การวิเคราะห์เชิงเปรียบเทียบเชิงคุณภาพ

ในทางสถิติการวิเคราะห์เชิงเปรียบเทียบเชิงคุณภาพ ( QCA ) เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลโดยอาศัยทฤษฎีเซตเพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ของเงื่อนไขกับผลลัพธ์ QCA อธิบายความสัมพันธ์ในแง่ของเงื่อนไขที่จำเป็นและเงื่อนไขที่เพียงพอ [ ^{1 ] เทคนิค}นี้ได้รับการพัฒนาขึ้นครั้งแรกโดยCharles Raginในปี 1987 ^{[ 2 ]}เพื่อศึกษาชุดข้อมูลที่เล็กเกินไปสำหรับการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นแต่มีขนาดใหญ่พอสำหรับ การ วิเคราะห์ข้ามกรณี^{[ 3 ]}

ในกรณีของตัวแปรเชิงหมวดหมู่ QCA เริ่มต้นด้วยการแสดงรายการและนับจำนวนกรณีทั้งหมดที่เกิดขึ้น โดยแต่ละกรณีจะถูกกำหนดโดยค่าเฉพาะของตัวแปรอิสระและตัวแปรตาม ตัวอย่างเช่น หากมีตัวแปรเชิงหมวดหมู่ที่สนใจสี่ตัว {A, B, C, D} และ A กับ B เป็นตัวแปรแบบสองค่า (สามารถมีได้สองค่า) C สามารถมีได้ห้าค่า และ D สามารถมีได้สามค่า ดังนั้นจะมีกรณีที่เป็นไปได้ 60 กรณีที่กำหนดโดยค่าผสมของตัวแปร ซึ่งไม่จำเป็นต้องเกิดขึ้นในชีวิตจริงทั้งหมด การนับจำนวนกรณีที่มีอยู่สำหรับแต่ละค่าผสมของตัวแปรทั้ง 60 ค่า QCA สามารถระบุได้ว่าข้อสรุปเชิงพรรณนาหรือนัยยะใดได้รับการสนับสนุนจากข้อมูล เชิงประจักษ์ ดังนั้น ข้อมูลนำเข้าของ QCA คือชุดข้อมูลที่มีขนาดใดก็ได้ ตั้งแต่ N ขนาดเล็กไปจนถึง N ขนาดใหญ่ และผลลัพธ์ของ QCA คือชุดของข้อสรุปเชิงพรรณนาหรือนัยยะที่ข้อมูลสนับสนุน

ในขั้นตอนต่อไปของ QCA ตรรกะเชิงอนุมานหรือพีชคณิตบูลีนจะถูกนำมาใช้เพื่อลดความซับซ้อนหรือลดจำนวนการอนุมานให้เหลือเพียงชุดการอนุมานขั้นต่ำที่ได้รับการสนับสนุนจากข้อมูล ชุดการอนุมานที่ลดลงนี้เรียกว่า "ตัวบ่งชี้หลัก" (prime implicates) โดยผู้ที่ยึดมั่นใน QCA ตัวอย่างเช่น หากการมีอยู่ของเงื่อนไข A และ B สัมพันธ์กับการมีอยู่ของค่า D ที่เฉพาะเจาะจงเสมอ โดยไม่คำนึงถึงค่า C ที่สังเกตได้ ค่าที่ C รับนั้นจึงไม่สำคัญ ดังนั้น การอนุมานทั้งห้าที่เกี่ยวข้องกับ A และ B และค่า C ทั้งห้าค่าใดๆ ก็ตาม อาจถูกแทนที่ด้วยการอนุมานเชิงพรรณนาเพียงอย่างเดียวว่า "(A และ B) บ่งชี้ถึงค่า D ที่เฉพาะเจาะจง"

เพื่อพิสูจน์ว่าตัวบ่งชี้หลักหรือข้อสรุปเชิงพรรณนาที่ได้จากข้อมูลโดยวิธี QCA เป็นสาเหตุ จำเป็นต้องพิสูจน์การมีอยู่ของกลไกเชิงสาเหตุโดยใช้วิธีอื่น เช่นการติดตามกระบวนการตรรกะเชิงรูปธรรม ตัวแปรแทรกแซง หรือความรู้สหวิทยาการที่ได้รับการยอมรับ^{[ 4 ]}วิธีนี้ใช้ในสังคมศาสตร์และอิงตาม ตรรกะ ไบนารีของพีชคณิตบูลีนและพยายามตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้พิจารณาชุดค่าผสมที่เป็นไปได้ทั้งหมดของตัวแปรที่สามารถสร้างขึ้นได้ในกรณีต่างๆ ที่กำลังตรวจสอบ

