Contents　　目录
中文版序
推荐序
译者序
前言
致谢
第1章　定性比较分析（QCA）作为一种研究方法　/ 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方法的核心特征与假设　/ 5
1.3　QCA方法的五类应用　/ 13
注释　/ 16
第2章　比较研究设计：案例和变量选择　/ 17
Dirk Berg-Schlosser和Gisèle De Meur
2.1　案例选择　/ 18
2.2　条件的选择　/ 22
2.3　MSDO / MDSO：匹配案例和条件的系统程序　/ 25
注释　/ 28
第3章　清晰集定性比较分析法（csQCA）　/ 31
Beno?t Rihoux和Gisèle De Meur
3.1　csQCA的基础：布尔代数简介　/ 32
3.2　步骤1：构建二分数据表　/ 36
3.3　步骤2：构造“真值表”　/ 40
3.4　步骤3：解决矛盾组态　/ 43
3.5　步骤4：布尔最小化　/ 49
3.6　步骤5：纳入“逻辑余项”案例　/ 52
3.7　步骤6：解释　/ 57
注释　/ 58
第4章　多值集定性比较分析法（mvQCA）　/ 61
Lasse Cronqvist和Dirk Berg-Schlosser
4.1　为什么使用mvQCA　/ 61
4.2　mvQCA和csQCA之间的差异　/ 63
4.3　决定阈值　/ 67
4.4　实例：Lipset理论　/ 69
4.5　结论　/ 73
注释　/ 75
第5章　模糊集定性比较分析法（fsQCA）　/ 77
Charles C. Ragin
5.1　模糊集：简要陈述　/ 78
5.2　使用清晰真值表辅助模糊集分析　/ 90
5.3　程序应用　/ 96
5.4　结论　/ 102
注释　/ 104
第6章　应用回顾与评论　/ 105
Sakura Yamasaki 和Beno?t Rihoux
6.1　csQCA　/ 105
6.2　mvQCA　/ 118
6.3　模糊集　/ 119
6.4　结论　/ 123
注释　/ 124
第7章　回应对QCA的批评　/ 125
Gisèle De Meur, Beno?t Rihoux和Sakura Yamasaki
7.1　数据的二分法　/ 126
7.2　非观察类案例的运用（“逻辑余项”）　/ 129
7.3　案例敏感度　/ 132
7.4　条件挑选的难题　/ 134
7.5　“黑匣子”问题　/ 136
7.6　时间性问题　/ 138
7.7　总结：“奇迹方法”不存在　/ 140
注释　/ 141
第8章　总结：前进的方向　/ 143
Benoit Rihoux, Charles C. Ragin, Sakura Yamasaki和Damien Bol
8.1　QCA应用中主流的“良好实践”　/ 143
8.2　不同QCA技术间的联系　/ 144
8.3　QCA技术与其他定性技术和定量技术的联系　/ 145
8.4　创新追求　/ 148
8.5　参与集体性研究工作和明智的方法论讨论　/ 151
附录　组态比较方法的更多资源　/ 153
术语汇编　/ 155
参考文献　/ 161
关于编著者　/ 173
关于贡献者　/ 175
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