第1章 定性比较分析（QCA）作为一种研究方法 1
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
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
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
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
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
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
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
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