Nitel Karşılaştırmalı Analiz Yöntemi ve Doğru Uygulama Adımları

Nitel Karşılaştırmalı Analiz (Qualitative Comparative Analysis – QCA), son yıllarda sosyal bilimler alanında giderek yaygınlaşan etkili bir analiz yöntemidir. Sosyoloji kökenli olan bu yöntem, hem nitel hem de nicel verilerin pragmatik bir bakış açısıyla tek bir analiz yöntemi kullanılarak incelenmesine olanak tanırken, asimetrik nedensel ilişkileri ortaya koyma potansiyeline sahiptir. Diğer bir deyişle, bir sonucun varlığı ve yokluğuna yol açan farklı koşulları veya koşul kombinasyonlarını belirleyebilir. Bu konuda daha derinlemesine bilgi almak isterseniz Sosyal bilim araştırmalarında bulanık küme nitel karşılaştırmalı analiz yönteminin kullanımı (Çizel, Aşkun & Çizel, 2022) isimli çalışmamızı incelemenizi öneririm.

Ben bu yazımda QCA’yı uygulamanın karmaşık bir süreç olduğunu kabul ederek, sizlere analiz sürecinin her adımında dikkatli olmak ve belirli kurallara uymak gerektiğini göstermeye çalışacağım. Özellikle Bulanık Küme Nitel Karşılaştırmalı Analiz (fsQCA) kullanılırken… Bu nedenle fsQCA uygularken dikkat edilmesi gereken adımları şu şekilde değerlendirebiliriz (Ragin, 1987, 2006, 2008, 2023; Ragin & Davey, 2022);

1. Kalibrasyon, Koşul ve Sonuç Seçimi

Kalibre edilecek koşulların ve sonucun tanımlanması, fsQCA’nın ilk ve en önemli adımlarından biridir. Bu adım, araştırma sorusuna ve teorik çerçeveye bağlı olarak belirlenir. Çalışmamızdaki (Çizel vd., 2022), ülkelerin küresel rekabet edebilirliğini etkileyen koşullar olarak inovasyon, hukukun üstünlüğü, insani gelişmişlik ve devletin kırılganlığı belirlenmiştir. Sonuç olarak ise ülkelerin küresel rekabet edebilirliği tanımlanmıştır. Koşulların ve sonucun doğru bir şekilde tanımlanması, fsQCA’nın başarısı için kritik önem taşır. Bunun yanı sıra koşulları adlandırırken sıfat tamlamaları yerine isimlerin kullanılması sıklıkla yapılan bir hatadır. Örneğin, “GSYİH” bir değişken iken “Gelişmiş ülke” bir koşuldur. Bu nedenle, koşulların kavramsallaştırılması ve adlandırılması sürecinde teorik çerçeve ve durum (state) bilgisi dikkate alınmalıdır. Ayrıca, modele çok fazla veya alakasız koşulların dahil edilmesi de analizin gücünü azaltabilir. Ragin’in (2008) önerdiği gibi koşul sayısının genellikle dört ila sekiz arasında tutulması tavsiye edilir. Bu benim dahil olduğum çalışmalarda (Aşkun, 2023; Aşkun vd., 2021; Aşkun & Erkoyuncu, 2023) bu durum önemle dikkate alınmış ve en fazla yedi koşul belirlenmiştir. Sonuç olarak, kalibre edilecek koşulların ve sonucun dikkatli bir şekilde tanımlanması, fsQCA’nın ilk ve en kritik adımıdır. Bu adım, araştırma sorusu ve teorik çerçeve doğrultusunda, durum bilgisi de göz önünde bulundurularak gerçekleştirilmelidir. Doğru kavramsallaştırılmış ve adlandırılmış koşullar ve sonuç, analizin geçerliği ve anlamlılığı açısından büyük önem taşır.

2. Çelişkilerin Çözümü

Doğruluma tablosunda (Şekil 1) çelişkili konfigürasyonlar olup olmadığı mutlaka kontrol edilmeli ve tespit edilen çelişkiler çözülmeye çalışılmalıdır.

