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逻辑因果与量化相关：少案例比较方法的两种路径
摘要
在研究方法日新月异的今天，少案例比较法依然被广泛使用。然而，在多数研究中，都存在一个本体论与方法论相互错位的现象：研究者明明提出的是一个有关充分/必要条件（或条件组合）的因果框架，却用统计的思维来指导案例的选择以及变量的控制。本文认为，充分/必要性与统计相关性在因果关系的本体问题上存在根本差异：前者视因果关系为“逻辑因果”，遵循布尔代数法则，而后者视因果关系为“量化相关”，遵循线性代数法则。这一本体上的不同带来了两个具体的差异：第一，在布尔代数中，只有不同类型的因果关系，而没有不同程度的因果效应，因此在不同算数法则之下，如何对案例进行分类也有着不同的逻辑；第二，在布尔代数中，不同类型的条件（或条件组合）对结果产生的是“完全影响”，而在线性代数中，不同原因对结果产生的都是“部分效应”，因此，本文提出，“逻辑可比”而非“量化可比”的策略更适用于检验有关充分/必要性的理论框架。
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章节目录
- 一 文献概述
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二 两种阐释：量化相关与逻辑因果
- （一）量化相关
- （二）逻辑因果
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三 因果效应、因果类型与案例分类
- （一）因果效应与案例分类
- （二）因果类型与案例分类
- （三）《国家与社会革命》中的案例与分类
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四 部分效应、完全影响与案例选择
- （一）部分效应下的“量化可比”
- （二）完全影响下的“逻辑可比”
- （三）《国家与社会革命》中的比较策略
- 五 结论
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