fsQCA认为,在分析某个结果(如公司成功、学生考上大学等)时,多个条件的组合会共同决定结果的产生,而不是单一因素起作用。它特别擅长揭示不同条件组合下的成功路径,并帮助研究者识别这些组合中的必要条件和充分条件。 例如,在研究学生考上顶尖大学的因素时,...
对于真值分析中0.5的校正 在QCA分析中,当使用模糊集(fuzzy set)时,遇到0.5的分数需要特别注意。模糊集分数为0.5时,表示该案例既不偏向隶属集,也不偏向非隶属集,这通常会被视为一个中立值,并在分析中被当作缺失值处理。 当模糊集分数为0.5时,分析通常会将这...
一、方法特性与理论逻辑 fsQCA与传统统计方法的本质区别体现在两方面:一是关注条件组合而非独立变量,二是允许变量存在中间状态。传统方法假设变量独立且对称(如线性回归),而fsQCA通过模糊集处理变量隶属度(0-1区间值),可识别“智力水平较高但家庭支持不足”这类混合状态的条件组...
fsQCA可以帮你分析这些因素的不同组合,看看哪些路径最可能促使公司有创新能力。 🌰 政策效果分析:政府政策的成效受多个因素影响,fsQCA可以帮助分析不同政策组合对社会问题的不同影响路径。 🌰 教育研究:比如研究学生成绩,除了智力水平,还有家庭环境、学校支持等多种因素影响,fsQCA能发现哪些因素组合最有可能让学生成绩...
3. 必要条件分析:选择“analyze”→“necessary conditions”。添加校准后的变量和结果变量(高、非高分等)。确保所有条件变量都被选中。必要条件的一致性应大于0.9,但这只是一个初步的指标,还需要进一步的分析和检验。 4. 真值表分析:选择“analyze”→“truth table algorithm”。设置结果变量(可以设置为否定形式),...
一些朋友在使用fsqca软件进行分析时,会遇到没有简约解的情况,如下图1 出现这种情况,大概率是因为在真值表完善环节,所有可用真值表行都被code为1。如下图,4个条件构成16个真值表行,其中有10行覆盖案例(图2)…
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...
fsQCA方法与案例分析一、fsQCA方法概述fsQCA(模糊集定性比较分析)是一种结合了定性比较分析和模糊集理论的研究方法。它旨在分析复杂的社会现象,通过比较多个案例,识别出导致特定结果出现的条件组合。fsQCA方法特别适用于处理多变量、多原因的因果关系问题,帮助研究者从复杂的现实世界中提炼出关键因素和条件。二、fsQCA方法的...
论文写作中,fsQCA分析技巧备受青睐,尤其适用于探究不同组态对结果变量的影响。🔍 以下是进行fsQCA分析的三大关键步骤,助你轻松掌握数据分析要领。1️⃣ 校准:将数据转换为QCA软件可识别的格式。📊 例如,使用量表收集的数据,确定full membership、maximum ambiguity和full nonmembership三个分位点。在Excel中计算这些...
QCA 包括多种变体,最常见的是清晰集QCA(csQCA)、多值集QCA(mvQCA)和 模糊集 QCA(fsQCA)。🔍 fsQCA (Fuzzy-Set Qualitative Comparative Analysis)是一种研究方法,用于分析社会科学及其他学科中复杂的因果关系。它特别适用于小到中等样本规模的研究,是定性比较分析(QCA)的一个变体,将定性与定量元素结合在一起。