《社会科学研究：从思维开始（第10版）》读后感锦集

kaige

发布日期：2023-04-15 10:05:09

《社会科学研究：从思维开始（第10版）》是一本由肯尼斯·赫文（Kenneth Hoover） / 托德·多纳(T著作，重庆大学出版社出版的平装图书，本书定价：25，页数：187，特精心收集的读后感，希望对大家能有帮助。

《社会科学研究：从思维开始（第10版）》读后感(一)：《社会科学研究：从思维开始》网络评论选摘

金***客

“从思维的角度介绍社会科学研究基本方法的一本书，内容通俗易懂，可以做社会科学研究生教材。”

j***0

“讲述了社会科学研究的一般思维、方法和过程，将社会科学研究的基本概念和理论融于深入浅出的行文中，既是一本入门书又是一本常看常新的书。”

能***到

“研究基础与方法必备精品。”

zcyccsi1108

“对问卷设计，后期分析都很有帮助”

《社会科学研究：从思维开始（第10版）》读后感(二)：社会科学是研究我们自己的科学

这是一本社会科学入门小册子，介绍了社会科学和自然科学的不同之处，困难之处。

全书贯穿始终的是，用不同视角看待“科学”，以帮助读者建立起科学的思想来。从观点开始，到概念，变量，假设，验证。

回想我们这些从事服务业的人，实际上都是在做社会科学研究和开发，我们很少直接研究大自然，我们拿到的数据其实都在处理社会，群体，经济，政治，文化，风俗，个人习惯等等。

作者说，社会科学研究难在“客观”，因为总是从观点和概念出发，这造成我们为概念寻找量化方式时很难回避价值观和偏见对我们的影响，可是要想结论科学，就得克服这一困难。

作者还有一个观点，和我本人过去观点一致。他认为在社会科学中，为概念命名是非常重要的，好的命名，更反映本质，也让研究更容易。我一向认为在产品设计和技术方案设计时，要认真对待命名这件事。在这本书里得到了作者的声援。

爱因斯坦曾经总结了自然科学的迷人之处：大自然精巧却无恶意。社会科学的迷人之处是另一种风景，人类社会复杂，我们往往置身事内。所以都是值得研究的。

《社会科学研究：从思维开始（第10版）》读后感(三)：人人都该有科学思维

或许是因为学理工科的缘故，我以前对人文社科一直不是很了解。就象许多人一样，把它们都称为“文科”。对文科的偏见从高中就开始了。那个时候，老师们都说，数理化成绩弄不走的才读文科，还调侃说，“文科”即“瘟科”，学习成绩瘟得很的人才会去读。那个时候，真不知道那些读文科的同学们一天到晚在学什么，感觉就是背书嘛，一点技术含量都没有。后来到了高校走上科研道路，去听据说是做“软”课题的同学答辩，台上人叽里呱啦讲了半天，论文也洋洋洒洒十几万字，好像什么都在说，又好像没说个什么。那时候，就听周遭有人说“软课题就是编嘛、说嘛、写嘛”。若说做文科研究有方法，就是这“三个嘛”。而且看到的许多所谓文科论文好像也印证了这个说法。即便是到了现在，周围很多人对文科学术研究的认识仍旧局限于文笔好，写的文章文笔精彩。

后来在工作中对所谓“文科”有了进一步接触，才发觉这一看法的缪误。其实，“文科、理科”这样的分类本身是不严谨的，我们日常语言中所说的“文科”既包含人文学科，又包含了社会科学。若从思维方式和研究方法来说，文学、宗教、艺术、哲学这些属于“人文学科”，和社会科学还是有相当大的区别。单纯从方法论的角度，依据波普尔对“科学”的定义而言，人文类的东西其实是“非科学”的。但“非科学”与“科学”的并立，并不意味着“非科学”就是落后的、愚昧的、与科学不共戴天的。试想，如果世界没有了音乐、绘画、文学，没有了信仰与想象，生活会变成什么样？不是科学研究，不代表就不是研究，更不代表就比“科学研究”低人一等。

然而，我和很多像曾经的我一样，做着“科学研究”并鄙视着“文科研究”的人，之所以会犯下这般错误，原因恰恰在于我们对“科学”的认识是有偏差的。这种偏差，可能最早从新文化运动的时候就开始了，然后一步步强化和扩大。陈独秀曾经说“要拥护那赛先生，便不得不反对旧艺术、旧宗教”，由此可见，文学、艺术等“非科学”最开始便被与“科学”这个概念对立起来。后世急于强国、急于追赶的心态，更是使“科学”与“技术”两个概念相互混淆，将“科学”一词的范畴进一步泛化，任何研究都被冠以“科学研究”（简称“科研”）的头衔。而科学的本质——“科学的思维”和“科学的方法”，反而被丢到了九霄云外。世界不是二元对立的，“科学”与“非科学”之间并不是你死我活的矛盾，当我们发现自己曾经的认识错误得如此可笑的时候，或许便是开始真正地认识科学的方法体系了。

