정성적 비교분석

Qualitative comparative analysis

통계에서 질적 비교분석(QCA)은 조건과 결과의 관계를 조사하기 위해 설정된 이론에 근거한 데이터 분석이다.QCA는 필요한 조건과 충분한 조건의 측면에서 관계를 설명한다.[1]이 기술은 원래 선형 회귀 분석에는 너무 작지만 교차 사례 분석에는 큰 데이터 세트를 연구하기 위해 1987년[2] 찰스 라긴에 의해 개발되었다.[3]

기술 요약

범주형 변수의 경우 QCA는 발생하는 모든 유형의 사례를 나열하고 계산하는 것으로 시작하며, 여기서 각각의 사례 유형은 독립 변수와 종속 변수의 고유한 값 조합에 의해 정의된다.예를 들어 관심 있는 4가지 범주형 변수가 있다면, {A,B,C,D}, A와 B가 이분법(두 값을 취할 수 있음), C가 5개의 값을 취할 수 있고, D가 3개를 취할 수 있다면, 변수들의 가능한 조합에 의해 결정되는 60가지 유형의 관측치가 있을 것인데, 이 모든 것이 실제로 반드시 일어나는 것은 아니다.수명. QCA는 변수의 60개 고유 조합에 대해 존재하는 관측치의 수를 계산하여 어떤 기술 추론이나 함의가 데이터 집합에 의해 실증적으로 뒷받침되는지 결정할 수 있다.따라서 QCA에 대한 입력은 small-N에서 large-N에 이르는 모든 크기의 데이터 집합이며, QCA의 출력은 데이터가 지원하는 서술적 추론이나 함의 집합이다.

QCA의 다음 단계에서는 데이터가 지원하는 최소 추론 집합에 대한 추론 수를 단순화하거나 줄이기 위해 추론 논리 또는 부울 대수학을 사용한다.이러한 축소된 추론은 QCA 지지자들에 의해 "우량적 관계"라고 불린다.예를 들어 조건 A와 B의 존재가 관측된 C의 값에 관계없이 항상 D의 특정 값의 존재와 연관되어 있다면 C가 취하는 값은 무관하다.따라서 A와 B를 포함하는 5개의 추론과 C의 5개의 값 중 어떤 것이라도 하나의 서술적 추론(A와 B)으로 대체될 수 있다.

QCA 방법에 의해 데이터에서 도출된 주요 내연제나 서술적 추론이 인과관계임을 입증하기 위해서는 프로세스 추적, 형식 논리, 간섭 변수 또는 확립된 다원적 지식과 같은 다른 방법을 사용하여 인과 메커니즘의 존재를 확립할 필요가 있다.[4]이 방법은 사회과학에서 사용되며 부울대수의 이항논리에 기초하고 있으며, 조사 중인 사건에 걸쳐 가능한 모든 변수 조합이 고려되고 있다.

동기

잠재적 변수 조합에 의한 사례 유형을 나열하는 기술은 조사자가 특정 가설을 시험하거나 기존 데이터 집합에서 새로운 추론을 도출하기 위해 최소한 조사가 필요한 모든 가능한 사례 유형을 인식하도록 함으로써 사례 선택에 도움을 준다.이용 가능한 관측치가 사례의 전체 모집단을 구성하는 상황에서 이 방법은 변수들의 각 조합을 나타내는 사례의 수를 평가하고 비교함으로써 추론을 도출할 수 있도록 함으로써 작은 N 문제를 완화한다.작은 N 문제는 이용 가능한 분석 단위(예: 국가)의 수가 본질적으로 제한될 때 발생한다.예를 들어, 분석 단위가 국가인 연구는 세계에서 제한된 국가 수(200개 미만)에 불과하며, 일부 (확률론적) 통계 기법에는 필요치 않다.조사 중인 사건에 걸쳐 이루어질 수 있는 비교 횟수를 극대화함으로써, 인과적 추론은 가능한 라긴에 따라 이루어진다.[5]이 기법은 통계적 분석을 통해 탐지할 수 없는 다중 인과 경로와 상호작용 효과를 식별할 수 있도록 하며, 이 기법은 일반적으로 데이터 세트가 하나의 모델에 부합하도록 요구한다.따라서 모델에 대한 적합성을 시험하기 전에 공변량의 조합에 기초하여 특정 인과 경로를 준수하는 데이터 집합의 하위 집합을 식별하는 첫 번째 단계로서, 정성적 연구자가 주장된 소견의 범위를 분석하는 관측치 유형으로 정확하게 제한할 수 있도록 돕는다.

