regionen oder Ländern bestehen, spiegeln also nicht unbedingt Zusammenhänge auf der Ebene einzelner Individuen wider.
Folgen und Herausforderungen
Der ökologische Fehlschluss kann zu Fehlinterpretationen und falschen politischen Schlussfolgerungen führen. Politikwissenschaftliche Analysen müssen daher sorgfältig unterscheiden, ob sie auf die individuelle oder auf die Aggregatebene abzielen, und sicherstellen, dass Schlussfolgerungen nur auf der jeweiligen Ebene gezogen werden.
Maßnahmen zur Vermeidung
Individualdaten analysieren: Wo möglich, sollten Daten auf der individuellen Ebene verwendet werden, um Aussagen über individuelles Verhalten oder individuelle Merkmale zu treffen.
Hierarchische Modelle verwenden: Diese Modelle kombinieren Daten auf unterschiedlichen Ebenen (z. B. Individuum und Region) und können helfen, Zusammenhänge besser zu verstehen, ohne Fehlschlüsse zu ziehen.
Der ökologische Fehlschluss ist ein zentraler methodischer Fallstrick in der Politikwissenschaft und anderen Sozialwissenschaften und unterstreicht die Notwendigkeit einer sorgfältigen Datenauswahl und -analyse.
Was versteht man unter der internen Konsistenz von Items in der Politikwissenschaft?
In der Politikwissenschaft (und allgemein in den Sozialwissenschaften) bezeichnet die interne Konsistenz von Items ein Maß dafür, wie gut mehrere Fragen oder Aussagen (Items) innerhalb einer Skala oder eines Tests dasselbe Konstrukt oder dieselbe Dimension messen. Sie gibt an, wie stark die Items miteinander korrelieren und ob sie inhaltlich zusammenpassen. Ein hoher Wert der internen Konsistenz deutet darauf hin, dass die Items zuverlässig dasselbe Konzept erfassen und somit gemeinsam zu einer validen Skala beitragen.
Messung der internen Konsistenz
Die interne Konsistenz wird häufig durch statistische Kennzahlen erfasst, wie etwa:
Cronbachs Alpha: Dies ist das gebräuchlichste Maß für die interne Konsistenz. Ein Cronbachs-Alpha-Wert zwischen 0 und 1 zeigt an, wie zuverlässig die Items eine Skala bilden. Ein Wert von 0,7 oder höher wird oft als akzeptabel angesehen, wobei Werte über 0,8 als gut gelten. Hohe Werte deuten darauf hin, dass die Items stark miteinander korrelieren und daher das gleiche zugrunde liegende Konstrukt messen.
Split-Half-Reliabilität: Hierbei wird die Skala in zwei Hälften geteilt, und die Korrelation zwischen den beiden Hälften wird berechnet. Wenn die Hälften hoch korrelieren, ist die interne Konsistenz hoch.
Beispiel für interne Konsistenz in der Politikwissenschaft
Stellen wir uns eine Skala zur Messung der politischen Partizipationsbereitschaft vor, die aus mehreren Items besteht, wie:
„Ich nehme regelmäßig an Wahlen teil.“
„Ich bin bereit, an politischen Protesten teilzunehmen.“
„Ich diskutiere häufig über politische Themen.“
„Ich würde ehrenamtlich für eine politische Organisation arbeiten.“
Ein hoher Wert für die interne Konsistenz würde bedeuten, dass diese Items stark miteinander korrelieren und gemeinsam das Konzept der politischen Partizipationsbereitschaft erfassen. Wenn jedoch ein Item (z. B. „Ich diskutiere häufig über politische Themen“) nur schwach mit den anderen korreliert, könnte das darauf hinweisen, dass es ein anderes Konzept misst und die Konsistenz der Skala beeinträchtigt.
Bedeutung der internen Konsistenz
Eine hohe interne Konsistenz ist wichtig, weil sie anzeigt, dass die Skala verlässlich ist und die Antworten auf die verschiedenen Items sinnvoll kombiniert werden können. In der Politikwissenschaft wird die interne Konsistenz daher oft überprüft, um sicherzustellen, dass ein Messinstrument, das ein komplexes Konstrukt wie politische Einstellungen, Vertrauen in Institutionen oder Partizipationsbereitschaft abbilden soll, tatsächlich kohärent ist und zuverlässig verwendet werden kann.
Was sind Tautologien?
Analytisch oder logisch (immer) wahre Aussagen heißen Tautologien.
Standardbeispiel:
Wenn der Hahn kräht auf dem Mist, ändert sich das Wetter, oder es bleibt,
wie es ist!
Was sind Kontradiktionen?
Kontradiktionen sind immer falsch.
Beispiel (vgl. Schulze 1982):
Die heutige Jugend hat keine Werte mehr und hängt neuen Idealen nach.
Sieht man Ideale auch als eine Form von Werten an, so hat die Aussage die
folgende Struktur: A und nicht-A. Beides kann aber nicht gleichzeitig
zutreffen. Die Aussage ist in sich widersprüchlich: Entweder hat die ‚heutige
Jugend‘ Wertbindungen, oder sie hat keine.
Was ist eine empirische Aussage?
Unter einer empirischen Aussage versteht man eine Aussage, deren
Objekte und Eigenschaften auf empirisch beobachtbare Sachverhalte
verweisen (Diekmann 2016: 149).
Beispiele:
(1) Person A hat bei der Bundestagswahl 2017 an der Wahl
teilgenommen.
(2) Frauen werden bei der Suche nach einem Arbeitsplatz diskriminiert.
Als wahr – im empirischen Sinne – gilt eine empirische Aussage, wenn
die Behauptung mit dem entsprechenden beobachtbaren Sachverhalt
übereinstimmt.
Was ist eine singuläre empirische Aussage?
Bspl: Person A hat bei der Bundestagswahl 2017 an der Wahl
teilgenommen.
Solche Aussagen
beziehen sich auf einzelne Ereignisse und sind raum-zeitlich fixiert.
Was ist eine hypothetische empirische Aussage?
Frauen werden bei der Suche nach einem Arbeitsplatz diskriminiert.
Diese sind häufig raum-zeitlich nicht eingeschränkt. So ist es auch im
Beispiel.
Was sind metaphysische Aussagen?
In der Politikwissenschaft beziehen sich metaphysische Aussagen auf Annahmen oder Aussagen, die grundlegende, nicht-empirische Fragen über die Natur und die Prinzipien der politischen Wirklichkeit betreffen. Sie sind Aussagen über die grundlegende Beschaffenheit von Politik, Gesellschaft oder Macht, die nicht direkt durch empirische Beobachtung oder wissenschaftliche Methoden überprüfbar sind.
Was sind normative Aussagen?
Normative Aussagen in der Politikwissenschaft sind Aussagen, die Werturteile, Soll-Vorstellungen oder ethische Bewertungen über politische Zustände und Handlungen ausdrücken. Sie beantworten Fragen danach, was sein sollte oder wie etwas sein sollte, im Gegensatz zu deskriptiven Aussagen, die beschreiben, was ist. Normative Aussagen beinhalten oft eine ethische, moralische oder ideologische Perspektive und beschäftigen sich mit idealen politischen Prinzipien oder Zielvorstellungen.
Sie haben keinen empirischen Gehalt.
