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| 內容簡介： |
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本书是一部经典的定性比较分析（QCA）方法工具书，是QCA方法开创者拉金几十年方法突破研究的集大成，是深入理解和学习QCA的必备书。QCA方法的独特之处是结合了定性方法与定量方法的特点，打破了传统的定性研究与定量研究的划分，适用范围广泛：它既可以用于小样本的案例研究（弥补案例研究外部推广性差的缺陷），也可以用于大样本的数据分析（弥补大样本研究缺乏定性判断和对于因果复杂性问题解释的局限），近年来已成为国外社会学、管理学、营销学、政治学、传播学等学科的研究者开创研究的“第三条道路”的新选择。本书内容共11章，易学易用，大部分章结尾有一定的软件操作指导，可操作性强，便于读者将原理与实际应用相结合。本书既介绍了QCA方法的基本原理，也强调了对它在实际运用中的关键要点的把握，可以作为博士研究生、硕士研究生、社会科学研究者学习QCA方法的教材、辅助教材或参考书。
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| 目錄：
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中文版序
译者序
前言
第一篇 集合关系与相关关系
第1章 社会科学研究中的集合关系：基本概念 3
集合关系的本质 3
集合关系是非对称的 4
集合关系的两种重要类型 7
相关方法有时会错失关系 9
定性比较分析与显式关系 10
展望 13
实用附录：构建真值表 13
第2章 模糊集和模糊集合关系 15
模糊集的本质 16
使用模糊集：基础 18
模糊集关系 21
展望 24
实用附录：模糊集合关系 25
第3章 评估集合关系：一致性与覆盖度 27
集合论的一致性 28
集合关系的覆盖度 35
分隔覆盖度 41
展望 44
第二篇 校准与测量
第4章 为什么要校准 47
什么是校准 48
定量研究中的常用测量实践 49
定性研究中的常用测量实践 52
模糊集：两种方法之间的桥梁 54
模糊集与常规变量的区别 55
展望 56
第5章 校准模糊集 57
将定距尺度变量转化为模糊集 58
直接校准法 60
间接校准法 64
使用已校准的测量 67
结论 71
实用附录：使用fsQCA校准模糊集（直接法） 72
第三篇 条件组态与“自”变量
第6章 组态思维 75
组态思维和案例导向的研究 75
组态和传统定量分析 77
评估组态中的隶属度 79
比较前因配方 80
实用附录：如何评估前因配方 84
第7章 使用模糊集和真值表进行组态分析 87
模糊集和真值表 89
向量空间角与真值表行的对应关系 90
案例在前因条件组合中的分布 92
评估模糊子集关系的一致性 94
真值表分析 95
为什么不简单地二分类化模糊集 98
结论 100
实用附录：模糊集真值表程序 100
第四篇 因果复杂性分析与净效应分析
第8章 有限多样性和反事实案例 105
反事实案例 107
案例匹配问题的正式分析 109
反事实案例和定性比较分析 111
与传统定量研究的对比 113
第9章 容易反事实与困难反事实 115
容易的反事实和QCA 117
示范 120
反事实分析与案例导向的研究 124
实用附录：使用模糊集定性比较分析推导中间解 125
第10章 “净效应”思维的局限性 127
净效应思维 128
净效应方法的问题 129
把焦点转移到案例类别上 132
组态比较 134
模糊集和组态分析 135
展望 136
第11章 净效应与组态：实证演示 137
贝尔曲线数据的净效应分析 138
使用fsQCA重新分析贝尔曲线数据 140
讨论 149
实用附录：模糊集分析中的校准 150
参考文献 154
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| 內容試閱：
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我首先要谈一谈这本书的书名《重新设计社会科学研究》。虽然我有时会很想真正重新设计社会科学研究，但这是一项艰巨的任务，需要许多有思想的学者几十年的努力。我的目标是在本书中为这项艰巨的任务提供一些可能的线索。当然，也有人会说社会科学研究不需要重新设计，只需要正确执行。通常的争论是，的确存在一个发展良好且众所周知的社会科学研究范例，但问题是研究人员极少遵守。根据这种观点，合适的范例由大样本定量研究提供，这种研究定义明确且拥有看似无限的总体，其重点关注的是在适当设定的线性模型中计算“自”变量的净效应。这就是本书中讨论的社会科学研究范例，但并不是一个糟糕的范例，而是一个优秀且清晰、明确的范例。问题在于，它经常被吹捧为最好的范例，甚至是唯一的范例（例如，King, Keohane, and Verba，1994），而事实上还有很多强大且富有成效的备选范例。本书基于对集合关系的分析，提出了一种新的替代范例。
