qualitativos "selecionam a variavel dependente" e, assim, deixam de estudar as amostras com toda a gama de variacao desta variavel. De fato, estudos qualitativos, por vezes, selecionam apenas os casos com o mesmo valor sobre a variavel dependente, frequentemente, um extremo valor (por exemplo, as taxas de crescimento excepcionalmente elevadas), e, portanto, a partir da perspectiva de analise estatistica o objetivo final nao e possivel identificar os fatores causais que diferenciam os casos com este valor daqueles sem ele. Especificamente, o campo da politica comparada, Geddes tem sido mais forte na argumentacao de que a selecao sobre a variavel dependente e um problema importante na bem conhecida obra sobre o crescimento economico (Johnson, 1987), a revolucao social (Skocpol, 1979) e a inflacao (Hirschman, 1973).Uma resposta de pesquisadores qualitativos para essas preocupacoes e enfatizar como no caso de analise, uma tecnica de avaliacao causal discutida abaixo, nao esta sujeita aos mesmos tipos de problemas que surgem na selecao de estudos de regressao de grande-N (ver Collier, Mahoney, e Seawright, 2004). Da mesma forma, especialistas em metodologia qualitativa podem reforcar a ausencia de variacao sobre a variavel dependente nao e uma falacia metodologica para estudos que analisam causas necessarias (Braumoeller & Goertz, 2000; Dion, 1998). Estas respostas sugerem que muitas preocupacoes sobre o vies de selecao na pesquisa qualitativa sao uma ma aplicacao das ideias fundamentais da analise de regressao de pesquisa qualitativa.Entretanto, uma outra resposta, mais relevante no contexto atual, envolve as formas em que os pesquisadores qualitativos constituem as populacoes e estabelecem o alcance de suas teorias. A maioria, basicamente, dos analistas qualitativos muitas vezes acredita que as amostras de grandes populacoes sao heterogeneas vis-a-vis as teorias que lhes interessam. Pesquisadores qualitativos, portanto, escolhem para localizar as populacoes menores de casos que apresentam similaridade suficiente para ser significativa em relacao ao outro. Em particular, eles tentam garantir que as suas populacoes de casos atendem os pressupostos de causalidade e de homogeneidade conceitual que sao necessarios para a maioria dos modos de inferencia causal nas ciencias sociais (Goertz & Mahoney, 2005; Ragin, 2000). A ausencia de homogeneidade (ou seja, a heterogeneidade) produz a instabilidade na inferencia causal, e pode ser gerada de varias maneiras. Pode ser que, em casos fora de um contexto inicial, as variaveis desconhecidas ou nao passiveis de analise estejam presentes e instaveis, produzindo inferencias causais. Ou o problema pode ser a instabilidade na medicao de variaveis-chave em diversos contextos. De fato, o proprio sentido das unidades em analise (por exemplo, estados) pode mudar em contextos temporais e espaciais, gerando heterogeneidade e as estimativas dos efeitos instaveis causais.O desafio metodologico de estabelecer um escopo adequado, portanto, envolve a identificacao de uma teoria e da populacao de casos que evita o vies de variavel omitida, as relacoes entre o especificado incorretamente incluido nas variaveis independentes, e a medicao instavel em todas as unidades e variaveis (Goertz & Mahoney, 2005). Embora o conhecimento intensivo do caso da pesquisa qualitativa nao resolve totalmente esses problemas, ela parece ajudar. Por exemplo, como ja foi sugerido, o conhecimento intensivo do caso ajuda os analistas a