비판

이는 논리적(결정론적)이지 통계적(확률론적) 기법이 아니기 때문에 QCA의 원래 적용인 '크리스프-set' QCA(csQCA)를 가진 변수들은 두 가지 값만 가질 수 있는데, 이는 연구자가 각 변수의 값을 결정해야 하기 때문에 문제가 된다.예를 들어 1인당 GDP는 연구자가 두 가지 범주(예: 낮음 = 0, 높음 = 1)로 나누어야 한다.그러나 이 변수는 본질적으로 연속적인 변수인 만큼 분단은 항상 자의적일 것이다.두 번째, 관련 문제는 (두 가지 값만 가질 수 있기 때문에) 독립 변수의 상대적 강도의 효과를 평가할 수 없다는 점이다.[5]라긴을 비롯해 라세 크론크비스트 등 학자들은 다중값 QCA(mvQCA), 퍼지 집합 QCA(fsQCA) 등 QCA를 확장하는 새로운 도구를 개발하여 이러한 문제들을 다루려고 노력해왔다.참고: 다중값 QCA는 단순히 세 개 이상의 값을 갖는 범주형 변수를 갖는 관측치에 적용되는 QCA이다.Crash-Set QCA는 다중값 QCA의 특별한 사례로 간주될 수 있다.[6]

통계적 방법론학자들은 QCA의 강력한 가정은 QCA의 연구 결과를 취약하게 만들며 제1종 오류를 발생시키기 쉽다고 주장해 왔다.사이먼 허그는 사회과학에서 결정론적 가설과 오류 없는 조치는 극히 드물다고 주장하며, 어느 하나의 가정이 위반될 경우 QCA 결과의 취약성을 입증하기 위해 몬테카를로 시뮬레이션을 사용한다.[7]Chris Krogslund, Donghyon Danny Choi, Mathias Poertner는 QCA 결과가 사소한 파라메트릭과 모델 수용성 변화에 매우 민감하고 타입 I 에러에 취약하다는 것을 더욱 입증한다.[8]베어 F.Braumeller는 또한 QCA 기술군이 유형 I 오류와 다중 추론 모두에 취약성을 탐구한다.[9]또한 Braumeller는 귀무 가설에 대한 공식적인 테스트를 제공하며 QCA의 매우 설득력 있는 결과도 우연의 결과일 수 있다는 것을 보여준다.[10]

비판에 대한 대응

QCA는 범주형 변수의 관측치를 사용하여 확률적으로 또는 결정적으로 수행할 수 있다.예를 들어, 기술 추론이나 함축적 함축적 함축적 함축적 함축적 함축적 함축적 함축적 함축적 함축적 함축적 추론이나 함축적 함축적 함축적 함축적 함축적 함축적 함축적 함축적 추론이나 함축적 함축적 함축적 함축적 함축적 함축적 함축적 함축적 함축적 존재는 결정적으로 뒷받침된다.그러나 연구자가 조건 X가 조건 Y의 확률론적 '예측'이라고 주장하고자 하는 다른 유사한 경우에서, 동일한 조건 조합을 가지는 경우의 비율에 대한 counterrexample 사례의 비율은 예를 들어 80% 이상의 임계값으로 설정될 수 있다.QCA가 논리적 추론 감소 프로세스를 통해 산출해야 한다는 각 주요 내포자에 대해, 해당 함축적 또는 추론을 나타내는 모든 관측치 중 "확보율"과 "일관성"은 종속 변수 또는 결과의 특정 값을 갖는 변수 조합에 부합하는 관측치의 비율— 계산되고 보고되며, 그러한 탐색적 확률론적 추론의 강도를 나타내는 지표로 사용될 수 있다.실제 복잡한 사회 프로세스에서 QCA는 인과 예측 변수를 탐색하기 위해 특정 출력값과 일관되게 관련된 여러 조건 집합을 식별할 수 있도록 한다.

퍼지 집합 QCA는 1인당 GDP와 같은 변수를 취급하는 것을 목표로 하며, 여기에는 범주의 수, 통화 단위의 소수값 등이 mvQCA를 사용하기에는 너무 커지거나, 사례 분류에 불확실성 또는 모호성 또는 측정 오류가 있는 경우 인정이 필요하다.[11]

사용 분야

QCA는 이제 라긴이 처음 개발한 정치학보다 더 많은 분야에서 쓰이게 되었다.[12]현재 이 방법은 다음에서 사용된다.

  • 비즈니스(예: Romme 1995; Kask 및 Linton 2013; 검토는 Misangyi et al. 2017[13] 참조)[14][15]
  • 정보 시스템 관리(예: Lee et al. 2019;[16] 검토는 Mattke et al. 2021[3] 참조)
  • 프로젝트 관리(예: Invernizi et al. 2020)[17]
  • 인간 행동(예: 올랴 및 악식 2019)[18]
  • 혁신 관리(예: Sukhov et al. 2018[19]; Aşkun et al. 2021[20])
  • 기업가정신(예: 린튼 및 카스크 2017)[21]
  • 교육(예: 스티븐슨 2013)[22]
  • 환경과학(예: Basurto 2013)[23]
  • 건강 연구(예: Blackman 2013)[24]
  • 소매업(예: Johansson 및 Kask 2017)[25]
  • 관광업 (예: Olya & Altinay 2015; Olya & Gavilyan, 2016; Olya & Mehran, 2017[26][27][28]; Chisel et al. 2021[29])
  • 정치학(예: Bara 2014; 바인더 2015; Schneider 및 Maerz 2017)[30][31][32]

참고 항목

참조

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추가 읽기

외부 링크