QCA-设计原理与应用-C3&4

QCA设计原理与应用QCA设计原理与应用：超越定性与定量研究的新方法Chapter3&4超越定性与定量研究的新方法报告人：郑雨稀2018/06本次汇报使用FSQCA3.0&TOSMANA1.54Chapter3清晰集定性比较分析法第3章csQCA本章目标阅读本章之后,你应该能够•了解布尔代数的关键操作,并正确地使用该语言的约定•将表格数据转换为维恩图,反之亦然;解释维恩图•使用软件逐步复制标准csQCA过程•在此过程中,以知情的方式,二分变量(条件和结果)并在稍后阶段使用适当的策略去解决“矛盾组态”•衡量使用“逻辑余项”(非观察案例)的利弊•读取和解释csQCA过程结尾处所获得的最小公式3.1csQCA的基础布尔代数简介GeorgeBoole,19世纪英国数学家和逻辑学家,是第一个为仅具有两个可能的值的变量(如“真”或“假”的命题),开发出适用的代数(Boole,1847;19981854])的人。追随一个世纪前Leibniz的直觉之后,Boole成为数学逻辑的发起者,使我们可以“用一种真正的符号计算替代语言推理”(Diagne,1989,P8。这种代数在过去几十年里已经被许多数学家和逻辑学家进一步研究。它基于二进制语言,一直以电子电路、计算机科学和计算机工程的发展为中心,并已被引至许许多多的应用中。其中,绝大多数是在实验和应用科学学科中的应用。这里只介绍一些基本原理和操作(更多细节参见如Caramani,2008;Demeur&Sioux,2002;Ragin,1987,p.89-123;Schneider&Wagemann,2007)。正如任何语言一样在使用csQCA之前,需要了解布尔代数的一些约定。专栏3-1布尔代数的主要约定和操作1.布尔代数的主要约定如下•大写字母表示给定二进制变量的值为[l]。因此。[A]被解释为:“变量A是大、存在、高……”。•小写字母表示给定二进制变量的值为[0]。因此,[a]被解释为:“变量A是小、不存在、低……”。•破折号符号[——]表示给定二进制变量的“无关”值,意味着它可存在(1)或不存在(0),也可能是我们不知道的值(例如,因为它是不相关的或数据丢失)。它不是[1]和[0]之间的中间值。2.布尔代数使用几个基本运算符,其中,两个主要的运算符如下:•逻辑“AND,由[*](乘号)符号表示。注意:它也可以表示为一个不存在的空格,如[A*B]也可以写成:[AB]。•逻辑“OR”,由[+](加号)符号表示。3.条件与结果之间的联系:箭头符号[→]用于表达一组条件与我们试图“解释”的结果之间(通常因果关系)的连接。专栏3-2布尔代数的主要约定和操作使用这种非赏基本的语言,可以构造出一个非常长且精致的表达式,以及复杂的运算集。一个被称为布尔最小化的关键运算是csQCA的核心。R*B*I+R*B*i→O(3-1)该表达式可以读作:[R存在与B存在和I存在的组合]OR[R存在与B存在在以及I不存在的组合]导致结果O的存在。注意,无论条件[I]采用哪个值(0或1),结果[O]的值都是相同的。在语言推理中,条件I是多余的。它可以被从初始表达式中删除。如果我们去除条件[I],将留下一个更短、更简化的表达式(它被称为质蕴含项(primeimplicant))。R*B→O它可以读作:R存在,加上B存在,导致结果O的存在。这种约简的表达符合简约原则。我们已经能够以更简约的方式解释O存在现象,但仍然留下复杂的空间,因为对于O存在,必须出现R存在和B存在的组合。换句话说,这将再次与必要性和充分性联系起来:R存在对于结果是必要的(但不是充分的);同样,B存在对于结果是必要的(但不是充分的)。因为这两个条件都不足以满足结果,所以它们必须组合(或“相交”,通过布尔乘法,见专栏3-1),并且它们可能共同形成导致结果的必要条件和充分条件的组合。表3-1原始数据表我们可以从更直观的方式掌握布尔最小化。