用fsQCA进行变量校准操作

通过问卷调查获取的数据，需要转换为QCA原始值，这一过程需要借助fsQCA的变量校准原理。由于问卷量表数据缺乏直接的经验比例参照，本研究结合样本数据的具体情况，以避免矛盾架构为标准，确定了完全从属于相应集合的临界值（Full Membership）、交叉临界值（Crossover Point）和完全不从属于相应集合的临界值（Full Nonmembership），其中以平均值为交叉点，如表8-6所示。关系强度本身为0-1变量，不需要进行校准。

具体校准操作采用fsQCA3.0软件中的Calibrate函数完成。通过校准，所有样本值转换为0-1之间的数值，fsQCA进一步的分析步骤包括：首先，开展必要条件检验。必要条件检验的目的在于，发现解释条件及其反面条件是否为结果变量的子集（存在重要影响），但又不是必要条件（单一变量就完全解释）。其次，得到真值表（Truth Table Analysis）。真值表是软件将原编码数据，转换为集合清晰隶属关系的样本值，是条件变量与结果变量之间存在的所有逻辑组合。再次，设定样本频次和一致性门槛值。得到真值表后，选用哪些样本数据进入条件构型组合分析，需要设定一定门槛。最后，设定门槛值后，选择标准化分析，即可得到条件构型的结果路径。(www.xing528.com)

表8-6　变量校准标准