Bu tabloda oluşturulduktan sonra çelişkili konfigürasyonların varlığı kontrol edilmiştir. Çelişkili konfigürasyonlar, aynı koşul kombinasyonuna sahip olmasına rağmen farklı sonuç değerlerine yol açan durumlardır. Bu tür çelişkilerin varlığı, analizin tutarlılığını ve geçerliğini etkileyebilir. Çelişkiler üç temel yöntemle çözülebilir: koşul eklemek, durumları kaldırmak veya kalibrasyonu değiştirmek. İlk olarak, modele yeni bir koşul eklemek çelişkileri çözmeye yardımcı olabilir. İkinci olarak, çelişkiye neden olan belirli durumlar analizden çıkarılabilir. Son olarak, koşulların veya sonucun kalibrasyonu gözden geçirilerek çelişkiler giderilebilir. Ancak, bu süreçte yapılan her değişiklik teorik ve ampirik bilgiler ışığında gerekçelendirilmeli ve şeffaf bir şekilde raporlanmalıdır. Çelişkileri çözmek için yapılan her değişiklik, gerekçelendirilmeli ve açıkça raporlanmalıdır. Sonuç olarak, fsQCA’da çelişkilerin çözümü, tutarlı ve geçerli sonuçlar elde etmek için kritik bir adımdır.

3. Nedensellik

QCA’da nedensel iddialar yapmak için gözlemlenen ilişkilerin altında yatan mekanizmaları açıklamak kritik öneme sahiptir. Bu, QCA’yı geleneksel istatistiksel yöntemlerden ayıran önemli bir özelliktir. Araştırmacılar, sadece korelasyonları raporlamak yerine, neden-sonuç ilişkilerinin nasıl işlediğini detaylı bir şekilde açıklamalıdır. Örneğin, bir ülkenin ekonomik gelişmişliği ile demokrasi düzeyi arasında bir ilişki bulduğunuzda, QCA sizi bu ilişkinin nasıl ve neden var olduğunu açıklamaya teşvik eder. Ekonomik gelişmişlik, eğitim düzeyini artırarak mı demokrasiye katkıda bulunuyor? Yoksa orta sınıfın genişlemesi yoluyla mı bu etki gerçekleşiyor? Bu tür mekanizmaları açıklamak, nedensel iddiaların daha sağlam ve anlaşılır olmasını sağlar.

QCA’nın nedensellik anlayışı, geleneksel değişken odaklı yaklaşımlardan farklıdır. QCA’da nedensellik, koşulların yeterliliği veya gerekliliği açısından ifade edilir, değişkenlerin “etkileri” açısından değil. Bu, araştırmacıları daha nüanslı ve bağlama duyarlı bir nedensellik anlayışına yönlendirir. Geleneksel bir regresyon analizinde, “X değişkeninin Y üzerinde pozitif etkisi vardır” gibi ifadeler kullanılırken, QCA’da “X koşulunun varlığı, Y sonucunun ortaya çıkması için yeterlidir” veya “X koşulu, Y sonucunun ortaya çıkması için gereklidir” gibi ifadeler kullanılır. Bu dil farklılığı, nedenselliğin daha karmaşık ve bağlamsal doğasını yansıtır. Ayrıca QCA, asimetrik nedensellik kavramını vurgular. Bu, bir sonucun varlığını açıklayan koşulların, o sonucun yokluğunu açıklayan koşullardan farklı olabileceği anlamına gelir. Örneğin, ekonomik büyümeyi açıklayan faktörler, ekonomik durgunluğu açıklayan faktörlerden farklı olabilir. Bu asimetrik bakış açısı, sosyal fenomenlerin karmaşıklığını daha iyi anlamımıza yardımcı olur. QCA, nedenselliğin bağlama bağlı olduğunu kabul eder. Bir koşulun etkisi, diğer koşulların varlığına veya yokluğuna bağlı olarak değişebilir. Bu, QCA’nın “konfigürasyonel” düşünce tarzının bir yansımasıdır ve araştırmacıları, nedensel ilişkileri daha geniş bir bağlam içinde düşünmeye teşvik eder. Sonuçta, QCA’nın nedensellik yaklaşımı, sosyal bilimlerde daha zengin ve nüanslı açıklamalar sunma potansiyeline sahiptir. Araştırmacılar, bu yaklaşımı benimseyerek, karmaşık sosyal fenomenleri daha derinlemesine anlama ve açıklama fırsatı bulabilirler.