虽然我对传统的定量研究范例持批判态度，但《重新设计社会科学研究》一书并不是对Gary King、Robert Keohane和Sidney Verba的《社会科学研究设计》（Designing Social Inquiry，1994）的批评。Henry Brady和David Collier的《社会科学研究反思》（Rethinking Social Inquiry，2004）一书从统计理论和定性研究的角度进行了彻底的分析和批判。然而，本书描绘的是定量和定性社会科学研究之间的中间路径。这种中间路径不是对定性和定量方法的妥协，也不是试图从另一方面重塑形象。相反，我在本书中的目标是通过扩展和阐述社会科学研究的集合论原则来推进超越传统定量及定性研究局限性的方法（Ragin，1987，2000）。
本书的统一主题是，集合关系分析对社会科学研究至关重要。尽管定性研究者很少用这些术语说话，但定性分析基本上是关于集合关系的。举一个简单的例子：如果我采访的所有（或几乎所有）厌食症少女都有非常挑剔的母亲（也就是说，厌食症少女构成了拥有非常挑剔母亲的少女的一个一致性子集），那么在解释厌食症的原因和背景时，我将毫无疑问地考虑这种联系。这种对一致性（consistency）
联系（例如，在给定的一组案例中或多或少地一致存在的因果相关的共性）的关注是定性研究的特征。它是所谓的分析归纳技术的基石（Lindesmith，1947）。然而，尽管其集合理论性质对嫁接定性和定量方法的任何尝试都具有深远影响，但这并未得到广泛的认可。与此同时，许多社会科学家也并未意识到研究集合关系与研究统计学关联是两种迥然不同的研究路径。他们仅仅将集合关系分析等同于名义变量列联（交叉）表，并因此将集合关系的研究看成初步的定量分析。本书的一个目的是消除社会科学研究中关于使用集合的此类以及其他根本性误解。
同样重要的是要认识到，因为几乎所有的社会科学理论本质上都是用言语表达的，所以这些理论也基本上是关于集合、集合关系的。如果我断言民主与发展之间存在着密切的联系，那么发达国家就都是民主国家，而我的论点本质上是发达国家集合构成了民主国家集合的一个子集。实际上，欠发达国家也是民主国家（因此提供证据表明其他途径也可通向民主）这一事实并不以任何直接方式对该主张进行破坏。毕竟，这一论述涵盖了发达国家的情形—发展足以实现民主。几乎所有社会科学理论的集合论性质如今都没有得到大多数社会科学家的承认。他们被束缚在这样一种观念中：必须在对集合论观点进行“测试”之前将其改造为对称的相关论证。事实上，尽管相关性相对较弱（例如，由欠发达国家子集中存在的其他民主路径削弱），但经验证据仍可以强烈地支持集合论观点（例如，表明发达国家确实几乎都是民主国家）。那么，相关性弱或仅仅适度相关会对集合理论提出质疑吗？本书的一个中心论点是，作为社会科学理论的支柱，集合论观点应该按照其自身的术语进行评估，即（不对称的）集合关系而非（对称的）相关论证。
因为似乎需要使用名义尺度变量和看似原始的分析形式（如简单的交叉制表），社会科学家通常避免使用集合论分析。然而，自模糊集（Zadeh，1965）出现以来，人们便不再需要使用这些尺度和分析形式。有了模糊集，人们可以使用集合论推理（即对定性研究和社会科学理论都至关重要的推理类型），并考虑隶属度的精细等级（如民主国家集合中的隶属度）。由此产生的分析并不是相关性的，但是保留了对集合与集合操作（如子集、超集、交集、并集、非集、De Morgan定律，以及真值表等）产生的所有权力和分析的严谨性。本书阐述了如何将集合论、定性和定量分析以及对理论话语的忠诚度融入重新设计社会科学研究的努力之中。
King、Keohane和Verba的中间路径
与《社会科学研究设计》（King, Keohane and Verba，1994）一书中所提出的中间路径大不相同，本书中的中间路径超越了前者，而非有所退步。与批评小样本研究的Liebérson（1992, 1998）等人不同，King、Keohane和Verba对中间路径的看法很直接，他们接受定性研究的科学有效性和实用性，承认其众多优势。他们的核心建议是定性研究者应采用增强定性研究与定量研究相容性的方式进行研究。例如，King、Keohane和Verba批评
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