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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：
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《用fsQCA方法剖析研究问题背后的复杂因果》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。
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