4. Analiz Sürecinde

QCA, sistematik ve titiz bir analiz süreci gerektirir. Başlangıçta, gerekli ve yeterli koşulların belirlenmesi, üst küme-alt küme ilişkilerinin dikkatli bir şekilde değerlendirilmesine dayanır. Bir koşul, sonuç kümesinin üst kümesiyse, bu koşul sonuç için gerekli olabilir. Tersine, bir koşul sonuç kümesinin alt kümesiyse, bu koşul sonuç için yeterli olabilir. Bu ilişkileri değerlendirmek için, XY grafiklerini kullanabilirsiniz (Şekil 2). Grafikte, durumların çoğu ana diyagonalin üstünde yer alıyorsa, bu bir yeterlilik ilişkisini gösterir. Durumların çoğu diyagonalin altındaysa, bu bir gereklilik ilişkisini işaret eder.

Bazen, birbiriyle yakından ilişkili birkaç koşulu birleştirerek daha geniş kapsamlı “makro koşullar” oluşturmak faydalı olabilir. Bu, analizi basitleştirebilir ve daha anlamlı sonuçlar elde etmenizi sağlayabilir. Örneğin, “yüksek eğitim düzeyi” ve “yüksek gelir düzeyi” gibi iki koşulu birleştirerek “sosyo-ekonomik gelişmişlik” adında bir makro koşul oluşturabilirsiniz. Bu, hem analizi sadeleştirir hem de daha bütüncül bir bakış açısı sunar.

Tutarlılık, bir koşul veya koşul kombinasyonunun sonuçla ne kadar tutarlı bir şekilde ilişkili olduğunu gösterir. Adım adım tutarlılık analizi, farklı tutarlılık eşiklerini kademeli olarak incelemeyi içerir. Başlangıçta yüksek bir tutarlılık eşiği (örneğin 0.9) belirleyip, sonra bu eşiği kademeli olarak düşürerek (örneğin 0.85, 0.80 gibi) sonuçların nasıl değiştiğini gözlemleyebilirsiniz. Bu, analizinizin sağlamlığını test etmenize ve en uygun eşik değerini belirlemenize yardımcı olur. Alt küme-üst küme analizi, QCA’nın önemli bir adımıdır ve subset-superset analizi olarak da bilinir. Bu analiz, araştırmacının başlangıçta belirttiği nedensel konfigürasyonun ve bu konfigürasyonun alt kümelerinin tutarlılık ve kapsam değerlerini sistematik olarak incelemesini içerir. Bu analiz şu şekilde gerçekleştirilir: araştırmacı, teorik bilgi veya önceki analizlere dayanarak bir başlangıç nedensel konfigürasyonu belirler; bu konfigürasyonun tüm olası alt kümeleri oluşturulur. Örneğin, A*~B*C*~D şeklinde bir konfigürasyon için A*~B*C, A*~B*~D, A*C*~D, ~B*C*~D, A*~B, A*C, A*~D, *B*C, ~B*~D, C*~D, A, ~B, C ve ~D gibi alt kümeler oluşturulur, her bir alt küme için tutarlılık ve kapsam değerleri hesaplanır ve alt kümelerin tutarlılık ve kapsam değerleri, orijinal konfigürasyon ile karşılaştırılır. Bu analizleri yaparak şunlar sağlanır; bazen daha basit bir alt küme, orijinal konfigürasyon kadar iyi veya daha iyi bir açıklama sunabilir, hangi koşulların gerçekten önemli olduğunu ve hangilerinin çıkarılabileceğini gösterir, farklı koşul kombinasyonlarının etkilerini inceleyerek teoriyi geliştirmeye yardımcı olur. Örneğin, eğer A*B*C*D konfigürasyonu 0.85 tutarlılık ve 0.70 kapsama sahipse, ama A*B*C alt kümesi 0.83 tutarlılık ve 0.68 kapsama sahipse, D koşulunun çıkarılması düşünülebilir. Bu analiz, QCA’nın tümdengelimli yönünü vurgular ve araştırmacıya daha rafine ve güvenilir sonuçlar elde etme imkanı sunar. Ancak, alt kümelerin yorumlanmasında teorik bilgi ve bağlamsal faktörler her zaman göz önünde bulundurulmalıdır.

