23种计量学习方法

研究方法的三个层次

下面给出23种具体定量研究方法的名称： 1) 社会科学应用统计学原理 2) 社会测量方法 3) 实验设计方法 4) 抽样调查方法 5) 应用线性回归模型 6) 分类数据分析

7) 生存分析（或事件史分析） 8) 空间数据分析 9) 多元数据分析 10) 分层分析 11) 纵向分析 12) 路径分析 13) 结构方程模型 14) 项目评估方法 15) 系统动态学 16) 贝叶斯方法 17) 队列分析

18) 随机过程或马尔科夫链

19) 系统仿真方法 20) 文献分析方法 21) 内容分析方法 22) 势分析方法

23) 复杂调查数据分析方法

在一般方法中的定性研究方法中，给出了下面几种方法： 1) 叙述研究 2) 现象学 3) 扎根理论 4) 民族志 5) 案例研究 6) 焦点组讨论

上面所列的研究方法课程，并不是可以随便想学哪一门课就可以学哪一门课的，它们之间具有内在逻辑联系。要想系统学习社会科学研究方法，需要遵循这种内在的逻辑顺序，否则会影响对内容的理解。

学习社会科学研究方法，第一门课应该是“研究设计和研究方法”。学习这门课，可以对社会科学研究的基本思路、原理、过程、各类方法等有基本的、全面的理解。在这门课中还会介绍一些简单的、与社会测量有关的内容，包括实验设计、问卷设计、抽样设计等。学完这门课以后，有人喜欢继续学习定量研究方法，也有人可能会喜欢学习定性研究方法，那么就可以开始学习第二个层次的课程。目前，国内社会科学领域均把定性研究方法作为独立的一门课。尽管这属于一类方法，其中还有很多具体的研究方法，但目前还很少有学校把每一种具体方法设置为一门课。学习定性研究方法，通常不需要任何前修课，但最好能够有过一些研究的经历，并掌握一定的社会科学理论。

对从来没有学过定量分析方法特别是统计学方法的人来说，最好从统计学基础课开始学。“社会科学应用统计学原理”被称为应用统计学或定量研究方法的第一门课。它将介绍统计学的基本概念、原理，以及针对单变量和双变量的描述、解释和推断方法。学完了解决单变量和双变量问题的方法以后，就将学习多变量问题的方法。针对多变量问题，最重要也是最基础

的一门课就是“应用线性回归模型”。这门课是所有多变量分析模型或回归分析模型的基础，换句话说，如果这门课没有学或没有学好，会影响后续很多定量研究方法课程的学习。

我们通常认为，“研究设计和研究方法”“社会科学应用统计学”和“应用线性回归模型”这三门课是社会科学研究最基础性的课程。“基础”的含义是，它们是社会科学学者必备的常识性的知识和基本的方法，同时也是进一步学习其他方法的基础。说得严重一些就是，不掌握这些基础性知识就不具备从事社会科学研究的资格。

然而，要想把研究做得更好，还需要掌握更多的研究方法，并进一步学习后续课程。这些课程一方面介绍如何收集能够反映客观实际的数据，比如抽样调查方法。另一方面介绍不同类型、不同结构数据所使用的不同分析方法，比如针对分类变量用分类数据分析方法，针对纵向数据使用生存分析（也叫事件史分析）或纵向分析方法，针对空间数据使用空间分析方法或地理信息系统方法，针对多变量关系使用多变量分析方法，以及针对复杂因果关系结构通常使用路径分析或结构方程模型，等等。

社会科学领域的学生或学者尽管非常渴望学习研究方法，但经常会担心自己数学基础不好，怕学不懂。这种担心是不必要的。一方面是因为我们并不是专门研究方法，而是要应用方法，所以学习的重点是如何使用现成的研究方法。尽管在教学过程中会涉及方法的某些原理，但通常在讲解原理时，教师不应该过多地纠缠数学推导，而是要讲思路。另一方面是因为中国学生的数学基础可以说是世界上最好的，既然其他国家的学生能学，中国人肯定能学而且会学得更好。

实际上，社会科学研究方法有些课程只要有中学数学基础就完全没有问题，比如“研究设计和研究方法”“社会科学应用统计学原理”这两门基础课是并不需要太多数学。其他课程，像“社会测量方法”“实验设计方法”“系统动态学”“内容分析方法”以及所有的定性研究方法只要有一定的高中数学基础也就够了。除此之外的其他定量分析方法，只要学过初级微积分、线性代数和概率论，掌握起来也是没有问题的。即使有些学生确实没有学过这些大学基础数学，在学习这些课程前，只要通过设置辅助课，事先做一些补习，也是可以的。

那么，像学习少林武功那样，学习社会科学研究方法到底学到哪一步算是学到了“伏虎拳”，算是“内功外功有了相当的功底”？学到哪一步算是学到了“散花掌”，别人“就不大敌得

过了”？ 我们这里把社会科学研究方法大体归为三级：初级、中级和高级（见表9.1）。“初级”属于入门级，也属于必备的知识，主要包括“研究设计和研究方法”“社会科学应用统计学原理”和“应用线性回归模型”三门课。“中级”属于“有了相当的功底”，即对社会科学研究使用的主要方法有了系统的了解，主要包括“抽样调查方法”“分类数据分析”“生存分析”“多元数据分析”和“质性研究方法”，共五门课。这些方法从应用角度上看，是社会科学领域使用最为普遍、最为一般的方法。“高级”属于学了以后别人“就不大敌得过”的一类方法，它既涉及相对复杂模型，也涉及应用领域更广泛的一些方法。应用比较广泛的方法往往技术性并不高，学起来也并不难，但相对复杂模型学起来会有一定的难度，关键还是取决于老师能否把方法讲清楚，做到通俗易懂。

初级、中级和高级方法分类

1) 研究设计和研究方法

初级

2) 社会科学应用统计学原理 3) 应用线性回归模型 1) 抽样调查方法 2) 分类数据分析

中级

3) 生存分析 4) 多元数据分析 5) 质性研究方法 1) 分层分析 2) 纵向分析 3) 路径分析 4) 结构方程模型 5) 空间数据分析 6) 贝叶斯方法

7) 复杂调查数据分析方法

高级

8) 马尔科夫链 9) 系统仿真方法 10) 势分析方法 11) 项目评估方法 12) 社会测量方法 13) 实验设计方法 14) 系统动态学 15) 队列分析

16) 文献分析方法 17) 内容分析方法