【研究方法】07 | fsQCA软件实操

0.软件下载（如需可留言）

1.数据准备

将excel格式另存为csv格式
文件中变量名尽量全部为英文
每个条件变量均聚合为一列数据
软件打开数据文件：file-open-选中打开数据文件

2.校准

（1）excel中确定校准锚点

excel中校准锚点计算公式：=PERCENTILE.INC(选取数据区域，校准标准)

校准标准的确定：

直接校准法：基于外部标准或理论/经验知识，直接为变量设定三个锚点将原始值转换为0-1之间的隶属度分数。两种主流选取 a. 0.95 0.5 0.05，b. 0.75 0.5 0.25。eg：XX样本采用直接校准法，选取样本数据的95%、50%、5%分位数作为完全隶属、交叉点、完全不隶属的校准标准。
间接校准法：研究者基于对案例的质性了解，直接为每个案例评定隶属度等级并转换得到隶属度分数。具体做法①是否二分法，eg：以是否存在XX/实现XX/建成XX/上榜XX……对某条件进行赋值，是则赋值1，反之赋值0。②另外还有多值模糊集隶属衡量法，eg：同时具备两种能力校准为1（完全隶属），掌握一种能力校准为0.67（偏隶属），能够按需购入某种能力校准为0.33（偏不隶属），完全不具备能力校准为0（完全不隶属）。
问卷数据的校准：直接采用量表刻度作为校准锚点即可（eg：1代表“非常不满意”，3代表“一般”，5代表“非常满意”，则将它们三个依次设定为完全不隶属点、交叉点、完全隶属点）；若出现应答偏差（eg：“非常不满意”这个选项没人填），则将应答中的最高值设定为完全隶属点，最低值设定为完全不隶属点，平均值设定为交叉点。

（2）fsQCA软件校准数据

软件操作：Variables - Compute - calibrate (x, n1, n2, n3) 校准函数 x为变量名称 n1-n3分别为完全隶属点、交叉点、完全不隶属点 - 分别重复操作变量 - save as 校准后的数据 - 打开另存为的数据修改变量名为原名称 - 将所有0.5单元格匹配替换为0.501或0.499（因为fsQCA软件无法归类0.5 不替换的话会直接被删除）- 保存csv - 返回fsQCA中打开新的csv。

3.单个条件的必要性分析

软件操作：Analyze - Necessary Conditions - Outcome 添加结果变量Y - Conditions 添加条件变量（包括~X）- 产生高Y的结果含一致性和覆盖度 - Outcome 添加结果变量~Y - Conditions 添加条件变量（包括~X）- 产生低Y的结果含一致性和覆盖度 - 自行绘制汇报表格，eg

结果变量的单一必要条件初步判断标准：一致性≥0.9，覆盖度≥0.5。否则认为不存在产生Y的单一必要条件, 需要进一步对前因条件组态进行分析（一般是这种结论）。

4.条件组态的充分性分析

此部分是fsQCA分析的最核心部分，具体理解与操作和见【研究方法】06 | QCA 条件组态的充分性分析实操

（1）构建真值表

软件操作：Analysis -- Truth Table Algorithm -- Y set outcome -- all X set causal conditions -- √Show solution cases in output （显示真值表中每个组态对应的样本案例）-- OK -- Edit -- Delete and code -- 设置案例频数阈值（上，小样本一般设置为1）、设置原始一致性阈值（下，一般可设置为0.8）-- OK -- 排序PRI列并手动赋值编码（将低于PRI阈值一般为0.75或0.7 的Y赋值为0） → 得到初步的真值表。

（2）布尔简化，得出复杂解、中间解、简单解

fsQCA软件可以直接得出布尔简化后的结论，并列出复杂解、中间解、简单解的相关结果和数据。

软件操作：Standard Analysis -- Select 所需要的简化后的组态 → 得出三种解的结果数据。

（3）确定核心条件、边缘条件，得出组态路径

根据软件得出三种解的结果数据，即可自行绘制条件组态分析汇报表格。eg：