เทคนิคการจัดเรียงประเภทของกรณีตามชุดตัวแปรที่เป็นไปได้ ช่วยในการคัดเลือกกรณีโดยทำให้นักวิจัยตระหนักถึงประเภทของกรณีที่เป็นไปได้ทั้งหมดที่จำเป็นต้องได้รับการตรวจสอบอย่างน้อยที่สุด หากมีอยู่ เพื่อทดสอบสมมติฐานบางอย่างหรือเพื่อหาข้อสรุปใหม่จากชุดข้อมูลที่มีอยู่ ในสถานการณ์ที่ข้อมูลที่มีอยู่ประกอบด้วยประชากรทั้งหมดของกรณี วิธีนี้จะช่วยลดปัญหา N น้อย โดยอนุญาตให้สรุปผลได้โดยการประเมินและเปรียบเทียบจำนวนกรณีที่แสดงชุดตัวแปรแต่ละชุด ปัญหา N น้อยเกิดขึ้นเมื่อจำนวนหน่วยการวิเคราะห์ (เช่น ประเทศ) ที่มีอยู่มีจำกัดโดยธรรมชาติ ตัวอย่างเช่น การศึกษาที่ใช้ประเทศเป็นหน่วยการวิเคราะห์มีข้อจำกัดตรงที่มีจำนวนประเทศในโลกจำกัด (น้อยกว่า 200 ประเทศ) ซึ่งน้อยกว่าที่จำเป็นสำหรับเทคนิคทางสถิติ (เชิงความน่าจะเป็น) บางอย่าง การเพิ่มจำนวนการเปรียบเทียบที่สามารถทำได้ระหว่างกรณีที่อยู่ภายใต้การตรวจสอบ จะทำให้สามารถสรุปผลเชิงสาเหตุได้ตามที่ Ragin กล่าวไว้^{[ 5 ]}เทคนิคนี้ช่วยให้สามารถระบุเส้นทางเชิงสาเหตุและผลกระทบปฏิสัมพันธ์หลายเส้นทางที่อาจตรวจไม่พบผ่านการวิเคราะห์ทางสถิติซึ่งโดยทั่วไปแล้วต้องใช้ชุดข้อมูลที่สอดคล้องกับแบบจำลองหนึ่งแบบ ดังนั้นจึงเป็นขั้นตอนแรกในการระบุชุดย่อยของชุดข้อมูลที่สอดคล้องกับเส้นทางเชิงสาเหตุเฉพาะตามการรวมกันของตัวแปรควบคุมก่อนการวิเคราะห์ทางสถิติเชิงปริมาณเพื่อทดสอบความสอดคล้องกับแบบจำลอง และช่วยให้นักวิจัยเชิงคุณภาพสามารถจำกัดขอบเขตของผลการค้นพบที่อ้างถึงได้อย่างถูกต้องตามประเภทของการสังเกตที่พวกเขาทำการวิเคราะห์

เนื่องจากนี่เป็นเทคนิคเชิงตรรกะ (กำหนดได้) และไม่ใช่เทคนิคเชิงสถิติ (ความน่าจะเป็น) ด้วย QCA แบบ "เซตชัดเจน" ( csQCA ) ซึ่งเป็นการประยุกต์ใช้ QCA ดั้งเดิม ตัวแปรจะมีค่าได้เพียงสองค่าเท่านั้น ซึ่งเป็นปัญหาเพราะนักวิจัยต้องกำหนดค่าของแต่ละตัวแปร ตัวอย่างเช่น GDP ต่อหัวต้องถูกแบ่งโดยนักวิจัยออกเป็นสองหมวดหมู่ (เช่น ต่ำ = 0 และสูง = 1) แต่เนื่องจากตัวแปรนี้เป็นตัวแปรต่อเนื่อง การแบ่งจึงจะเป็นไปโดยพลการเสมอ ปัญหาที่สองที่เกี่ยวข้องคือเทคนิคนี้ไม่อนุญาตให้ประเมินผลกระทบของความแข็งแกร่งสัมพัทธ์ของตัวแปรอิสระ (เนื่องจากตัวแปรอิสระจะมีค่าได้เพียงสองค่าเท่านั้น) ^{[ 5 ]} Ragin และนักวิชาการคนอื่นๆ เช่น Lasse Cronqvist ได้พยายามจัดการกับปัญหาเหล่านี้โดยการพัฒนาเครื่องมือใหม่ๆ ที่ขยาย QCA เช่น QCA หลายค่า ( mvQCA ) และ QCA เซตคลุมเครือ ( fsQCA ) หมายเหตุ: QCA แบบหลายค่าเป็นเพียง QCA ที่ใช้กับข้อมูลสังเกตการณ์ที่มีตัวแปรเชิงหมวดหมู่ที่มีค่ามากกว่าสองค่า QCA แบบ Crisp-Set สามารถถือได้ว่าเป็นกรณีพิเศษของ QCA แบบหลายค่า^{[ 6 ]}