5. Sonuçların Yorumlanması

QCA sonuçları genellikle birden fazla nedensel konfigürasyon sunar. Bu konfigürasyonlar arasında örtüşen kapsam alanları olabilir, yani bazı durumlar birden fazla konfigürasyon tarafından açıklanabilir. Bu örtüşmeleri ayrıştırmak, sonuçları daha anlaşılır hale getirir.

Örnek bir netleştirme süreci:

• Orijinal çözüm: AB + BC → Y
• Netleştirilmiş çözüm: AB + ~AB*C → Y

Bu netleştirme, A’nın yokluğunda B ve C’nin birlikte nasıl çalıştığını daha açık bir şekilde gösterir. Netleştirme süreci, konfigürasyonlar arasındaki farklılıkları vurgular ve her bir konfigürasyonun benzersiz katkısını ortaya çıkarır.

Eş sonluluk, aynı sonuca giden farklı yolların varlığını ifade eder. QCA’da, düşük kapsamlı yolları göz ardı etmemek önemlidir. Bu yollar, az sayıda durumu açıklasa bile, teorik açıdan önemli içgörüler sunabilir. Örneğin, ekonomik kalkınmayı inceleyen bir çalışmada, yaygın görülen yolların yanı sıra, sadece birkaç ülke için geçerli olan alternatif bir kalkınma yolu keşfedilmiş olabilir. Bu düşük kapsamlı yol, geleneksel teorilere meydan okuyabilir veya belirli bağlamlarda işe yarayan özgün stratejileri ortaya çıkarabilir.

QCA sonuçlarını yorumlarken, sadece Boolean çözümlerini sunmak yeterli değildir. Her bir konfigürasyonun ve genel çözümün ne anlama geldiğini derinlemesine açıklamak gerekir. Bu, şu adımları içerebilir:

• Teorik Bağlantılar: Sonuçları mevcut teorilerle ilişkilendirin. Bulgularınız hangi teorileri destekliyor, hangileriyle çelişiyor?
• Bağlamsal Faktörler: Konfigürasyonların hangi koşullar altında işe yaradığını açıklayın.
• Durum Örnekleri: Her konfigürasyonu temsil eden spesifik durumlardan bahsedin. Bu, soyut formülleri somut örneklerle destekler.
• Beklenmedik Sonuçlar: Özellikle sürpriz veya beklenmedik sonuçları vurgulayın ve bunların potansiyel açıklamalarını tartışın.

Örnek bir yorum:
A*B*~C konfigürasyonu, yüksek ekonomik büyümeyi açıklıyor. Bu, güçlü kurumların (A) ve yüksek eğitim seviyesinin (B) varlığının, doğal kaynakların bolluğuna (C) ihtiyaç duymadan ekonomik büyümeyi sağlayabildiğini gösteriyor. Bu bulgu, ‘kaynak laneti’ teorisini desteklerken, insan sermayesi ve kurumsal kalitenin önemini vurgulamaktadır.

Sonuç olarak, QCA sonuçlarının etkili yorumlanması, araştırmacının analitik becerilerini, teorik bilgisini ve bağlamsal anlayışını bir araya getirmesini gerektirir. Bu süreç, kompleks sosyal fenomenlerin daha derinlemesine anlaşılmasına ve daha nüanslı teorilerin geliştirilmesine katkıda bulunur.

6. Sık Yapılan Hatalar

QCA, güçlü bir araştırma yöntemi olmasına rağmen, uygulanması sırasında bazı yaygın hatalar yapılabilir. Bu bölümde, QCA kullanırken dikkat edilmesi gereken önemli noktaları ve sık yapılan hataları ele alacağız.