再次考虑相同的例子,为3个条件分别提供更明确的标签:R代表“RGHT”,B代表“BELOW”,I代表INSIDE“由于这些是二进制条件,每个标签将全部案例分为两个部分:满足条件的(值1)和不满足条件的(值0)。3个条件：RIGHT(值1)对not-night(值0)；BELOW(值1)对not-below(值0)；INSIDE(值1)对not-inside(值0)因为每个条件将全域分为两部分,3个条件的集合将总体分为2*2*2=8个区域,每个区域被称为“基本区域”。在每个区域内,每一个案例的条件值相同。让我们还假设我们知道这8个区域中每一个结果变量的值。数据(见表3-1)。点击此处添加标题标题数字等都可以通过点击和重新输入进行更改，顶部“开始”面板中可以对字体、字号、颜色、行距等进行修改。建议正文8-14号字，1.3倍字间距。图3-1对应于表3-1的维恩图同样的数据可以用维恩图可视化的方式表达。从视觉上可以看出,每个条件将全部案例划分为两个部分(如图3-1所示),使8个基本区域可视化。注:维恩图由“visualizer工具TOSMANA1.3.00软件生成。条件[RIGHT]垂直切割空间:垂直线右侧所有案例的该条件值为1,而在该线左侧(“notright”)所有案例的该条件值为0。条件[BELOW]水平裁剪空间:在水平线以下所有案例的该条件值为1,而在水平线以上(“notbelow”)所有案例的该条件值为0。最后,条件[INSIDE]将空间剪切成中间正方形的内部或外部:正方形内所有案例的该条件值为1,而正方形外所有案例的该条件值为0.点击此处添加标题标题数字等都可以通过点击和重新输入进行更改，顶部“开始”面板中可以对字体、字号、颜色、行距等进行修改。建议正文8-14号字，1.3倍字间距。图3-1对应于表3-1的维恩图•此维恩图还包含每个案例所在位置的信息。让我们只考虑值为1的结果,它对应于图3-1右下方的暗色区域,实际上对应于case7和case8(表3-1的最后两行)。该阴影区域可以用布尔符号表示：RIGHT*BELOW*INSIDE+RIGHT*BELOW*inside→OUTCOME(3-3)。•请注意,式(3-3)与式(3-1)完全相同,其内容如下:“对于case7,即RIGHT和BELOW和INSIDE的案例,或者,对于case8,即RIGHT和BELOW和inside的案例,结果是存在的。”•这是一个长公式,需要描述每个基本区域:它首先描述case7位于的基本区域,然后是case8的位置。从技术上讲,这个公式包含两个项(每个项是由AND运算符所连接的条件组合),并且每个项包含所有3个条件。•这正是布尔最小化干预的地方:它使得有可能用一个更简单和更短的表达式来描述这两个区域,只包含一个项。事实上,我们注意到,case7和case8所处的两个基本区域组合形成了一个较大的正方形:位于水平线下方的所有案例AND位于垂直线右侧的所有案例。该较大区域可以表示为RIGHT*BELOW→OUTCOME(3-4)•请注意,式(3-4)与式(3-2)完全相同。这意味着我们只需要知道两个条件,即[RIGHT]和[BELOW],就能对case7和case8的结果做出解释。知道这些案例是在中间方形的里面还是“不在里面”,因为这些信息是多余的:这两个案例与结果[所共享的是它们位于“右边AND下边”。所以,我们可以简地删除条件[INSIDE/notinside]。•正如我们将在后面所看到的,这正是由软件执行的运算,面向更复杂的数据集上、更多条件以及具有“空”的基本区域(没有观察到的案例)。当然,这使得运算更加复杂,因此最好让计算机执行算法(csSCA软件使用Quine最小化算法)。既然我们已经介绍了布尔语言和运算的基本知识,下面呈现CSQCA的关键实用步骤。•我们将继续采用与第2章中相同的例子,源于“战争期间项目”,即18个欧洲国家案例。3.2步骤1:构建二分数据表点击此处添加标题当然,构建相关的数据表需要前导工作:一个深思熟虑的比较研究设计,特别是严格的案例和变量选择(见第2章)。