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...
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,...
fsQCA分析流程 1.条件选择与模型构建 fsQCA第一步通常是建立理论上合理的组态模型,构建组态模型要考虑的一个关键因素是条件数量。条件数量的确定既要考虑样本数量,也要考虑模型的简约性。根据研究问题选择合适的条件和结果变量,强调基于理论或经验知识确定与研究问题相关的条...
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。
1.如何进行面板FSQCA分析? 答:常见的有观测年份取平均值,观测结果累计数,或者是结果变量取观测最后一年数而条件变量取前期值(考虑滞后效应)。 2.必要条件检验的问题? 答:很少有必要条件检验通过的情况。 3.实证研究中如何借助FSQCA方法进行研究创新? 答:说几种本人认为可行的思路:一是扩大研究案例数,从常见的10-...
最近,fsQCA(模糊集定性比较分析)越来越火了,尤其是用来研究不同组态对结果变量的影响。其实,fsQCA分析主要分为三个步骤:校准、必要性分析和充分性分析。下面我就从操作的角度来聊聊怎么搞定这些步骤。 校准:数据转化首先,校准就是把你的数据转换成QCA软件能理解的形式。举个例子,如果你用量表收集数据,假设full member...
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...
今天,我们就来聊一聊fsQCA分析中常见的10个错误,无论你是研究新手,还是有一定经验的研究者,这些“坑”都可能潜藏在你不经意的地方。 01 QCA适合小到中型样本分析,但样本大小需谨慎 在学术研究中,QCA(定性比较分析)被认为是一种非常适合小到中型样本分析的方...
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...