(2)接下来,在fsQCA软件中打开原始数据文件,如下图所示。 ★菜单栏中选择Variables—compute,打开如下界面: ★这里我们以Survived一列的数据校准为例。在Target variable一栏中输入校准后变量的名字Survived_fz,选择calibrate(x,n1,n2,n3)函数,x为校准的目标变量,选择Surv...
🔍 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中计算这些分位点后,进入QCA软件,通过variable→compute→calibrate,输入计算结果,完成校准...
校准(Calibration)是fsQCA分析的重要环节,目的是将原始数据转化为模糊集值,使每个变量的取值范围在0到1之间。这个步骤的核心在于:确保转化后的值能真实反映变量的逻辑关系和研究者的理论设想。 例如,一个表示“学生参与度”的变量,可以通过校准,将“低参与”映射为...
FSQCA的间接校准法是指,通过对已知的因果关系进行分析,建立起模糊集合之间的关系,进而推断出未知因果关系的可能性。具体来说,间接校准法的步骤如下: 1.收集数据并进行初步分析,确定已知的因果关系。 2.利用已知的因果关系,建立起模糊集合之间的关系,包括确定各个模糊集合的隶属度函数和边界条件。 3.利用建立起来的模...
fsqca校准标准 1.研究案例的选择:选择研究案例时,应该根据研究领域的相关理论和现有文献,选择与研究目的相适应的案例。同时,选择的案例应具有足够的差异性,可以覆盖研究领域的多个维度。 2.变量的操作化:在进行FSQCA研究时,需要将研究中的变量进行具体化和操作化。这意味着将抽象的概念转化为可以在实际研究中收集和测量...
切入正题,fsQCA方法基本操作如下: 一、条件选择 QCA第一步通常是建立理论上合理的组态模型,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件变量。 条件数量:既要考虑样本数量,也要考虑模型简约性,3～8个为宜。 ①由于k个条件在理论上存在2k组合,过多的条件数量很容易导致组态...
模糊集定性比较分析fsQCA 校准及基础分析的学习心得分享共计7条视频,包括:模糊集定性比较分析fsQCA 校准及基础分析的学习心得分享、模糊集质性比较分析法(fsQCA)、清晰集QCA应用实例及fsQCA软件操作等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
第一步:数据校准(直接校准法) 1、将数据保存为.csv格式 2、SPSS软件计算各变量的锚点值 3、打开fsQCA软件,导入原始数据 4、【Variables】-【Compute】-【Calibrate】 第二步:必要条件分析 1、【Analysis】-【Necessary Conditions】 2、【Outcome】选择结果变量 3、【Conditions】选择所有条件变量和~条件变量 4、一...
首先,进行fsQCA校准标准时,需要明确研究的目的和问题。研究者应该清楚地定义研究的研究对象、研究变量和研究假设,以确保研究的方向明确,研究问题清晰。 其次,研究者需要选择合适的研究案例和样本。在进行fsQCA研究时,选择合适的案例和样本对于研究结果的准确性至关重要。研究者应该根据研究问题的需要,选择具有代表性的案例...
fsqca90%校准点参考文献 FSQCA(Fuzzy Set Qualitative Comparative Analysis)是一种用于处理多因素决策问题的软计算方法,具有易于理解、处理不确定性和模糊性的优势。而校准点(calibration point)是指通过实验或观测获得的数据点,用于验证模型的准确性和可靠性。 对于FSQCA和校准点的结合使用,具体的参考文献可能涉及多个...