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Publicada porFrancisco José Fidalgo Rodríguez Modificado hace 6 años
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Análisis Cualitativo Comparado (QCA) Daniel Schuster Rodríguez
Universidad de Costa Rica
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Bases de la técnica Técnica de análisis de datos.
Método desarrollado originalmente por Ragin en 1987, perfeccionado por él y otros científicos sociales. Busca determinar relaciones causales entre un grupo de variables independientes y una variable dependiente (outcome/resultado) en varios casos.
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Uso de un software fsQCA 2.0 R Project
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Selección de las variables
¿Qué comparar? ¿Quién lo dice? La teoría nos indica qué tipo de relaciones causales podemos presumir y qué tipo de variables son relevantes.
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Selección de las variables
Variables independientes: Se debe escoger un número no muy grandes de posibles causas a comparar contra un mismo resultado. Variable dependiente: Comparar diferentes resultados de la misma variable que permitan comprender las relaciones causales entre este y las variables independientes.
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Tipos de variables Conjuntos de lógica dicotómica (crisp-sets): El registro está fuera o dentro del conjunto. Por ejemplo, el país X es democrático (por lo tanto demo = 1) y el país Y no (por lo tanto demo = 0). Conjuntos de lógica difusa (fuzzy-sets): El registro puede estar parcialmente dentro o fuera del conjunto. Por ejemplo, el país X es más democrático que autoritario (por lo tanto demo = 0.6) y el país Y más autoritario que democrático (por lo tanto demo = 0.4).
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Calibración de las variables
Calibrar es asegurarse que todas las variables hablen el mismo idioma al usar conjuntos de lógica de difusa. Los datos base pueden ser cualitativos o cuantitativos. Se calibran en un intervalo cuyo valor del 0 al 1. Es decir, 0 está totalmente fuera del conjunto y 1 está totalmente dentro del conjunto.
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Calibración de las variables
Ninguna calibración puede ser igual a 0.5 (límite entre conjuntos). Se puede calibrar de forma directa cuando se trata de variables cuantitativa continuas (por ejemplo: tiempo, dinero, etc.). Se calibra de forma indirecta cuando se trata de variables cualitativas o cuantitativas no continuas (por ejemplo: sistemas electorales)
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Calibración de las variables
Para la calibración indirecta se recomienda usar seis posibles valores: 1 = totalmente dentro del conjunto 0.8 = casi totalmente dentro del conjunto 0.6 = más adentro que afuera del conjunto 0.4 = más afuera que adentro del conjunto 0.2 = casi totalmente afuera del conjunto 0 = totalmente afuera del conjunto (Ragin, 2008)
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Relaciones entre variables
El objetivo de comparar mediante QCA es determinar relaciones entre variables independientes (condiciones) y la variable dependiente (resultado). Las relaciones pueden clasificarse como de necesidad o de suficiencia.
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Relaciones entre variables
Necesidad: Cuando la variable A es necesaria para el resultado X, y X no está presente sin A, aunque A no es suficiente por sí sola para producir X. Suficiencia: La variable A es un subconjunto de X, en todas las combinaciones de condiciones, A tiene un valor igual o menor a la calibración X (A < X).
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Bibliografía recomendada
Ragin, C. (2000) Fuzzy-Set Social Science. Chicago: Universidad de Chicago. Ragin, C. (2008) User’s Guide to Fuzzy-Set / Qualitative Comparative Análisis. Disponible en línea:
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