Análisis de Condiciones Necesarias
El Análisis de Condiciones Necesarias (NCA, por sus siglas en inglés) es un método basado en la teoría de conjuntos desarrollado por Dul (2016) que identifica las condiciones necesarias (pero no necesariamente suficientes) para que ocurra un resultado. A diferencia de la regresión, que estima los efectos promedio, el NCA identifica umbrales absolutos: condiciones que deben estar presentes en un cierto nivel para que el resultado sea posible, independientemente de otros factores.
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Fuentes
- Dul, J. (2016). Necessary Condition Analysis (NCA): Logic and methodology of "necessary but not sufficient" causality. Organizational Research Methods, 19(1), 10-52. DOI: 10.1177/1094428115584005 ↗
- Dul, J. (2018). A strategy for dealing with flaws and limitations in quantitative research. Organizational Research Methods, 21(1), 104-125. link ↗
- Dul, J. (2019). Necessary Condition Analysis (NCA) version 3.3: A User Manual. Europeanstudies.org. Retrieved from https://www.erim.eur.nl/people/jan-dul/ link ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Necessary Condition Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/es/psychometrics/necessary-condition-analysis
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