Qualitative Comparative Analysis (QCA) requires researchers to choose calibration and dichotomization thresholds, and these choices can substantially affect truth tables, minimization, and resulting solution formulas. Despite this dependency, threshold sensitivity is often examined only in an ad hoc manner because repeated analyses are time-intensive and error-prone. We present TSQCA, an R package that automates threshold-sweep analyses by treating thresholds as explicit analytical variables. It provides four sweep functions (otSweep, ctSweepS, ctSweepM, dtSweep) to explore outcome thresholds, single-condition thresholds, multi-condition threshold grids, and joint outcome-condition threshold spaces, respectively. TSQCA integrates with the established CRAN package QCA for truth table construction and Boolean minimization, while returning structured S3 objects with consistent print/summary methods and optional detailed results. The package also supports automated Markdown report generation and configuration-chart output to facilitate reproducible documentation of cross-threshold results.


翻译:定性比较分析(QCA)要求研究者选择校准与二分化的阈值,这些选择会显著影响真值表、最小化过程及最终的解公式。尽管存在这种依赖性,阈值敏感性通常仅以临时方式检验,因为重复分析耗时且易出错。本文提出TSQCA——一个将阈值作为显式分析变量的R软件包,可实现阈值扫描分析的自动化。该包提供四种扫描函数(otSweep、ctSweepS、ctSweepM、dtSweep),分别用于探索结果阈值、单条件阈值、多条件阈值网格以及结果-条件联合阈值空间。TSQCA与成熟的CRAN软件包QCA集成,用于真值表构建与布尔最小化,同时返回具有统一打印/摘要方法及可选详细结果的结构化S3对象。该软件包还支持自动生成Markdown报告与配置图表输出,以促进跨阈值结果的可复现性文档记录。

0
下载
关闭预览

相关内容

【博士论文】辨识性特征学习及在细粒度分析中的应用
专知会员服务
31+阅读 · 2020年12月10日
【资源】图像分割/显著性检测数据集列表
专知
13+阅读 · 2019年5月22日
一文读懂目标检测:R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD
七月在线实验室
11+阅读 · 2018年7月18日
推荐|caffe-orc主流ocr算法:CNN+BLSTM+CTC架构实现!
全球人工智能
19+阅读 · 2017年10月29日
各种相似性度量及Python实现
机器学习算法与Python学习
11+阅读 · 2017年7月6日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
【博士论文】辨识性特征学习及在细粒度分析中的应用
专知会员服务
31+阅读 · 2020年12月10日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员