นักระเบียบวิธีทางสถิติได้โต้แย้งว่าสมมติฐานที่เข้มงวดของ QCA ทำให้ผลลัพธ์มีความเปราะบางและมีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาดประเภทที่ 1ไซมอน ฮัก โต้แย้งว่าสมมติฐานเชิงกำหนดและการวัดที่ปราศจากข้อผิดพลาดนั้นหายากมากในสังคมศาสตร์ และใช้การจำลองมอนเตคาร์โลเพื่อแสดงให้เห็นถึงความเปราะบางของผลลัพธ์ QCA หากสมมติฐานใดสมมติฐานหนึ่งถูกละเมิด^{[ 7 ]}คริส โครกสลุนด์ ดงฮยอน แดนนี่ ชอย และมาเธียส พอร์ทเนอร์ ได้แสดงให้เห็นเพิ่มเติมว่าผลลัพธ์ QCA มีความไวสูงต่อการเปลี่ยนแปลงพารามิเตอร์เล็กน้อยและความไวต่อแบบจำลอง และมีความเสี่ยงต่อข้อผิดพลาดประเภทที่ 1 ^{[ 8 ]}แบร์ เอฟ. บรอโมเอลเลอร์ ได้สำรวจเพิ่มเติมถึงความเปราะบางของตระกูลเทคนิค QCA ต่อทั้งข้อผิดพลาดประเภทที่ 1 และการอนุมานหลายครั้ง^{[ 9 ]}บรอโมเอลเลอร์ยังเสนอการทดสอบอย่างเป็นทางการของสมมติฐานว่างและแสดงให้เห็นว่าแม้แต่ผลลัพธ์ QCA ที่น่าเชื่อถือมากก็อาจเป็นผลมาจากความบังเอิญ^{[ 10 ]}

QCA สามารถดำเนินการได้ทั้งแบบความน่าจะเป็นหรือแบบกำหนดแน่นอน โดยใช้ข้อมูลสังเกตของตัวแปรเชิงหมวดหมู่ ตัวอย่างเช่น การมีอยู่ของการอนุมานหรือนัยยะเชิงพรรณนาได้รับการสนับสนุนแบบกำหนดแน่นอนโดยการไม่มีกรณีตัวอย่างค้านใด ๆ ต่อการอนุมาน กล่าวคือ หากนักวิจัยอ้างว่าเงื่อนไข X บ่งชี้ถึงเงื่อนไข Y แล้ว แบบกำหนดแน่นอน จะต้องไม่มี กรณี ตัวอย่างค้าน ใด ๆ ที่มีเงื่อนไข X แต่ไม่มีเงื่อนไข Y อย่างไรก็ตาม หากนักวิจัยต้องการอ้างว่าเงื่อนไข X เป็น 'ตัวทำนาย' เชิงความน่าจะเป็นของเงื่อนไข Y ในชุดกรณีที่คล้ายคลึงกันอื่น ๆ แล้ว สัดส่วนของกรณีตัวอย่างค้านต่อการอนุมานต่อสัดส่วนของกรณีที่มีการรวมกันของเงื่อนไขเดียวกันนั้น สามารถตั้งค่าไว้ที่ค่าเกณฑ์ เช่น 80% หรือสูงกว่านั้นได้ สำหรับตัวบ่งชี้หลักแต่ละตัวที่ QCA สร้างขึ้นผ่านกระบวนการลดการอนุมานเชิงตรรกะ จะมีการคำนวณและรายงาน "ความครอบคลุม" — เปอร์เซ็นต์จากข้อมูลสังเกตทั้งหมดที่แสดงตัวบ่งชี้หรือการอนุมานนั้น — และ "ความสอดคล้อง" — เปอร์เซ็นต์ของข้อมูลสังเกตที่สอดคล้องกับชุดตัวแปรนั้น ๆ ที่มีค่าเฉพาะของตัวแปรตามหรือผลลัพธ์นั้น ๆ ซึ่งสามารถใช้เป็นตัวบ่งชี้ความแข็งแกร่งของการอนุมานเชิงความน่าจะเป็นแบบสำรวจดังกล่าวได้ ในกระบวนการทางสังคมที่ซับซ้อนในชีวิตจริง QCA ช่วยให้สามารถระบุชุดเงื่อนไขหลายชุดที่สัมพันธ์กับค่าผลลัพธ์เฉพาะอย่างสอดคล้องกัน เพื่อสำรวจหาตัวทำนายเชิงสาเหตุ

