定性比较分析作为一种结合定性定量优势的多重因果分析的研究方法在近几十年间得到了长足的进展， 但传统QCA软件无法处理涉及时间因素的数据，这使得该方法在分析某些有关时间的因果关系时受到很大限制。TQC A与TS QCA的出现为解决这样的问题提供了可能。区别于传统的回归分析或案例研究，定性比较分析展现的是一种新的研究逻辑，它表达了一种方法定性的比包括较研究中的量化趋势。与社会科学其他较为成熟的研究方法相比，定性比较分析出现不到30年，在分析法相关的技术应用方法尚且处于不成熟阶段，在得到学者们广泛关注的同时，其自身依旧存在较大的发展空间。通过对多种议题的应用表明，QCA对于样本规模的要求不高， 在15-80个样本规模上都可以运用，特哪些别是对包含较多二分、定类、定序变量的样本集，它具有更大的优势；其次， QCA的必要条件和条件组合的分析轮次可以让研究者对总样本进行多次细分，形成不同的子样本集，从而得出更为精细和有趣的结论。当然QCA自身依旧存在很多不足， 包括案例敏感性高、条件变量数量受限、变量的定性划分标准不够客观，其中最为突出的是无法处理面板数据以及时间对因果关系的影响，虽然近十年来有所改进，但在实际问题的研究中依旧没有得到根本的解决。相较于国外社会科学研究中的广泛应用， QCA在中国的发展尚处于萌芽阶段，截至2015年，涉及定性比较分析的论文仅有十余篇，主要集中在理论引介田、社会抗争、政策与绩效、政治变迁、观念与行为等议题，比较政治学领域和医学领域利用此方法的研究更是屈指可数。事实上， 因为QCA是基于中小数量的跨案例比较， 同时对相对确定的定类(nominal) 编码的数据和事件具备优势， 因此该方法在分析国家转型与崩溃、战争/革命/冲突是否爆发、外交方式与结果等议题上可以为研究者提供新的发现。在时下应用中， QCA主要分化出了以清比较晰集分析、多值分析和模糊集分析为基础的三种传统类型。
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