Contents　　目錄
中文版序
推薦序
譯者序
前言
緻謝
第1章　定性比較分析（QCA）作為一種研究方法　/ 1
Dirk Berg-Schlosser, Gisèle De Meur, Beno?t Rihoux和Charles C. Ragin
1.1　QCA方法的定位　/ 1
1.2　QCA方法的核心特徵與假設　/ 5
1.3　QCA方法的五類應用　/ 13
注釋　/ 16
第2章　比較研究設計：案例和變量選擇　/ 17
Dirk Berg-Schlosser和Gisèle De Meur
2.1　案例選擇　/ 18
2.2　條件的選擇　/ 22
2.3　MSDO / MDSO：匹配案例和條件的係統程序　/ 25
注釋　/ 28
第3章　清晰集定性比較分析法（csQCA）　/ 31
Beno?t Rihoux和Gisèle De Meur
3.1　csQCA的基礎：布爾代數簡介　/ 32
3.2　步驟1：構建二分數據錶　/ 36
3.3　步驟2：構造“真值錶”　/ 40
3.4　步驟3：解決矛盾組態　/ 43
3.5　步驟4：布爾最小化　/ 49
3.6　步驟5：納入“邏輯餘項”案例　/ 52
3.7　步驟6：解釋　/ 57
注釋　/ 58
第4章　多值集定性比較分析法（mvQCA）　/ 61
Lasse Cronqvist和Dirk Berg-Schlosser
4.1　為什麼使用mvQCA　/ 61
4.2　mvQCA和csQCA之間的差異　/ 63
4.3　決定閾值　/ 67
4.4　實例：Lipset理論　/ 69
4.5　結論　/ 73
注釋　/ 75
第5章　模糊集定性比較分析法（fsQCA）　/ 77
Charles C. Ragin
5.1　模糊集：簡要陳述　/ 78
5.2　使用清晰真值錶輔助模糊集分析　/ 90
5.3　程序應用　/ 96
5.4　結論　/ 102
注釋　/ 104
第6章　應用迴顧與評論　/ 105
Sakura Yamasaki 和Beno?t Rihoux
6.1　csQCA　/ 105
6.2　mvQCA　/ 118
6.3　模糊集　/ 119
6.4　結論　/ 123
注釋　/ 124
第7章　迴應對QCA的批評　/ 125
Gisèle De Meur, Beno?t Rihoux和Sakura Yamasaki
7.1　數據的二分法　/ 126
7.2　非觀察類案例的運用（“邏輯餘項”）　/ 129
7.3　案例敏感度　/ 132
7.4　條件挑選的難題　/ 134
7.5　“黑匣子”問題　/ 136
7.6　時間性問題　/ 138
7.7　總結：“奇跡方法”不存在　/ 140
注釋　/ 141
第8章　總結：前進的方嚮　/ 143
Benoit Rihoux, Charles C. Ragin, Sakura Yamasaki和Damien Bol
8.1　QCA應用中主流的“良好實踐”　/ 143
8.2　不同QCA技術間的聯係　/ 144
8.3　QCA技術與其他定性技術和定量技術的聯係　/ 145
8.4　創新追求　/ 148
8.5　參與集體性研究工作和明智的方法論討論　/ 151
附錄　組態比較方法的更多資源　/ 153
術語匯編　/ 155
參考文獻　/ 161
關於編著者　/ 173
關於貢獻者　/ 175
· · · · · · (收起)