本文根据徐老师的讲座视频整理而成，文稿未经专家本人审阅。
作者简介：
徐老师，管理学博士，毕业于韩国檀国大学，以第一作者或通讯作者身份在SCI、SSCI期刊发表论文30余篇，其中1/2区论文10余篇，1篇发表于影响因子大于10的SCI期刊，并担任50余本SCI、SSCI期刊的匿名审稿人，擅长Stata、SPSS、Amos等计量软件的使用。
之前我们介绍了定量研究的四种方法，即组间分析和影响分析（参见《定量方法入门（1）：组间分析和影响分析》）、降维分析和效应分析（参见定量方法入门（2）：降维分析和效应分析）。今天我们再来看一下定量研究的另外四种方法——时序分析、结构分析、层次分析和组合分析。
一、时序分析
新冠疫情出现之后，时序分析就成了一个热点。时序分析，即我们所说的预测未来的情况。
ARIMA，它是时序分析的方法之一。如果我们在知网上搜索的话，能搜到好多篇题目为“基于ARIMA的XX预测”的文章。这表明它的原理很简单，比方说，如果用贵州省1978年~2020年的GDP，预测2025年~2035年的GDP，就可以采用这个方法。再比如，假设我们的文章是2020年写的，那就可以用时序分析的方法预测，2021年或者是2022年全世界或者某一个地区的新冠疫情感染人数，是增加还是减少。
我们也可以采用回归分析的方法预测未来。比如，如果我们已知2020年的新冠疫情感染人数，做回归分析的话，只需要将这个数值代入回归方程，就能求出未来的感染人数。
二、结构分析
结构分析的话，它更倾向于我们所说的结构方程模型。也就是说，研究传递性。举个例子，如果我们研究市场营销，基本上都会研究顾客的认知会不会对顾客的情绪产生影响？会产生什么影响呢？
比方说消费满意度，如上图所示，产品的功能属性可能影响产品功能价值的提升，功能价值有可能影响消费者满意度。也就是说功能属性可能也会影响顾客的享乐属性，这个图的关系就呈现了一种传递性，它们之间的关系也是比较复杂的。这种情况下，我们就可以用结构方程模型了。
软件Amos或者PLS-SEM都能帮助进行结构分析，或者我们只会Amos也可以，因为进行结构分析该软件完全足够了。通过上图的一些功能我们可以发现，在结构分析里边儿我们少不了做一些中介，或者是做一些调节。如果在Amos软件里边儿，我们单纯研究两者之间的关系，那这篇文章的研究内容就比较单薄了。
三、层次分析
我们最常见的层次分析方法包括多层线性和AHP两种。实验工具可以采用HLM或者yaahp。
什么叫层次分析？比方说我们今年暑假想去旅游，那么现在就面临着一个问题，我们要从众多的旅游地当中，挑选一个感觉又好玩又经济划算的地方。对于旅游目的地的选择，我们肯定要考虑很多因素，比方说景色，可以理解为C1；同时还得考虑一下，费用的问题，标为C2；有的时候还得考虑居住问题，到底是住五星级酒店还是住民宿？标为C3；当然有的时候还得考虑当地的饮食，标为C4；还有，我们得考虑旅途的问题，即C5。现在的话，我们就得考虑C1、C2、C3、C4、C5五个因素。也就是说，层次分析法就是要求我们把这五个元素做一个权重。比方说，我们想要一个经济型的旅游目的地，那就可能把费用的权重做得高一些。也就是说哪一项的权重越高，就说明我们可能更偏好哪一项。比如，我们可能更偏好于享受旅游目的地的美食，那么饮食这个因素的权重肯定要高一些。
再比方说三亚、韩国跟瑞士，如果仅考虑三亚的话，这五个方面我们基本上都会给一个权重。但是韩国、瑞士、三亚三者相比，那么每一个权重可能都会改变。也就是说，每一个景点的权重都可以改变。这种情况下，我们可以把韩国、瑞士、三亚各赋一定的值，会发现有三个层次，通过层次分析法，最后求得一个综合得分，哪个得分越高，那我们就选择了哪个作为我们的旅游目的地。
层次分析法还可以用于政策的实施，比如政策一、政策二、政策三，假设这三个政策都有同样的目的，到底这三个政策哪个好呢？那我们就可以考虑用层次分析法进行分析。
四、组合分析
最后一个方法，就是现在C刊或者北核都挺中意的一个方法——QCA或者叫fsQCA，fsQCA说白了叫模糊集定性比较分析方法。所谓的fsQCA的原理就是组合分析。fsQCA跟我们讲的单纯回归有什么区别呢？我们单纯回归的话只考虑了X1、X2对Y的影响，但是没考虑到X之间的组合关系。
如上图左侧所示，有的时候两个变量会产生一定的交叉，这个交叉也许会对因变量产生一定的影响。fsQCA就解决了组合之间关系的问题。上图右侧就是一篇典型的fsQCA的文章的一个结果。H1、H2、H3、H4、H5，这五个方向就是这些变量之间的组合，这五个方向都能够实现一个目的，即产生卫生人力资源配置高的一种情况。
比方说，疫情期间什么地方卫生人力资源配置高？这就需要满足H1、H2、H3、H4、H5的情况。看一下H1的情况，需要人口密集度高，人均GDP发达，地方财政医疗支出比较高，人均医疗保险基金高，人均工资性收入比较高，也就是同时满足这五个组合，就可以说这个地区的卫生人力资源配置高了。如果想要满足H2的组合，需要该地区的人口密集度高，人均GDP高，人均医疗保险基金高，人均工资性收入高，地方财政医疗卫生支出有没有无所谓，但是得满足人均医疗消费支出高。如果该地区的人均医疗消费支出高，也同样能够产生一个组合的模式，满足卫生人力资源配置高的一个情况。另外H3、H4、H5，也产生了不同的组合。
也就是说，fsQCA就是给我们提供不同组合的一个模型。像针对不同的城市，我们就可以采取不同的组合方式来达到这个效果。但是单纯的回归分析里边，我们只考虑某一个变量对它的影响，至于两个变量能不能相互作用，我们就没考虑。而fsQCA就解决了这个问题。
以我的观点，像经济学和管理学的老师基本上都在用影响分析，在影响分析里边，也可以用到一些效应分析，就是我们说的中介效应和调节效应。当然还有一种情况，经济学和管理学的老师可能也会用到结构分析。另外，语言学、心理学的老师，大部分情况下用的比较多的也是结构分析，比如通过问卷，建立一种复杂的关系，在复杂关系里边也会用到一些效应分析，比方说检测中介和调节效应。教育学的老师可能会用到组间分析，即检测组与组之间的差异。我觉得各个学科都可以用到fsQCA。
转自：“科研写作研究所”微信公众号
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