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Ciencia Política

El QCA: Qualitative Comparative Analysis

Mis apuntes de Ciencias Políticas. Resumen del artículo del Doctor Claudius Wagemann. ¿QUÉ HAY DE NUEVO EN EL MÉTODO COMPARADO?: QCA Y EL ANÁLISIS DE LOS CONJUNTOS DIFUSOS.

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  1. MAESTRÍA EN CIENCIAS POLÍTICAS
  2. PROFESORA: DOC. LIDIA AGUILAR BALDERAS
  3. ALUMNO: URIEL NAVARRO PEÑALOZA

El QCA: Análisis Cualitativo Comparativo o Qualitative Comparative Analysis 

  1. Autor: Charles C. Ragin
  2. Libro: The Comparative Method
  3. Año: 1987
  4. Análisis Cualitativo Comparativo (QCA) o Qualitative Comparative Analysis (QCA).
  5. Otros nombres del QCA: en Francia se conoce como analyse quali-quantitative comparée (AQQC)…
  6. Nombre original: «crisp-set QCA»
  7. Es un método Cualitativo. 

Curso sobre:  Qualitative Comparative Analysis (QCA)show?id=1qWbb6QgNyM&bids=467035

Ha estado en el centro de atención de la metodología de las ciencias sociales. QCA como una técnica. Propuesta: Tres aspectos de la complejidad causal que pueden ser manejados con el QCA:

  1. La equifinalidad.
  2. La relación de causalidad coyuntural.
  3. La asimetría.

Leer: Antecedentes de la Metodología de la Investigación 

Introducción: QCA y las ciencias sociales

En 1987, Charles C. Ragin publicó The Comparative Method contribuyó al desarrollo de la metodología de las ciencias sociales al:

  1. Ofrecer a la investigación comparada un método sistemático, riguroso y fundamentado en las matemáticas.
  2. Proponer una técnica que permitía analizar incluso un mediano número de casos.
  3. Al exponer que el QCA es un método que permite que el número de variables sea superior al número de casos.
  4. Al presentar que el QCA como una estrategia para analizar hipótesis basadas en set-theoretic relations, (hipótesis del tipo «si… entonces…»).

El QCA. ¿Es sólo un neologismo para denominar ciertas estrategias metodológicas que existían ya hace tiempo, o se trata en verdad de una solución para varios de los problemas metodológicos que enfrenta la investigación comparada? en México, Latinoamérica y en general en el mundo de habla española la discusión sobre el QCA no es todavía amplia como si sucede en otros países…

Es el QCA un tipo de análisis cualitativo o es uno de los métodos cualitativos y cuantitativos.

Introducción al QCA

 No es correcto hablar de un solo QCA porque abarca toda una familia de métodos. Charles C. Ragin, ha usado el término Configurational Comparative Methods (CCM) que incluye: técnicas del QCA, así como los most different systems y los most similar systems (MSSD, MDSD). El QCA hace explícitas las relaciones entre las condiciones y el resultado.

Originalmente el QCA de le denominó como «crisp-set QCA» (csQCA) en 1987 al publicarse: The Comparative Method. Las condiciones hipotéticas y el resultado deben ser forzosamente dicotómicas. Se da la relación causal entre variables.

Para el año 2000 Ragin público el libro: Fuzzy-Set Social Science, estableciendo la necesidad de utilizar los principios “fuzzy sets o conjuntos difusos”.

Diferencias entre crisp sets y fuzzy sets  (csQCA y fsQCA).

En el fsQCA:

  1. No es necesario dicotomizar el concepto a analizar.
  2. No se requiere distinguir entre la presencia y la ausencia de un concepto.

En el csQCA es necesario distinguir la presencia y la ausencia de un concepto.

En la importancia de establecer un «grado de pertenencia» de un concepto…para cada caso bajo análisis se decide cuanto o en qué medida pertenece al concepto…y para expresar determinado grado de pertenencia se construyen las fuzzy scales o escalas difusas atribuyendo valores entre 0 y 1,…no son más que conjuntos difusos, limitados a dos valores extremos, 0 y 1.

Entonces: fsQCA es la versión más general y csQCA es el caso especial; y las reglas de la fsQCA aplican para csQCA.

Tener presente que los valores difusos son indicadores específicos para un sistema y no indicadores comunes…

El csQCA y el fsQCA constituyen versiones superiores del QCA, pero el fsQCA ha ganado mayo terreno y posibilidades de aplicación. Se continua, trabajando en una tercera versión del QCA: “multi-value QCA (mvQCA)” considerando conceptos multinominales.