1. Küçük-N istatistiksel analiz için QCA’nın kullanılması: QCA’nın küçük-N istatistiksel analizi için ikame edilmesi QCA’nın önemli bir avantajı, küçük ve orta-N verilerini (ve ayrıca büyük-N’yi) analiz etmek için kullanılabilmesidir. Ancak bu, her zaman küçük ve orta N analizi için uygun olduğu anlamına gelmez. Geleneksel istatistiksel analiz ve QCA’nın farklı türdeki araştırma sorularını yanıtlamak için tasarlandığını unutmayın.

2. Değişken odaklı dil kullanmak: QCA’da nedensellik, bağımlı değişken üzerinde etkisi olan bağımsız değişkenler açısından değil, sonuç için koşulların yeterli veya gerekli olması olarak ifade edilir. Yani, QCA, nedenlerin etkilerinden ziyade etkilerin nedenlerine odaklanır. Bu, özellikle birden fazla koşulun birleşiminin yeterliliğini sözlü olarak ifade ederken önemlidir. Yapılandırmacı bir bakış açısıyla, arkadaş sahibi olmak ve bir işe sahip olmak, mutluluk üzerinde bağımsız, olumlu etkilere sahip değildir. Daha ziyade, hem arkadaşa sahip olmanın hem de mutlu olmak için yeterli bir işe sahip olmanın birleşimidir. (Ayrıca, birden çok koşuldan oluşan tek bir kombinasyon olduğu için burada tekil zamanın kullanıldığını unutmayın.)

3. Mekanizmaları tanımlamadan nedensellik iddiası: QCA, çıkarımsal değil tanımlayıcı bir tekniktir. Nedensellik kurmak istiyorsanız, temel ve/veya teorik bilgilerden yararlanarak iş başındaki temel mekanizmayı tanımlamanız gerekir. (Bu nedenle QCA, derinlemesine durum çalışmalarıyla birlikte sıklıkla uygulanır.)

4. Yalnızca sonucun mevcut olduğu durumlar dahil edilmesi: QCA, çeşitliliği incelemek için bir yöntemdir. Bu, veri setinizin sonucun olmadığı gözlemleri içermesi gerektiği anlamına gelir. Ayrıca doğruluk tablonuzun sonucun Yanlış olduğu satırları içermesi gerektiği anlamına gelir (yani, tutarlılık sizin belirlediğiniz eşiğin altındadır). Tüm doğruluk tablosu satırlarınız sonucun varlığıyla tutarlıysa, kalibrasyon stratejinizi yeniden gözden geçirin. Bir veya daha fazla koşulu yanlış kalibre etmiş olabilirsiniz veya daha spesifik bir hedef kümesine (örneğin, “zengin okul bölgesi”nden “çok zengin okul bölgesine” kadar) yeniden kalibre etmeniz gerekebilir.

5. Koşulları adlandırmak için sıfat tamlamaları yerine isimler kullanmak: İsimler değişkenlere atıfta bulunur; bir koşula bir sıfat eklenmiş olmalıdır. Örneğin, “GSYİH” bir değişken iken “Gelişmiş ülke” bir koşuldur. “Gelir” bir değişkendir; “Çok zengin birey” bir durumdur. “Eğitim yılı” bir değişkendir; “Yüksek eğitimli insan” bir durumdur. Bu örneklerin her birinde, yalnızca sıfat öbeği, gözlemlerin üyeliğinin olabileceği bir kümeye atıfta bulunur. Koşullarınızın her biri için sıfat ifadesini netleştirmek, kalibrasyona yardımcı olacaktır.

