CROP Messung

Wir verwenden eine Reihe von Explorativen Faktoranalysen (EFAs), um die Ähnlichkeit von je zwei Regionalorganisationen zu ermitteln. Ähnlichkeit könnte rein induktiv nachgewiesen werden durch die Verwendung von beliebten Indizes wie der Jaccard-Index, der die Prozentzahl gleich kodierter Items angibt (Alschner und Skougarevskiy 2016), oder von Streuungsmaßen als Stellvertretermaße für Konvergenz (s. Heicher, Pape und Sommerer 2005). Ähnlichkeit könnte auch rein deduktiv nachgewiesen werden durch die Entwicklung eines Konzeptes, wie z.B. "Delegation" und "Pooling", und der Beurteilung, wie ähnlich sich die ROs hinsichtlich der spezifischen Items sind, die jedes Konzept ausmachen (Hooghe und Marks 2015). Die Faktoranalyse hat gegenüber diesen beiden Vorgehensweisen mehrere Vorteile, welche alle den Zielen von CROP dienen.

1. Der erste Vorteil besteht darin, dass die EFA es erlaubt, Dimensionen in Daten zu extrahieren und diese zu interpretieren. Die EFA stellt Ähnlichkeit fest, indem sie die Daten zusammenfasst und in ihnen nach distinkten Strukturen sucht. Die Zusammenfassung der Daten geschieht durch die Identifikation von so wenigen zur Rekonstruktion der Daten benötigten Konstrukten wie möglich (Gorsuch 1997, 533; Hair et al 2019, 129). Die Faktoren, welche durch eine Korrelationsanalyse der Variablen extrahiert wurden, könnten nur Korrelationen unter Response-Items darstellen. Sie könnten aber auch eine konzeptionelle Grundlage für die Interpretation der Zusammenhänge zwischen den Variablen liefern. In diesem Fall haben die Dimensionen tatsächlich eine Bedeuting in dem Sinne, dass sie 'have meaning for what they collectively represent' (Hair et al. 2019, 130). Sie können spezifische soziale Kontrukte repräsentieren, die allen ROs gemeinsam sind.

2. Der zweite Vorteil besteht darin, dass die 'Faktoren', die durch die EFA erstellt wurden, direkt mit den Originaldaten verbunden sind. Da die EFA eine induktive Methode ist, basieren die Konstrukte eindeutig auf den empirischen Daten (siehe auch: Coppedge, Alvarez, and Maldonado 2008). Das angestrebte Ergebnis ist, dass alle Variablen zusammengefasst werden, die dasselbe Konstrukt messen, um die beste Schätzung des Scores einer jeden RO für dieses Konstrukt abzugeben (Gorsuch 1997, 533). Auf diesem Wege stellt die EFA das zur Verfügung, was Bendix (1963) 'intermediate concepts' nennt: Konzepte, die nicht so abstrakt sind wie allgemeine Konzepte wie 'Autorität', 'Autonomie' oder 'Unabhängigkeit', oder 'Delegation' und 'Pooling' (Lindberg 1970; Haftel and Thompson 2006; Bradley and Kelley 2008; Hooghe and Marks 2015), aber allgemeiner als die Merkmale jeder einzelnen Regionalorganisation (Bendix 1963).