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動態:定量研究設計與流程——科研訓練營第二講

作者: 發布日期: 2019-11-05   瀏覽次數 10

1030號下午2點,科研訓練營的第二講——“定量研究設計與流程”正式開講。此次與大家分享經驗的是人口研究所的副所長,李強老師。開場時李老師以自己為例,述說了一個文科生學定量的故事,鼓勵大家不必害怕數字、分析,打消了不少同學們對定量研究的顧慮。



李強老師的開場介紹

步入正題后,李老師首先說明了數據是定量研究的前提,展開一項定量研究,首先要進行研究設計,特別是在搜集數據前,大家先要思考幾個問題,即“為什么搜集數據,研究的目的是什么?如何搜集搜集數據,研究方法是什么?我們的研究對象是什么?樣本量是多少?變量又有幾個?”。當明確了這些問題之后,等我們拿到數據,就可以用數據來檢驗我們的研究假設了。而研究通常要反映是什么(描述性研究)和為什么(解釋性研究)兩個問題。由于定量的數據來自于抽樣調查,僅在一定程度上具有代表性。所以為了反映總體,我們必須在研究中解答樣本結果在多大程度上可以反映總體,樣本事實是否在總體上也是事實等問題。


那么如何進行一項定量研究呢?李老師緊接著為大家普及了定量研究的一般流程。首先,要獲得能夠反映客觀事實的數據,同時老師建議大家做定量研究時,可以用大型調查的數據庫(后附),樣本更科學更能反映總體。其次拿到了珍貴的數據之后,我們要知道用數據“說話”,分析數據以服務于我們的研究問題,即使用科學的研究方法對數據進行正確處理和分析,讓數據顯現出規律。

分析數據可以獲得結論,而獲得結論的前提是多變量分析,即在控制某些相關因素的基礎上,來分析X因素對Y因素的作用。為了幫助同學們更好地理解,老師以自變量(性別、教育程度)、因變量(對離婚的態度)為例,向大家生動地展示了自變量和因變量之間的關系。老師為了大家方便理解變量,解釋道變量即可取不同值的量,同時還介紹了連續變量和離散變量區別,并舉例讓同學們辨識。


那么如何分析數據得到結論呢?李老師就此引出分析數據需要建立模型。老師首先以年齡和收入作為變量,為大家介紹了線性回歸模型。但老師也強調了能否用這個線性回歸模型來反映年齡和收入的關系,還要看這些數據是否符合模型的要求或模型的假定條件。比如Y要正態分布;不同的Y之間要相互獨立;Y在不同的X下的方差要相等;XY要具有線性關系等等。



除了常用的一元回歸線性模型之外,李老師還介紹了目前社會科學研究中的常用模型,最為常見的是T檢驗和方差分析、多元線性回歸、Logistics回歸、Ordered Logit回歸。而像多層線性回歸、生存分析、結構方程模型、潛在變量模型和傾向值分析等模型掌握起來還是比較麻煩的,但是如果能用這些模型分析數據,比較容易受到學界的認可和敬佩。老師還向同學們介紹了目前做定量模型接受度高的原因之一是做理論研究非常難,所以鼓勵大家可以多多學習模型的使用。

結合平時教學過程中,同學們經常會難以分辨清楚因果關系和相關關系。因此,老師帶我們從判斷因果關系的四個條件出發分析二者的區別和聯系。如果關系滿足二者相關(相關性)、有時間先后順序、非虛假相關(虛假相關:XY都受到第三個變量的影響)和理論可證明這四個條件,那么變量間的關系就不屬于相關關系,而屬于因果關系。



這場講座或許對大家是一個啟蒙,如果想深入研究定量,老師還給出了幾篇可以參考的文獻。聽完李強老師的分享,同學們對定量研究的設計和流程有了初步的了解。針對此次講座的疑問并結合自己平時研究中遇到的問題,幾位同學們分別向老師提出了自己的疑問和困惑,李強老師以通俗易懂的回答一一解答了大家的問題。

由于時間關系,部分同學的問題沒有在講座中獲得解答,因此在活動結束后,這部分好學的同學意猶未盡,講座后向李老師請教問題。參加科研訓練營的同學們大多表示收獲很大,也祝愿今后各位都能用在自己的研究中學以致用,將定量研究運用到學習和科研中。


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