6. Simetrik kalibrasyonların kullanılması: Kalibrasyonun asimetrik olduğunu hatırlamak önemlidir. Yani: “zengin”in değili “fakir” değil, “zengin değil”dir. Koşullarınızı kalibre ederken, “tamamen içeride” (bulanık puan=1.0) ve “tamamen dışarıda” (bulanık puan=0.0) ile ne kastedildiğini dikkatlice düşünmeniz gerekir. “Tamamen dışarıda”, nadir görülen gerçek ikilikler söz konusu olduğunda “tamamen içeride”nin tam tersidir (örneğin, “biyolojik olarak erkek”, “biyolojik olarak kadın olmayan”a eşittir, eğer ve sadece interseks koşulları göz ardı edersek). Diğer örnekler:

7. 0,5’e kalibre etme: Belirli bir koşul için bir gözleme 0.5’lik bir bulanık küme puanı atandığında, bu gözlem tüm doğruluk tablosu satırlarında eşit üyeliğe sahip olacak, ancak herhangi bir doğruluk tablosu satırında maksimum üyeliğe sahip olmayacaktır. Bu puanın esasen ne anlama geldiği açık değildir, çünkü çaprazlama noktası, gözlemin hedef setin içinde veya dışında olmadığı maksimum belirsizlik noktasıdır. Bu nedenle durum, vektör uzayının herhangi bir köşesine ait olmadığı için analizden çıkarılmış gibi görünecektir. 0.5’te (veya buna yakın) puan alan çok sayıda gözleminiz varsa, bu genellikle kalibrasyon stratejinizde bir sorun olduğu anlamına gelir (Bu, simetrik kalibrasyonlar kullanmanın veya koşullarınızı yukarıda tartışılan kümeler yerine değişkenler olarak düşünmenin bir sonucu olabilir).

8. Kalibrasyonları açıklayamamak: Kalibrasyonlarınızın esaslı olarak ne anlama geldiğini açıklamanız çok önemlidir. 0.0, 0.5 ve 1.0’a karşılık gelen değerleri basitçe bildirmek yeterli değildir. Ayrıca, örneğin 14+ yıllık eğitimin neden “tamamen eğitimli insanlar kümesine” tekabül ettiğini de açıklamanız gerekir.

9. Mekanik kalibrasyon: Başarılı kalibrasyon, kişinin ölçümlerinin doğası ve anlamları üzerinde dikkatli bir şekilde düşünmesini gerektirir. Otomatik ve istatistiksel kümeleme/yeniden ölçeklendirme teknikleri nadiren yararlı kalibrasyonlar üretir. Ayrıca, kendi projeniz için nasıl ayarlanması gerekebileceğini düşünmeden başka bir araştırmacının kalibrasyonlarını benimsemekten de kaçının.

10. Kalibre etmek için bir merkezi eğilim ölçüsü ve/veya değişken dağılımını kullanma: Genel olarak, kalibrasyonunuz için temel olarak değişkenin dağılımını kullanmak istemezsiniz. Ortalamanın üzerinde bir gelire sahip olmak, kişinin zengin olduğu anlamına gelmez. Bunun yerine, anlamlı kalibrasyonlar geliştirmek için alanınızla ilgili önemli ve teorik bilgilere güvenmeniz gerekir. Maddi ve teorik bilgi yoksa, durumlarınızı daha iyi tanımanız gerekir. Yine de kalibrasyonunuz için değişken dağılımını temel alıyorsanız, durumu adlandırırken bunu açıkça belirtin: “Ortalama aile boyutunun üzerinde” veya “Ortalama aile boyutunun altında”.

11. Kalibre etmek için Likert tipi bir ölçek veya indeksin tam aralığını kullanma: Bu her zaman bir hata değildir, ancak çoğu zaman öyledir. Likert tipi bir ölçek veya indeks kalibre ederken, otomatik olarak alttaki değeri 0.0’a, ortadaki değeri 0.5’e ve maksimum değeri 1.0’a atamamalısınız. Bunun yerine, ölçeğin anlamını dikkatlice düşünmelisiniz. Özellikle, bazı değerlerin birlikte daraltılması gerekip gerekmediğini düşünün. Örneğin, 7 puanlık bir ölçekte, 1-3 puanlarının hedef setin “tamamen dışında”, 4’ün “içeriden daha fazla”, 5’in “dışarıdan daha fazla” olduğu ve 6- 7 “tamamen içeride”. Kesin kalibrasyon, ölçeğin ne anlama geldiğine bağlıdır. Ayrıca tüm koşullar için aynı kalibrasyon stratejisini otomatik olarak kullanmamalısınız. Birden fazla 7 noktalı ölçümünüz olması, hepsini aynı şekilde kalibre etmeniz gerektiği anlamına gelmez. Bunun yerine, her bir öğenin önemli ölçüde ne anlama geldiğini düşünün.