阅读《社会科学研究：从思维开始》这本书，使我更进一步厘清了上述想法。这本书不是很深奥，事实上它是社会科学的入门读物，作者最想达成的目的就是帮助读者建立起科学的思维：“科学的实质在于找出我们能够观察到的事物间的关系。”“科学是一种思考和提出问题的过程，而非一种知识体系。我们有许多方式声称我们知道某事，科学只是其中的一种。”

就算我们大多数人并不会从事科学研究，也可以去读这本书。就像该书所强调的那样：实际上我们每个人都有那么点“科学家”的意味。因为我们不断地做着以下的事情：测量、比较和调整对人生信念，获得对日常生活各种事务的正确理解，为下一步行动计划做出打算，寻找与别人打交道的方法。通俗的解释就是，“买东西货比三家”这种最最常见的生活行为中就包含着科学思维。

科学是对现实的检验，这种检验是我们赖以认识世界构成的一种过程，人们既应当在社会科学方法的具体运用中，也应当在日常思维中保持科学的态度。

“科学有助于解放研究，使之免于成见、偏见和十足的混乱”,只有在日常生活中保持科学的思维和态度，我们才能在面对各类“专家”、“研究”的时候，更清楚的看到问题所在，也许可以更容易地辨识那些各种打着科学研究旗号的“套套逻辑”和循环论证，亦或面对与自身感受明显不同的统计数字时明白这些统计量真实的定义……这样我们大概就可以避免成为古斯塔夫•勒庞所说的“乌合之众”了吧。

而从事学术研究的人们，也应该清楚 “科学”与“非科学”的界限，以免用“科学研究”的鞋子硬生生去套“技术应用”和“非科学研究”的脚，把好好的正路给走偏了。

《社会科学研究：从思维开始（第10版）》读后感(四)：言简意赅的量化方法入门读物

这本书作为以实证主义、自然主义为理论基础的量化方法入门书籍，内容覆盖非常全面，值得阅读，关键是篇幅短，言简意赅。

《社会科学研究:从思维开始》思维导图

作者前言

【原文】核心教导依然是：通过观察我们只能局部认识构成世界的各种现象，而科学旨在减少世界的不确定性。此书的重点在于了解观察能做到什么。

【页码】12

1科学化的思维

【原文】科学有时被混同于技术，技术是科学在各种任务上的应用。

【页码】19

1科学化的思维

【原文】科学与问题的提出和回答方式相关，它是用于探索和观察的一套规则和形式，由那些希望获得可靠答案的人们创造。

【页码】20

1科学化的思维

【原文】科学是一种思考和提出问题的过程，而非一种知识体系。

【页码】21

为何要系统化？

【原文】社会知识要有用，必须是能交流的、有效的和有说服力的。

【页码】22

【原文】有理判断是人类理解的主要组成部分。有理判断与证据之间有相当程度的关系。因为人们难免在缺乏完整证据以供决策的情况下采取行动，所以“判断”这个词语很重要。判断意味着决策，在该过程中，心灵的所有能力都被调动，以使可资利用的知识发挥最大效用。

【页码】24

【原文】有理判断是系统思维的第一个部分。

【页码】24

【原文】观点在科学分析中同样扮演一个必不可少的角色，因为所有的探索努力，都源自某种个人兴趣。只有对结论感兴趣，人们才会提出问题。此外，不同的人观察现实的角度必然会略有不同。观点不会被探究消除，但能加以控制，不致使其变成十足的幻想。对于研究者而言，有助于减少主观观点影响的一种方法是，留意自己的价值倾向和观点。

【页码】25

【原文】科学决不是排斥直觉和想象的一个体系，相反，它是一套程序，使这类观念在人类智力允许的范围内尽可能变得富有成果和创造性。

【页码】28

【原文】习俗并非全然是坏事，因为它可能包含长期以来的教训，学自对现实的体验，且经常是不愉快的体验——在不严格的意义上，习俗算是科学的。

【页码】29

2科学的要素

【原文】科学策略的要素本身很容易理解。它们是一些概念、变量、假设、测量和理论。这些要素的组合方式，构成了科学方法。理论的功能是引导出这种方法、赋予它意义，这是通过帮助我们解释被观察到的现象来实现的。

