Contents　　目錄 中文版序 推薦序 譯者序 前言 致謝 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方法的核心特征與假設(shè)　/ 5 1.3　QCA方法的五類應(yīng)用　/ 13 注釋　/ 16 第2章　比較研究設(shè)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：匹配案例和條件的系統(tǒng)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(chǔ)：布爾代數(shù)簡介　/ 32 3.2　步驟1：構(gòu)建二分?jǐn)?shù)據(jù)表　/ 36 3.3　步驟2：構(gòu)造“真值表”　/ 40 3.4　步驟3：解決矛盾組態(tài)　/ 43 3.5　步驟4：布爾最小化　/ 49 3.6　步驟5：納入“邏輯余項”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　為什么使用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(jié)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　使用清晰真值表輔助模糊集分析　/ 90 5.3　程序應(yīng)用　/ 96 5.4　結(jié)論　/ 102 注釋　/ 104 第6章　應(yīng)用回顧與評論　/ 105 Sakura Yamasaki 和Beno?t Rihoux 6.1　csQCA　/ 105 6.2　mvQCA　/ 118 6.3　模糊集　/ 119 6.4　結(jié)論　/ 123 注釋　/ 124 第7章　回應(yīng)對QCA的批評　/ 125 Gisèle De Meur, Beno?t Rihoux和Sakura Yamasaki 7.1　數(shù)據(jù)的二分法　/ 126 7.2　非觀察類案例的運用（“邏輯余項”）　/ 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(jié)：“奇跡方法”不存在　/ 140 注釋　/ 141 第8章　總結(jié)：前進(jìn)的方向　/ 143 Benoit Rihoux, Charles C. Ragin, Sakura Yamasaki和Damien Bol 8.1　QCA應(yīng)用中主流的“良好實踐”　/ 143 8.2　不同QCA技術(shù)間的聯(lián)系　/ 144 8.3　QCA技術(shù)與其他定性技術(shù)和定量技術(shù)的聯(lián)系　/ 145 8.4　創(chuàng)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(tài)比較方法的更多資源　/ 153 術(shù)語匯編　/ 155 參考文獻(xiàn)　/ 161 關(guān)于編著者　/ 173 關(guān)于貢獻(xiàn)者　/ 175