还记得,在这个阶段,对于每个案例,研究人员应该已经获得足够多的实质性知识,以及分析中所包含的最相关变量特别是条件)的理论知识。提醒一句,我们在这里要解释的具体结果是欧洲民主制度在战争期间的生存或衰减。为什么一些民主制度生存下来,而其他民主制度却衰减了?在QCA术语这个我们]试图解释的变量被称为结果。关于民主社会经济前提条件的最具影响力的研究是S.M.Lipset的(政治人物(960),特别是“经济发展与民主”一章。在那里,Lipset(再)提出了一般假设,“一个国家越是美好,它将维持民主的机会越大”。事实上,在Lipset分析的“稳的欧洲民主国家”中,如比利时、荷兰、瑞典和菱国家,都有高水平的财富、工业化、教育和城市化。在他(非常广泛)的“不稳定的民主和独裁统治”类别中,如希腊、匈牙利、意大利、波兰、葡萄牙和西班牙等国家,在这些方面的水平较低。但是,他也指出,“德国是一个特例,这个国家日益增长的工业化、城市化、财富和教育支持建立一个民主制度,但其中一系列不事件阻止民主获得合法性,从而削弱了其抵御危机的能力”。这种说法当然也适用于奥地利,但Lipset没有调查“不良历史事件”的种类及其具体根源。同样,像捷克斯洛伐克、芬兰和法国这样的国家(也有更高水平的发展和民主制度,而且就内部因素而言,幸存于20世纪30年代的经济危机)被Lipset划分至同样的“不稳定”组别中,从分析的角度来看没有多大帮助。在以后的几年里,Lipset的工作被一些在概念上和统计学上更为精细的研究跟进同时受到了相当多的批评。然而,当Lipset后来回顾其原始研究时,他仍然发现其基本原理得到了证实(Lipset,1994;另见Diamond,1992)。3.2步骤1:构建二分数据表专栏3-3良好实践”(3):如何以有意义的方式二分条件•调整阈值时始终透明。•最好在实质性和/或理论的基础上证明阈值。•如果这是不可能的,使用技术标准(例如,考虑按照连续集分布案例)。•万不得已时,可以使用更多的机械分界点,例如平均值或中值,但是应该考虑到这种案例分布是否有意义。•避免人为切割、分割非常相似值的案例。•也可以使用更复杂的技术方法,例如聚类技术,但是你应该评估聚类在什么程度上产生理论或经验意义。•无论使用哪种技术或推理来二分条件,应确保在正确的“方向”上对条件编码,以便它们的存在(值[1]),在理论上预期与积极结果相关联(结果值[1])。对于Lipset讨论的4个主要维度(财富、工业化、教育和城市化),我们选择了一个主要指标,如表3-2所示,并提供了所考虑的18个案专栏3-3良好实践”(3):如何以有意义的方式二分条件例(国家)中每一个指标的数据。在这个例子中,我们有18个案例(每个案例占表3-2中的一行)。结果变量(SURVIVAL)已经做了二分处理:结果值[0]代表“民主衰减”(10例)和结果值[1]代表“民主生存”(其他8例)。然而,在QCA术语中假定“解释”结果的4个变量被称为条件,它们是连续（间隔层次)变量。为了在CSQCA中使用,必须根据相关阈值二分那些原始条件。为了二分条件，最好使用经验(基于案例)和理论知识(见下面的“良好实践，专栏3-3)。表3-2lipset的指标和原始数据在这个例子中,我们选择将二分阈值设置如下:•[GNPCAP]人均国民生产总值(约1930年):如果低于600美元,为0;高于则为1。•[URBANIZA]城市化(居民人口数量在20000以上的城镇):如果低于50,为0;高于则为1。•LITERACY]识字率:如果低于75%,为0;高于则为1。•[INDLAB]工业劳动力(包括采矿):如果活跃人口低于30%,则为0;高于则为1。•因此,我们获得了一个二分数据表(如表3-3所示)。在合理使用CSQCA之前,以非形式化的方式直观研究此表。通过观察最极端的案例,我们可以很容易地看到,一些案例非常清楚地证实了Lipset的理论。先用fsqca操作表3-3Lipset的指标