定性比较分析(QCA)的基本思路是将原因条件和结果校准为集合，通过计算集合间的子集关系，从而确定各条件及其组合对结果的必要性和充分性。一致性和覆盖度是评估集合子集关系强弱的两个重要指标。在社会科学研究中，理解集合关系分析的重要性对于构建和解析理论至关重要。QCA方法中，有两个关键步骤：单条件的必要性分析和条件组合的充分性分析。必要条件是大圆，充分条件是小圆，两者互为子集关系。在QCA方法中，一致性用于评估某一条件构成另一条件子集关系的程度，覆盖度评估了子集在物理上覆盖目标集合的程度。对于模糊集，存在模糊子集关系，一致性由一组公式得出，覆盖度由另一组公式表示。充分条件一致性推荐使用0.8作为临界值，必要条件一致性则通常采用0.9的阈值。较低的覆盖度可能意味着给定的组态较为罕见。一致性与覆盖度的评判标准有助于在复杂社会现象中识别关键因素。