12. Yeterlilik tutarlılık eşiğinin kullanılması < 0.80: Ragin (2008), yeterlilik testi için tutarlılık eşiğinin 0.75’ten az olmaması gerektiğini belirtir ve özellikle makro düzeydeki veriler için en az 0.85’lik bir eşik önerir. Günümüzde QCA gözden geçirenlerin çoğu, en az 0.8’lik bir yeterlilik tutarlılık eşiği öngörüyor ve daha düşük bir eşik için önemli ve/veya teorik bir gerekçe bekliyor.

13. Çok düşük benzersiz kapsam puanlarını göz ardı etmek: Çok düşük benzersiz kapsam puanları, yeterlilik tarifleriniz arasında önemli ölçüde örtüşme olduğunu gösterir. Bu genellikle, ikame edilebilir koşullar nedeniyle küçük varyantlara sahip tek bir tarifiniz olduğunu gösterir. Örtüşmenin doğasını anlamak için, örtüşen tariflere ait gözlemleri tanımlayarak başlayın.

14. Sonucun olumsuzlanması için ayrı bir QCA çalıştırmamak: QCA’da olduğu gibi sonucun hem varlığını hem de yokluğunu açıklamak istiyorsanız, her biri için ayrı bir analiz yapmanız gerekir. QCA’nın asimetrik olduğunu ve sonucun varlığını açıklayan şeyin, yokluğunu açıklayandan farklı olabileceğini hatırlayın.

15. Gereklilik testi yaptırmayı ihmal etmek: QCA sadece yeterlilikle ilgili değildir. Bunu yapmamak için teorik veya metodolojik bir gerekçeniz yoksa, gerekliliği test etmek de önemlidir.

16. Her zaman mevcut olan koşulları analiz etme: Bir koşul her zaman mevcutsa, veri kümenizdeki tüm gözlemler için açıklayıcı gücü yoktur, çünkü sonucun varlığı ve ayrıca yokluğu için gereklidir. Böyle bir durum hakkında düşünmenin iki yolu vardır. Bu, “önemsiz bir gerekli koşul” olabilir (örneğin, hem savaş hem de barış için oksijen gereklidir) veya örneğinizi tanımlayan bir kapsam koşulu olabilir. Alternatif olarak, basitçe yanlış kalibre ettiğinizi ve bu koşulun kalibrasyonunu gözden geçirmeniz gerektiğini gösterebilir.

17. Düşük çözüm kapsamı puanlarının göz ardı edilmesi: Düşük bir çözüm kapsamı, modeliniz tarafından açıklanmayan sonucun birçok örneğinin olduğunu gösterir. Bunun sorunlu olup olmadığı tartışılmalıdır. Modeliniz zayıf olabilir veya modeliniz her şeyi açıklamıyor olabilir ve daha fazla araştırmaya ihtiyaç olabilir. Her iki durumda da, düşük bir kapsama puanı basitçe göz ardı edilmemelidir.

18. Kapsam düşük olduğu için eş sonluluğun göz ardı edilmesi: QCA’nın güçlü yönlerinden biri, aynı çözüme giden birden fazla yol olduğunu (eş sonluluk) belirleyebilmesidir. Ancak, araştırmacılar bazen düşük kapsama sahip yolları görmezden gelirler. Bir yolun sadece nispeten az sayıda durumu açıklaması, bunun önemsiz olduğu anlamına gelmez. Çoğu akciğer durumunun nispeten az sayıda durumu açıklaması, bunun önemsiz olduğu anlamına gelmez. Akciğer kanseri durumlarının çoğunun sigaraya bağlı olması, diğer nedenleri araştırmamamız gerektiği anlamına gelmez.