Aspectos de causalidad en el QCA

Diferencias entre las técnicas estadísticas y el QCA: causalidad y sus diversas perspectivas

El QCA propone examinar las: set-theoretic relations (relaciones entre conjuntos), por ejemplo, e análisis de las condiciones suficientes y necesarias… («si… entonces…»); con la estadística no es posible modelar estas relaciones, al basar sus métodos estadísticos en correlaciones entre dos variables, pero es capaz de establecer si la variable dependiente aumenta o disminuye y cuánto, si varía el valor de la variable independiente, por sí sola o cuando interactúa con otras, situación que el QCA no logra

Definición de una condición suficiente: Donde exista X también estará Y Lo que significa que la presencia de X implica automáticamente la presencia de Y, pero no viceversa…Por lo que no siempre que exista Y existirá X…no es suficiente la existencia de Y para que también haya X. Y no es una condición suficiente

Posibilidad de considerar la complejidad causal que se articula en tres maneras:

  1. La equifinalidad: puede existir más de una condición suficiente (pero no necesaria) para producir un resultado.
  2. La causalidad coyuntural: a veces una condición por sí sola no es suficiente, pero debe existir para ser combinada o en el contexto de más de una variable.
  3. La causalidad asimétrica: el conocimiento de las causas para un resultado no implica necesariamente que conozcamos igualmente las causas para un resultado contrario.

Lo nuevo del QCA

Sus antecedentes se encuentran con Aristóteles…El QCA es sólo la etapa más reciente hacia una mejor sistematización de los conceptos usados.  Ragin (1987) combinó la formalizada del álgebra booleana…con la metodología de Mill…el csQCA (la versión dicotómica) …es la aplicación del método de Mill en la era de las computadoras…

Lo novedoso radica que el csQCA (y del QCA en general) es su aspecto de la rigidez de la perspectiva formalizada del análisis comparado nos hace estar atentos a varios aspectos de nuestros análisis que de otra manera no veríamos.

  1. En términos generales el QCA no es nuevo ya que utiliza un tipo de algebra y es una versión simple más sistematizada de las estrategias tradicionales del método comparado, ayuda a mostrar la «diversidad empírica limitada».
  2. El QCA es considerada una metodología «nueva» por la versión de los conjuntos difusos (fuzzy sets).

¿Es el QCA realmente una forma de análisis cualitativo?

¿Qué cuan cualitativo es el QCA?

DeMeur y Rihoux (2002) ubican el QCA entre los métodos cualitativos y cuantitativos.

El QCA es parte de las perspectivas cualitativas (Ragin 2000, 13)

Siete razones del porque el QCA es una técnica «cualitativa»

  1. Se concentra en las características de cada uno de los casos de manera individual.
  2. Los casos son desestructurados en configuraciones en relación con sus características.
  3. Las codificaciones no se guían a través de reglas cuantitativas. (Ir a la teoría para decidir: dicotomías en csQCA o sobre valores difusos (fuzzy) en la fsQCA).
  4. Las álgebras de la QCA (el álgebra booleana y la fuzzy algebra) no son álgebras que «cuenten» los objetos bajo análisis.
  5. Es característico de la QCA que la redefinición de los casos (y no solo de una muestra sino de todo el universo de casos) las condiciones, e incluso el resultado sean parte del proceso analítico.
  6. La perspectiva específica sobre la causalidad está muy cercana a la idea de causalidad contenida en la investigación cualitativa en general.
  7. El caso ideal, la QCA trata de generar conclusiones determinísticas.

Entonces, el significado de «cualitativo» de la letra «Q» en el nombre está justificado.

Conclusiones. QCA: una agenda para el método comparado

Aspectos por mejorar.

  1. Tener en cuenta los conceptos multilineares (mvQCA), que sea aplicable a la realidad de la investigación empírica y fundarse mejor a teoría de conjuntos.
  2. QCA todavía no puede modelar procesos temporales.
  3. Producir más líneas-guía sobre cómo producir los valores difusos (fuzzy) para cada caso.
  4. Discusión sobre cómo enfrentar el fenómeno de la «diversidad empírica limitada»
  5. Evitar la aplicación superficial, automática e incorrecta del QCA.

Bibliografía

Wagemann, C. (2012). ¿Qué hay de nuevo en el Método Co mparado?: QCA y el análisis de los conjuntos difusos. Revista Mexicana de Análisis Político y Administración Pública Departamento de Gestión Pública y Departamento de Estudios Políticos y de Gobierno Volumen 1, número 1, enero-junio Pág. 51-7575.

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