本书为“格致方法·商科研究方法译丛”中的一本。必要条件分析(NCA)是一种新兴的数据分析方法, 是由本书作者在2016年创立的一种基于识别和检测数据中心必要非充分条件的研究方法, 基本逻辑为: 若必要条件存在, 则预期结果不一定出现; 若必要条件不存在, 则预期结果必定不会出现。而以回归分析和相关性分析为代表的传统研究方法主要为发现相关结果的充分条件, 而缺少依靠必要条件去发现决定结果的必要条件。而这些必要的条件却是无处不在, 必要条件分析法 (NCA) 是一种寻找和检验数据的直观和直接的手段, 可作为独立研究工具, 也可作为其他研究方法的补充。本书为在商科和管理学学位论文中如何有效使用必要条件分析方法提供宝贵的指南, 并在实际研究项目中如何转录和分析数据成功提供了实际的指导和洞察。
1 引言
2 NCA的哲学假设与逻辑
3 NCA的基本组成部分
4 NCA数据分析
5 NCA实例
6 优势与劣势
术语汇编
附录1 NCA：从研究问题到假设
附录2 安装R、RStudio、NCA R并导入数据集
附录3 NCA研究写作
参考文献
扬·杜尔（Jan Dul），荷兰伊拉斯姆斯大学鹿特丹管理学院教授。他的研究领域为实证研究方法论、影响人类绩效和幸福感的工作环境，也是必要条件分析法的创始人。在《组织研究方法》（Organizational Research Methods）与《社会学方法与研究》（Sociological Methods & Research）等方法论期刊上发表了大量文章。
