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在接触研究方法之初，我们都面临着一个共同的问题就是到底是选择定量研究方法还是定性研究方法。在社会科学研究中，定量研究方法和定性研究方法孰优孰劣的争论由来已久，一直以来都没有定论。那有没有一种方法是融合了定量研究方法和定性研究方法二者的长处呢？

1987年，美国社会学家查尔斯·拉金(Charles C.Ragin)首次提出 “定性比较分析法”(Qualitative Comparative Analysis，QCA)并引入社会科学领域， 作为一种案例导向型的研究途径，定性比较分析以集合和布尔代数等技术手段为基础，旨在融合定性和定量研究方法的优势，被誉为“数十年来少有的名副其实的方法论改革之一” 。

QCA主要包括确定/清晰集定性比较分析(crisp set Qualitative Comparative Analysis, csQCA)、模糊集定性比较分析(fuzzy set Qualitative Comparative Analysis,fsQCA)和多值集定性比较分析(multi value Qualitative Comparative Analysis,mvQCA)三种具体操作方法。

今天学长主要介绍一下fsQCA，因为fsQCA是csQCA和mvQCA的进阶，所以学会了fsQCA的方法，csQCA和mvQCA的方法也就迎刃而解了。

fsQCA是当下“炙手可热”又“推陈出新”的研究方法，深受审稿人的青睐，学术关注度呈急剧上升的趋势，fsQCA的发文量不断上升。fsQCA不但发文量大增，也广泛应用于教育学、管理学、体育学、经济学、政治学、金融学、图书情报学、传播学、社会学、医学等学科领域。

相信很多学友对fsQCA这一方法产生了好奇之心，接下来由学长给大家简单介绍一下这一方法。

fsQCA的操作步骤

第一步，数据。每一案例中定类、定序、定距、定比的数据（准备数据）。

第二步，依据模糊函数，转化成针对变量属性集的模糊隶属度[0,1]。（校准）   

第三步，对模糊隶属度的类型采用模糊布尔代数法则进行逻辑表达并汇总。（构建真值表）

模糊布尔代数逻辑被转化成子集关系的判断，再转化成对比模糊隶属度的大小的比较。如果X（条件）导致了Y（结果），则X是Y的子集，则X的隶属度必须≦Y的隶属度。

第四步，对逻辑表达式采用模糊布尔代数法则进行化简，得到复杂解。（求解）

第五步，纳入逻辑剩余进行反事实逻辑分析，进一步得到简约解。（求解）

第六步，分析复杂解和简约解的区别，得到核心变量和边缘变量。（分析逻辑构造）

fsQCA方法的优势

fsQCA方法与其他方法相比有什么优势呢？总结起来包括以下几个方面：

第一，fsQCA对案例条件和结果的分类不再局限于笼统的二元划分，而是一种介于变量和案例导向之间、超越定性与定量研究的新方法。      第二，fsQCA可构建出研究题目的影响路径组合（即因果性关系），解决多个影响因素间的复杂互动性关系，分析特定结果的多种条件变量的组合。     第三，fsQCA软件用于进行模糊集定性比较分析（fsQCA）的专门软件，也可用于清晰集定性比较分析（QCA）和数据的模糊化处理。该软件界面简约，操作简单，初学者极易上手。

为了帮助更多的学友熟悉fsQCA方法，进一步提升这一方法在国内的学术传播，学术志再次邀请到中南财经政法大学博士陈老师，为大家带来第二期【fsQCA软件操作与论文写作】的课程，陈老师熟悉fsQCA方法的研究、写作及审稿，是多个CSSCI和SSCI期刊的审稿人。本次课程从fsQCA的基本原理、fsQCA软件操作、fsQCA论文拆解再到fsQCA论文写作技巧和投稿，来讲述如何从选题一步一步到投稿发表。此前老师已经成功开设过一期fsQCA课程，学员好评满满，所以学友们可以放心报名啦~

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