fsQCA必要性分析绘制散点图原理

Question

fsQCA必要性分析绘制散点图的时候如果超过三分之一的案例点在对角线以上或者多数案例点分布在右侧y轴附近，则不构成必要性条件，这其中的原理是什么啊

Answer 1

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这个问题涉及到fsQCA的必要性分析中的散点图规则。在绘制散点图时，如果超过三分之一的案例点位于对角线以上或多数案例点分布在右侧y轴附近，则不构成必要性条件。这个规则的原理是基于fsQCA方法中的基本逻辑。 fsQCA方法是一种模糊集合质化比较分析方法，通过将变量转化为模糊集合来进行分析，探究条件与结果之间的关系。在必要性分析中，我们希望找到一组变量组合，这组组合只有在条件达成时才能导致结果发生，称为必要性条件。而散点图在fsQCA中是用来验证这个必要性条件是否成立的工具。 当超过三分之一的案例点位于对角线以上或多数案例点分布在右侧y轴附近时，代表着条件对结果的解释性能力较弱。即不同条件下，结果变化不大，难以从这些条件中找到必要性条件。因此，根据散点图的分布情况，我们可以初步判断是否存在必要性条件。 接下来给出一个简单例子来说明这个原理。假设我们有两个条件变量A和B，以及一个结果变量Y。我们想要判断条件A和B是否是Y的必要性条件。我们有10个案例点，根据条件A和B的取值，得到了下表的数据： | 案例 | A | B | Y | |------|-----|-----|-----| | 1 | 0 | 1 | 1 | | 2 | 1 | 0 | 0 | | 3 | 1 | 1 | 1 | | 4 | 0 | 0 | 0 | | 5 | 1 | 1 | 1 | | 6 | 1 | 0 | 0 | | 7 | 0 | 1 | 1 | | 8 | 1 | 1 | 1 | | 9 | 1 | 1 | 1 | | 10 | 0 | 1 | 1 | 我们可以根据这些数据绘制散点图，根据散点图的分布情况来判断A和B是否构成必要性条件。 以下是一个可能的Python代码片段来绘制散点图：

import matplotlib.pyplot as plt
A = [0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0]
B = [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1]
Y = [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1]
plt.scatter(A, B, c=Y)
plt.xlabel('A')
plt.ylabel('B')
plt.show()

根据实际情况，观察散点图可以得出结论，是否满足必要性条件。