《表4 单个变量的必要性分析结果》

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《终身学习视野下中国一流师范大学慕课的建设成效研究——基于模糊集定性比较分析》

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按照模糊集定性比较分析的流程，进行单个变量的必要性分析是非常重要的步骤，有助于确定各个条件变量中是否存在结果变量的必要条件。为此，通过运行fs QCA 3.0可以得出如表4所示的分析结果。拉金认为，通过一致性（consistency）和覆盖度（coverage）可以科学判断因果关系，一致性可以判断条件变量在多大程度上是结果变量的子集，而覆盖面则可以判断条件变量对于结果变量的唯一性程度。[15]一致性的取值范围为0—1，一致性的大小代表着该条件变量与结果变量的相关性程度。覆盖度的取值范围也为0—1，覆盖度越接近1则该条件变量越可能是达到结果的唯一路径。对于一致性和覆盖度取值所代表的涵义，美国南加州大学的菲斯将0.75作为临界值，那么当分值大于该临界值时是有意义的。[16]通过研究发现：当结果变量指向“低建设成效”（～N）时，“低学术水平”（～C）、“低教学质量”（～I）和“低投入力度”（～D）三个条件变量的一致性分值都大于临界值0.75，因而确定低学术水平、低教学质量和低投入力度可以视为低建设成效的必要条件，而其中低学术水平的必要性更强；当结果指向“高建设成效”（N）时，没有一个变量的一致性分值大于临界值，但“高学术水平”（D）的值为最高，且覆盖度超过临界值，这说明尽管不存在高建设成效的必要条件，但高学术水平对于高建设成效产生重要影响，高学术水平可以视为导致高建设成效的主要路径。