Komparativt design med få enheter

Komparative casestudier sammenligner et lite antall enheter (typisk 2–15) for å trekke slutninger om kausale sammenhenger. Logikken bygger på Mills metodologiske prinsipper fra det 19. århundret og er tilpasset statsvitenskap av blant andre Przeworski og Teune (1970). Komparative design befinner seg mellom enkeltcasestudier (N=1) og statistiske analyser av mange enheter (N=stor).

Most Similar Systems Design (MSSD)

Most Similar Systems Design (MSSD) er en strategi der man velger cases som ligner hverandre på de fleste relevante variabler, men som avviker på utfallet (avhengig variabel) og én eller noen få forklaringsvariabler. Logikken er: hvis cases er like på alt annet, men ulike på utfallet, kan vi isolere de variablene der de skiller seg som potensielle årsaker. Dette er statsvitenskapens analogi til det kontrollerte eksperimentet.

Problemet med MSSD er multikollinaritet og det lave antallet observasjoner: med bare to cases er det vanskelig å avgjøre hvilken av de mange ulikhetene som er den avgjørende årsaken. MSSD er dessuten sårbar for unobserved confounders – faktorer vi ikke har kontrollert for.

Most Different Systems Design (MDSD)

Most Different Systems Design (MDSD) er den omvendte strategien: man velger cases som er svært forskjellige på de fleste variabler, men som likevel deler det samme utfallet og én eller noen få forklaringsvariabler. Logikken er: hvis fenomenet opptrer på tvers av svært ulike kontekster, og alltid er ledsaget av variabel X, er X en god kandidat som årsak.

MDSD egner seg særlig til å identifisere nødvendige betingelser: en faktor som alltid er til stede når utfallet forekommer. Svakheten er at det kan finnes mange faktorer som er til stede i alle cases – MDSD alene er sjelden tilstrekkelig for å fastslå kausalitet.

Illustrasjon: En forsker vil forstå hva som forklarer at Norges og Danmarks lønnspolitikk er koordinert mellom stat og fagforeninger (korporatisme), mens Storbritannias og USAs ikke er det. MSSD ville sammenligne Norge og Storbritannia (begge vestlige demokratier med markedsøkonomi), og lete etter faktorer der de skiller seg. MDSD ville sammenligne Norge (liten, åpen økonomi, sterk fagbevegelse) og Japan (stor økonomi, annen fagforeningskultur) – som begge likevel har koordinert lønnspolitikk – og spørre hva de har til felles.

Komparasjonens grunnproblem

Det grunnleggende problemet i komparativ analyse er at man har mange variabler og få enheter (many variables, small N). Det er umulig å kontrollere for alle mulige forklaringsfaktorer. Dette er grunnen til at kvalitativ komparasjon ikke kan erstatte statistisk analyse, men er komplementær – særlig ved å avdekke mekanismer og prosesser.

Studieguide: Komparative casestudier