绝望，论文导师说我的研究方法太老了，我哭了
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xueshuzhi001
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[第二期 模糊集定性比较分析(fsQCA)论文写作训练营]
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QCA是一种以案例研究为导向的理论集合研究方法，可以在观察到的案例中发现多重的、共存的复杂因果关系。 相比于传统的单一的因果关系，QCA可以解释复杂的社会现象。QCA主要包含清晰集定性比较分析（csQCA）、模糊集定性比较分析（fsQCA）、多值集定性比较分析（mvQCA）。
从国际到国内，fsQCA研究类的文章都呈现逐年增加的趋势。在国内，尤其是最近三四年以来，该领域的文章呈现快速上升的势头。所以今天我们主要聊一聊fsQCA，首先要了解一下模糊集合的思想。
图片来自中国知网
模糊集合思想
在做fsQCA处理的时候实际上是将案例信息转化成模糊隶属度（某个案例的状态是否属于某个条件），进而采用布尔代数逻辑运算。 模糊集不是只允许两种互斥状态，即“属于”和“不属于”，而是通过允许隶属度分数在0到1之间的区间来扩展清晰集。 （0代表完全的不属于，1代表完全属于）
如果对林黛玉下图三种开心的状态做一个清晰度的划分，会难倒很多学者，但是现在有了模糊隶属度的概念就会做出很好地划分，根据一定的标准给它模糊隶属度。 左边的开心隶属度是0.95，右边的开心隶属度是0.05，中间的开始隶属度是0.5。 我们可以得到结论是：左边的状态相对于中间和右边是接近于开心的状态，右边的状态是接近于不开心的状态，而中间的状态正好处于0.5的临界值，是一个最为模糊的状态，我们几乎不能够判断她是开心还是不开心。这就是模糊集和定性比较分析相结合的方式。
模糊集与定性比较分析的结合之路
根据下列csQCA和fsQCA的操作步骤可以看出，二者最大的区别是第二步，也就是对于收集上来的数据处理不同，csQCA对数据进行二元化处理，fsQCA对数据进行模糊隶属度的处理。
虽然很多研究 者尽管知晓该方法的基本操作，但仍困惑于不知如何将fsQCA方法结合自身选题开展具体研究、撰写和发表论文。
为了帮助更多的学友深入学习如何运用fsQCA方法进行论文写作， 学术志联合在fsQCA方面颇有研究的Dr.chen老师共同打造【第二期fsQCA论文写作训练营】线上直播课。 老师在我们平台开设了多门课程，陈老师认真负责的态度以及细致耐心地答疑，深受学员们的喜爱，好评满满。
（为了保护学友们的隐私，图中已将头像和昵称匿名）
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关于本次课程，来听听主讲老师怎么说：
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