QCA เซตฟัซซีมีเป้าหมายเพื่อจัดการกับตัวแปร เช่น GDP ต่อหัว ซึ่งจำนวนหมวดหมู่ ค่าทศนิยมของหน่วยเงินตรา มีขนาดใหญ่เกินกว่าที่จะใช้ mvQCA หรือในกรณีที่ต้องยอมรับความไม่แน่นอน ความคลุมเครือ หรือข้อผิดพลาดในการวัดในการจำแนกกรณี^{[ 11 ]}

ปัจจุบัน QCA ได้ถูกนำไปใช้ในหลายสาขามากกว่ารัฐศาสตร์ ซึ่งเป็นสาขาที่ Ragin พัฒนาวิธีการนี้ขึ้นมาเป็นครั้งแรก^{[ 12 ]}ปัจจุบันวิธีการนี้ถูกนำไปใช้ใน:

• ธุรกิจ (เช่น Romme 1995; Kask และ Linton 2013; สำหรับการทบทวนดู Misangyi et al. 2017 ^{[ 13 ]} ) ^{[ 14 ] [ 15 ]}
• การจัดการระบบสารสนเทศ(เช่น Lee et al. 2019; ^{[ 16 ]}สำหรับการทบทวนดู Mattke et al. 2021 ^{[ 3 ]} )
• การบริหารโครงการ (เช่น Invernizzi et al. 2020) ^{[ 17 ]}
• พฤติกรรมมนุษย์ (เช่น Olya และ Akhshik 2019) ^{[ 18 ]}
• การจัดการนวัตกรรม (เช่น Sukhov et al. 2018; ^{[ 19 ]} Aşkun et al. 2021 ^{[ 20 ]} )
• การเป็นผู้ประกอบการ (เช่น Linton และ Kask 2017) ^{[ 21 ]}
• การศึกษา (เช่น Stevenson 2013) ^{[ 22 ]}
• วิทยาศาสตร์สิ่งแวดล้อม (เช่น Basurto 2013) ^{[ 23 ]}
• การวิจัยด้านสุขภาพ (เช่น Blackman 2013) ^{[ 24 ]}
• การค้าปลีก (เช่น Johansson และ Kask 2017) ^{[ 25 ]}
• การท่องเที่ยว (เช่น Olya & Altinay 2015; Olya & Gavilyan, 2016; Olya & Mehran, 2017; ^{[ 26 ] [ 27 ] [ 28 ]} çizel et al. 2021 ^{[ 29 ]} )
• รัฐศาสตร์ (เช่น Bara 2014; Binder 2015; Schneider และ Maerz 2017) ^{[ 30 ] [ 31 ] [ 32 ]}

• อัลกอริทึมควิน-แมคคลัสกีย์
• CORA - การวิเคราะห์ความสม่ำเสมอเชิงผสมผสาน
• คลอเดียส วาเกมันน์

• Duşa, Adrian (1 ตุลาคม 2551) [กันยายน 2550]. "แนวทางทางคณิตศาสตร์สำหรับปัญหาการลดค่าบูลีน"คุณภาพและปริมาณ 44 : 99– 113. doi : 10.1007 /s11135-008-9183-x . S2CID  123042755 . หมายเลขบทความ: 99 (2553).[1] (22 หน้า)
• Duşa, Adrian (2007). "การปรับปรุง Quine-McCluskey" (PDF) . มหาวิทยาลัยบูคาเรสต์ . เก็บถาวร(PDF)จากต้นฉบับเมื่อ 2020-05-12 . สืบค้นเมื่อ 2020-05-12 .(16 หน้า) (หมายเหตุ: QCAเป็นโปรแกรมโอเพนซอร์สที่พัฒนาด้วยภาษา R ซึ่งใช้ในสาขาสังคมศาสตร์)
• Schneider, Q. Carlsten (2024), การวิจัยหลายวิธีเชิงทฤษฎีเซต: คู่มือการผสมผสาน QCA และกรณีศึกษา, สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยเคมบริดจ์ ISBN 978-1-009-30715-4

• COMPASSS (COMPArative Methods for Systematic cross-caSe analySis)เว็บไซต์ที่มุ่งเน้นการวิเคราะห์เปรียบเทียบเชิงคุณภาพ