fsQCA,即模糊集定性比较分析方法,是一种案例导向型的研究方法,其基于集合论思想和组态思维,将定性分析与定量分析有效联结,基本思想就是借助架构理论和布尔代数运算,从集合的角度考察前因条件及条件组合与结果的关系,从而解释现象背后的复杂因果关系。 对比传统的定量...
这种情况下,fsQCA提供了灵活性,能够捕捉不同程度的隶属度,帮助研究者深入理解那些模糊的关系。 心理学研究:探讨情绪状态对行为的影响,情绪并非完全固定,而是存在波动和模糊的状态。 消费者行为研究:研究消费者在决策过程中,多个模糊因素如何组合影响购买行为...
一、何为模糊集定性比较分析(FSQCA) 传统我们在研究某个变量的影响因素或者驱动机制时,往往最容易想到线性回归方法。但是这种方法使用的前提是适合于分析自变量和因变量之间存在的线性关系,而现实生活中非线性关系更为常见。在这一思路下,模糊集定性比较分析(FSQCA)方法受到关注,其认为,在分析某件事或者结果发生的原因...
fsQCA,即模糊集定性比较分析方法,是一种案例导向型的研究方法,其基于集合论思想和组态思维,将定性分析与定量分析有效联结,基本思想就是借助架构理论和布尔代数运算,从集合的角度考察前因条件及条件组合与结果的关系,从而解释现象背后的复杂因果关系。 这里的复杂因果关系是指: QCA尝试超越传统的个案研究方法,系统考察事件...
3. Adoption of fsQCA in relevant studies 4. Complexity and configuration theories 5. The benefits of fsQCA – why to use it? 6. How to use fsQCA – Step by step example of employing fsQCA in a typical e-commerce study 7. When to use fsQCA in preference to variance-based approaches 8...
fsQCA,全称是Fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis,中文叫模糊集定性比较分析。这是一种结合了定量逻辑的定性研究方法,特别适合用来研究小样本中的复杂因果关系。与传统统计方法不同,fsQCA更关注不同因素如何共同作用导致某种结果,而不是单个因素对结果的影响。它关注的是各种因素如何组合在一起形成不同的“路径”...
模糊集定性比较分析(fsQCA)是一种研究方法,用于深入挖掘数据以揭示复杂现象的细微差别。 特点 · 兼容数据不对称性:处理不同案例中的变量数量和类型不同。 · 考虑变量相互依赖性:识别变量之间的相互作用和影响。 · 发现非对称关系:揭示变量之间非线性和不对称的关系。 · 识别多重路径:确定导致相同结果的多个等效...
软件可以处理包括csv、txt、dat等多种格式的数据文件，不同的软件生成的文件在fsQCA中的打开要求有所不同。例如，由Excel生成的数据，建议以.csv格式保存，并确保第一行为变量名称。推荐使用的格式是.csv（适用于Excel）和.dat（适用于SPSS）。fsQCA对这些数据文件结构有一些假设和要求。▍ 文件保存选项 在Stata中...
fsQCA中使用的布尔函数主要有两种:求和函数和乘积函数。求解布尔函数的方法有很多,最常用的是基于真值表的方法和基于质数的方法。这些方法可以帮助研究者确定每个因素对结果的重要性和相互之间的关系。 在第三步中,研究者对结果进行解释和验证。通过将计算得到的因素组合与实际情况进行比较,可以验证fsQCA的分析结果的...
FSQCA是由模糊集合理论和定性比较分析方法结合而成的。模糊集合理论是一种处理模糊信息的数学工具,可以将多个因素和现象之间的关系进行量化和分析。定性比较分析方法则是一种通过对多个因素进行比较和分析,来理解现象的方法。 FSQCA的基本原理是将多个因素和现象转化为模糊集合,并通过模糊集合的运算来得出结论。其中,模糊...