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Strategies of Causal Inference in Small-N Analysis

因果推理 因果关系(物理学) 推论 论证(复杂分析) 因果分析 认识论 分类 因果模型 计算机科学 数据科学 计量经济学 统计 数学 哲学 医学 物理 量子力学 内科学 情报检索
作者
James Mahoney
出处
期刊:Sociological Methods & Research [SAGE]
卷期号:28 (4): 387-424 被引量:276
标识
DOI:10.1177/0049124100028004001
摘要

Much debate concerning small-N analysis has centered on the question of whether this research tradition has powerful tools for assessing causality. Yet, recent contributions make it clear that scholars are not in consensus with regard to the more basic issue of which procedures and underlying logic are in fact used in small-N causal assessment. Focusing on the field of comparative-historical analysis, this article attempts to clarify these procedures and logic. Methods associated with three major strategies of small-N causal inference are examined: nominal comparison, ordinal comparison, and within-case analysis. The article argues that the use of these three strategies within particular small-N studies has led scholars to reach radically divergent conclusions about the logic of causal analysis in small-N research. One implication of this argument is that methodologists must sort out the interrelationship between strategies of causal inference before arriving at conclusions about the overall strengths and limitations of small-N analysis.

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