乔晓春：规范科学的社会科学研究，如何用数据

来源：中国妇女报

8月14日，北京大学乔晓春教授举办了题为《山东女子学院如何做规范化、科学化的社会科学研究—— ——《以性别研究为例》在线视频讲座。乔晓春教授认为，社会科学研究人员必须懂得用数据说话，学会用好研究方法。“用数据说话”有一定的规律，有一定的程序需要包括发现问题、提出假设、收集数据、分析数据、检验假设、得出结论。

确定研究问题，进行文献回顾和研究设计 p>

确定研究问题、进行文献综述、进行研究设计是前提和基础工作。

——提出好的研究问题。有两个视角好的研究问题，一个是理论问题视角，另一种是经验视角。理论视角是现有理论已经指出了研究方向，你要做的就是朝着这个方向前进。理论提供了对社会现象的解释，然后将这种解释转化为研究假设。这种研究从描述理论开始。以性别研究为例，西方女性研究的理论流派提供了研究方向，我们可以从中找到研究问题，比如为什么越来越多的受过高等教育的女性不想结婚？为什么越来越多的年轻女性不想生孩子？生孩子真的会导致失业、工资降低、晋升受阻……吗？实证视角是选择老百姓关心、社会上流言蜚语、他们感兴趣的问题。这种研究从讲故事开始。

——文献综述。文献综述首先要识别有效研究，剔除无效研究。文献综述不是“陈述”，而是“评论”。文献综述要处理好“别人做过”和“你会做”的关系，“你会做”才是目的。另外，文献综述不是回顾和列举别人做过的事情，而是找出别人做错了什么，找出别人没有做的事情。

——研究设计。 社会科学的设计取决于研究的目的或要回答的问题。不同的问题有不同的理论框架，涉及不同的关系、不同的变量、不同的数据收集方式、使用不同的模型。研究设计相当于写了一份开题报告，一个好的研究计划相当于完成了90%的研究。研究设计存在的主要问题：一是核心变量的概念和操作定义模糊或错误；第二，数据只涵盖研究对象，忽略对照组；第三，利用横截面数据，把“数量关系”当成“因果关系”“来研究一下。

对现实世界的抽象描述和操作

——对研究问题的抽象（模型和数据）描述现实世界。科学研究一般是从现实世界走向理论模型，从理论模型走向精细模型，从精细模型走向操作模型。由于学习理论和学习方法的分离，不将学到的理论转化为数据分析方案是一个常见的科学研究问题。过渡模型（精细模型）被称为基于理论的数据分析。模型的最优和理论的最优有时是两个不同的东西，甚至可能会继续自由基。应坚持理论先行的原则，避免理论脉络不清导致运营模式关系混乱，重要变量缺失或被忽视。

——做好衡量。 良好测量的目的是将事实转化为数据。数据是对事实的抽象，便于分析和处理。有一个问题是它是否可以准确测量。首先是测量工具是否存在问题，影响测量的信度和效度；二是被测对象的反应冲突，导致测量不准确的问题。测量对象包括两类事实：一类是直观的事实，如性别、年龄、教育程度等；第二类是抽象的事实，如幸福、痛苦、孝道、抑郁等。一个好的测量应该使用社会公认的测量尺度和工具，尽量避免使用自己开发和创造的测量工具。

抽样和统计推断

很多研究都是通过从样本中推断总体来实现的，其中涉及到确定研究总体、抽样方法选择和统计推断和其他步骤。

——明确研究对象和总体。 任何研究都必须有明确的研究对象，可以是全国，也可以是省、市、县、街道，甚至学校。研究必须针对整个研究，结论是基于样本所代表的总体。没有针对样本的研究。研究人员必须在论文中明确说明研究人群以及样本是否具有代表性。

——样本必须能代表总体。 样本与总体的差异是随机性造成的，而不是人为造成的选择性偏差。必须保证数据来自概率抽样：随机+已知总体（保证总体的每个单元都有被选中的可能性，概率已知）。概率抽样的方法很多，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、等距抽样、多阶段抽样等。不同的抽样方法解决了三个主要问题：无偏性、准确性和便利性。由于大多数复杂抽样不是等比例抽样（不是自加权抽样），因此通常进行后加权。研究者必须在论文中明确说明：数据是否是概率抽样，是哪种抽样，是否经过加权，是否能代表总体。

文章来源：《黑龙江社会科学》 网址: http://www.hljshkx.cn/zonghexinwen/2021/0818/770.html