本书结合了定性方法与定量方法的特点：介绍了定性比较分析法的认识论基础、关键特征和设想、优势以及定性比较分析技术的五种用途等；系统地阐述了QCA方法在案例和变量选择中的关键标准和程序，包括相似系统与相异系统设计等；分别介绍了清晰集定性比较分析法（csQCA）、多值集定性比较分析法（mvQCA）、模糊集定性比较分析法（fsQCA）的相关内容。另外，本书系统地介绍了csQCA、mvQCA、fsQCA等方法在已有研究中应用的实例等。
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
书单推荐
