定性比较分析(QCA)专业工具，通过集合论和布尔代数方法分析复杂因果关系
使用二值校准(0,1)，适用于明确的二分变量。适合分析"有/无"、"是/否"等清晰的二元状态，是QCA方法的起源和基础。
使用多值校准(0,1,2等)，允许中间状态存在。适合分析有序分类变量，如"低/中/高"等多级分类情况。
使用模糊集校准(0-1连续值)，处理不确定性。适合分析渐变、部分隶属关系，是现代QCA研究的主流方法。
超越传统回归分析的单一因果路径假设，识别多重并发因果和等价性
特别适合10-100个案例的中等规模研究，弥补大样本定量和小样本定性研究的不足
强调理论和知识的结合，不是纯数据挖掘，需要研究者基于理论选择条件和校准锚点
通过集合论方法进行系统的跨案例比较，识别因果模式的一般性和特殊性
支持三种QCA方法(cs/mv/fs)，可根据数据特征和研究问题灵活选择
提供清晰的条件组合路径，易于理解和解释，便于实践应用