逻辑因果与量化相关:少案例比较方法的两种路径

摘要

在研究方法日新月异的今天,少案例比较法依然被广泛使用。然而,在多数研究中,都存在一个本体论与方法论相互错位的现象:研究者明明提出的是一个有关充分/必要条件(或条件组合)的因果框架,却用统计的思维来指导案例的选择以及变量的控制。本文认为,充分/必要性与统计相关性在因果关系的本体问题上存在根本差异:前者视因果关系为'逻辑因果',遵循布尔代数法则,而后者视因果关系为'量化相关',遵循线性代数法则。这一本体上的不同带来了两个具体的差异:第一,在布尔代数中,只有不同类型的因果关系,而没有不同程度的因果效应,因此在不同算数法则之下,如何对案例进行分类也有着不同的逻辑;第二,在布尔代数中,不同类型的条件(或条件组合)对结果产生的是'完全影响',而在线性代数中,不同原因对结果产生的都是'部分效应',因此,本文提出,'逻辑可比'而非'量化可比'的策略更适用于检验有关充分/必要性的理论框架。