19. Sonuçları yorumlayamamak: Boolean çözüm(ler)inizi ve tutarlılık/kapsama puanlarını sunarak projenizi sonlandırmayın. Bunun yerine, sonuçlarınızın ne anlama geldiğini açıklamanız gerekir. Bir gereklilik veya yeterlilik ifadesi, daha sonra nedensel bir mekanizma olarak yorumlanması gereken bir çapraz-durum düzenliliğini sözlü olarak ifade eder. Örneğin, mutlu olmak için hem arkadaşa hem de işe sahip olmak yeterliyse, bu, duygusal ihtiyaçlarınızı karşılayacak bir sosyal ağa ve maddi ihtiyaçlarınızı karşılayacak bir gelire sahip olmanın mutluluk ürettiğini gösterir. Deneysel olarak gözlemlenen durumlar arası düzenliliğinizin asli anlamını değerlendirmek için durumlarınıza dönün. QCA’da nedenselliğin ampirik metriklerle değil, somut bilgilerle kurulduğunu unutmayın.

Bu hataları önlemek için, QCA’nın temel prensiplerini iyi anlamak, araştırma tasarımını dikkatli bir şekilde planlamak ve sonuçları eleştirel bir gözle değerlendirmek önemlidir. Ayrıca, QCA’yı kullanırken teorik bilgi ve bağlamsal faktörleri her zaman göz önünde bulundurmak, daha sağlam ve anlamlı sonuçlar elde etmenize yardımcı olacaktır.

Sonuç

QCA’nın etkili bir şekilde uygulanması, titiz bir yaklaşım ve metodolojik hassasiyet gerektirir. Kalibrasyon sürecinden başlayarak, analiz ve yorumlama aşamalarına kadar her adımda dikkat edilmesi gereken önemli noktalar bulunmaktadır. Koşulların ve sonucun doğru tanımlanması, asimetrik kalibrasyonun benimsenmesi, çelişkili konfigürasyonların çözümü ve mantıksal minimizasyon süreci, QCA uygulamasının kritik aşamalarıdır. Araştırmacılar, QCA kullanırken belirttiğim sık yapılan hatalardan kaçınmak için özel bir çaba göstermelidir. Bunlar arasında düşük tutarlılık eşiklerinin kullanılması, sonucun olumsuzlanmasının ihmal edilmesi ve düşük çözüm kapsamı puanlarının göz ardı edilmesi gibi tuzaklar yer almaktadır. Ayrıca, gereklilik testinin yapılması ve eş sonluluğun dikkate alınması da önemlidir. QCA’nın gücü, karmaşık nedensel ilişkileri ortaya çıkarma ve farklı koşul kombinasyonlarının sonuçlar üzerindeki etkilerini anlama yeteneğinde yatmaktadır. Bu yöntem, araştırmacılara sosyal gerçekliğin daha nüanslı ve bağlamsal bir resmini çizme imkanı sunar. Bununla birlikte, QCA’nın sınırlılıklarının da farkında olmak önemlidir. Yöntem, nedenselliği doğrudan test edemez, bunun yerine nedensel karmaşıklık hakkında çıkarımlar yapar. QCA, sosyal bilimlerin çeşitli alanlarında, küçük ve orta ölçekli veri setlerinden büyük ölçekli karşılaştırmalı çalışmalara kadar geniş bir yelpazede uygulanabilir. Yöntemin esnek yapısı, farklı araştırma sorularına ve veri türlerine uyarlanmasına olanak tanır.

Sonuç olarak, QCA sosyal bilimler alanında değerli bir araç olmaya devam etmektedir. Yöntemin doğru uygulanması, karmaşık sosyal olguların daha iyi anlaşılmasına ve açıklanmasına katkıda bulunabilir. Ancak, başarılı bir QCA uygulaması için araştırmacıların metodolojik titizlik göstermeleri, teorik bilgilerini kullanmaları ve bulgularını eleştirel bir gözle değerlendirmeleri gerekmektedir. Bu şekilde, QCA sosyal bilim araştırmacılarına, karmaşık nedensel ilişkileri anlamak ve açıklamak için güçlü bir araç sunmaya devam edecektir.

Kaynaklar