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出版社:機械工業出版社 ISBN:9787111619758 商品編碼:43420383741 品牌:文軒 出版時間:2018-09-01 代碼:59 作者:查爾斯C.拉金(CharlesC.Ragin
" 作 者:[美] 查爾斯 C.拉金(Charles C. Ragin) 著 杜運周 等 譯 定 價:59 出 版 社:機械工業出版社 出版日期:2018年09月01日 頁 數:159 裝 幀:平裝 ISBN:9787111619758 ●中文版序譯者序前言第一篇 集合關繫與相關關繫第1章 社會科學研究中的集合關繫:基本概念 /3集合關繫的本質 /3集合關繫是非對稱的 /4集合關繫的兩種重要類型 /7相關方法有時會錯失關繫 /9定性比較分析與顯式關繫 /10展望 /13實用附錄:構建真值表 /13第2章 模糊集和模糊集合關繫 /15模糊集的本質 /16使用模糊集:基礎 /18模糊集關繫 /21展望 /24實用附錄:模糊集合關繫 /25第3章 評估集合關繫:一致性與覆蓋度 /27集合論的一致性 /28集合關繫的覆蓋度 /35分隔覆蓋度 /41展望 /44第二篇 校準與測量第4章 為什麼要校準 /47什麼是校準 /48定量研究中的常用測量實踐 /49定性研究中的常用測量實踐 /52模糊集:兩種方法之間的橋梁 /54模糊集與常規變量的區別 /55展望 /56第5章 校準模糊集 /57將定距尺度變量轉化為模糊集 /58直接校準法 /60間接校準法 /64使用已校準的測量 /67結論 /71實用附錄:使用fsQCA校準模糊集(直接法) /72第三篇 條件組態與“自”變量第6章 組態思維 /75組態思維和案例導向的研究 /75組態和傳統定量分析 /77評估組態中的隸屬度 /79比較前因配方 /80實用附錄:如何評估前因配方 /84第7章 使用模糊集和真值表進行組態分析 /87模糊集和真值表 /89向量空間角與真值表行的對應關繫 /90案例在前因條件組合中的分布 /92評估模糊子集關繫的一致性 /94真值表分析 /95為什麼不簡單地二分類化模糊集 /98結論 /100實用附錄:模糊集真值表程序 /100第四篇 因果復雜性分析與淨效應分析第8章 有限多樣性和反事實案例 /105反事實案例 /107案例匹配問題的正式分析 /109反事實案例和定性比較分析 /111與傳統定量研究的對比 /113第9章 容易反事實與困難反事實 /115容易的反事實和QCA /117示範 /120反事實分析與案例導向的研究 /124實用附錄:使用模糊集定性比較分析推導中間解 /125第10章 “淨效應”思維的局限性 /127淨效應思維 /128淨效應方法的問題 /129把焦點轉移到案例類別上 /132組態比較 /134模糊集和組態分析 /135展望 /136第11章 淨效應與組態:實證演示 /137貝爾曲線數據的淨效應分析 /138使用fsQCA重新分析貝爾曲線數據 /140討論 /149實用附錄:模糊集分析中的校準 /150參考文獻 /154 本書是一部經典的定性比較分析(QCA)方法工具書,是QCA方法開創者拉金幾十年方法突破研究的集大成,是深入理解和學習QCA的推薦書。QCA方法的獨特之處是結合了定性方法與定量方法的特點,打破了傳統的定性研究與定量研究的劃分,適用範圍廣泛:它既可以用於小樣本的案例研究(彌補案例研究外部推廣性差的缺陷),也可以用於大樣本的數據分析(彌補大樣本研究缺乏定性判斷和對於因果復雜性問題解釋的局限),近年來已成為國外社會學、管理學、營銷學、政治學、傳播學等學科的研究者開創研究的“第三條道路”的新選擇。本書內容共11章,易學易用,大部分章結尾有一定的軟件操作指導,可操作性強,便於讀者將原理與實際應用相結合。本書既介紹了QCA方法的基本原理,也強調了對它在實際運用中的關鍵要點的把握,可以作為博士研究生、碩士研究生、社會科學研究者學習QCA方法的教材、輔助教材或參考書。 [美] 查爾斯 C.拉金(Charles C. Ragin) 著 杜運周 等 譯 查爾斯C.拉金(Charles C.Ragin),美國加州大學歐文分校校長講席教授(社會學),23歲從美國北卡羅來納大學-教堂山分校社會學博士畢業。拉金教授在社會領域有很多重要貢獻,其中一個是他使用模糊集定性比較分析方法(fsQCA)突破定性與定量分析的傳統劃分,對於因果復雜性分析的分析。並且開發了應用於定性比較分析(QCA)和模糊集定性比較分析(fsQCA)的軟件包,以及一繫列方法書。他每年在北美受邀舉辦多場QCA方法的培訓課程。 我首先要談一談這本書的書名《重新設計社會科學研究》。雖然我有時會很想真正重新設計社會科學研究,但這是一項艱巨的任務,需要許多有思想的學者幾十年的努力。我的目標是在本書中為這項艱巨的任務提供一些可能的線索。當然,也有人會說社會科學研究不需要重新設計,隻需要正確執行。通常的爭論是,的確存在一個發展良好且眾所周知的社會科學研究範例,但問題是研究人員極少遵守。根據這種觀點,合適的範例由大樣本定量研究提供,這種研究定義明確且擁有看似無限的總體,其重點關注的是在適當設定的線性模型中計算“自”變量的淨效應。這就是本書中討論的社會科學研究範例,但並不是一個糟糕的範例,而是一個優秀且清晰、明確的範例。問題在於,它經常被吹捧為優選的範例,甚至是專享的範例(例如,King, Keohane, and Verba,1994),而事實上還有很多強大且富有成效的備選範例。本書基於對集合關繫的分析,提出了一種新的替代範等 ![](https://img10.360buyimg.com/imgzone/jfs/t1/147514/7/5440/73116/5f34a3beE3ba58783/f5b2391383f5625c.jpg)
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