【页码】34

概念的起源和功用

【原文】语言就是大量概念的集合，这些概念包括事物、感受以及观念的名称，它们是人们在彼此互动和与环境的互动中产生或习得的。

【页码】35

概念的起源和功用

【原文】，对于科学目的来说，概念是：（1）尝试性的，（2）基于共识的，（3）其作用只能局限于把握或分离现实中的某些重要的、可定义的方面。

【页码】37

何为变量？

【原文】变量是一物之名，能对其他某物的一种具体状态施加影响，或者是被后者影响。

【页码】39

何为变量？

【原文】变量还是一类特殊的概念，其中蕴含着对程度或差异度的看法。

【页码】39

何为变量？

【原文】如何确定程度或差异？答案分为两个步骤：量化和测量。

【页码】43

何为变量？

【原文】量化的观念意味着为某个事物设定标准量，并贴上标记。用这种方式表达抽象的概念（如长度），有可能为观察提供共同的参考。

【页码】43

何为变量？

【原文】分离出标准化的单位，有助于描述和分析。

【页码】43

何为变量？

【原文】在社会科学中量化有两种形式：不连续的和连续的。不连续量化包括计算事物的在场与不在场，也包括计算属性的差异，其前提是差异可以以类别的形式出现。

【页码】43

量化和测量：转概念为变量

【原文】量化的重要性在于，一旦能够被量化，我们就有可能做更精确的测量。

【页码】44

量化和测量：转概念为变量

【原文】测量不是我们能选择做或不做的事，它内含于各种分析性的讨论中。

【页码】44

量化和测量：转概念为变量

【原文】测量偏好的强度，更有创意的方式是用程度来测量意见。

【页码】45

变量的可靠性和有效性

【原文】如果不同的人对变量的测量产生相同的结果，那么这种测量就具有可靠性。

【页码】48

变量的可靠性和有效性

【原文】一种量化的测量方法越能反映研究关注的底层概念的定义，它就越有效。

【页码】48

变量的可靠性和有效性

【原文】有一点非常重要：草率的或不当的测量，一般比不测量还糟糕。对测量结果的解释需要对测量本身有所理解。

【页码】49

假设

【原文】假设是一种特殊建造的句子。假设的目的是组织研究。

【页码】51

假设

【原文】假设提出的是两个或更多变量间的一种关系。

【页码】51

假设

【原文】在形成假设之前，往往存在一个先行步骤，称为问题重构。

【页码】53

假设

【原文】社会科学的艺术之一，就是有技巧的问题重构。除了一些分析常识外，重构还需要一种能力，能看出环境中的变量和变量间的可能关系。第一步最好是把问题分解成作为其构成部分的变量和关系。写下与问题有关的系列假设，这样就能从中挑选出可以回答下述两个疑问的假设：对于解决整个问题而言，哪些假设至关重要？就你所掌握的资源范围来看，哪些假设有信息支持？有时候，这些问题会迫使我们做出一些不愉快的选择，但可以防止研究工作还没有什么实质性的结论就结束了。

【页码】53

假设

【原文】下述原则会对你有所帮助：1. 变量必须得到明确说明，并能用你掌握的技术加以测量。2. 变量间的关系必须得到精确陈述，而且必须是可测量的。3. 假设应当是可检验的，这样，表明关系的那些证据才能被观察、证实或证伪。

【页码】54

假设

【原文】一旦通过构造和检验假设，建立了变量间的关系，这些关系就能表达为普遍性推论。以检验通过的关系为基础的普遍性推论，就是科学研究的目标。普遍性推论就是得到检验证实的假设。随着某一研究领域中普遍性推论的积累，它们就构成了理论的原始材料。

【页码】54

科学方法

【原文】模型研究有一些步骤，其中包括：1. 鉴别需要研究的变量。2. 提出有关变量关系或变量与环境关系的假设。3. 现实检验，以测量变量中的变化，从而观察被假设的关系是否受证据支持。4. 评估：把变量间被测量的关系与初始假设进行比较；提出有关发现的普遍性推论（关系）。5. 就有关发现的理论意义、检验中可能歪曲结果的有关因素，以及研究可能引出的其他假设提出建议。

【页码】56

科学方法

【原文】科学方法是利用可观察的证据，以一种训练有素的方式来检验思维，并且在该过程的每一步都做到明晰。

【页码】57

科学方法

【原文】会科学家用复制这个词表达一种能力：研究能被重复，以检验其有效性。复制构成了对优秀研究的强检验，因为它能揭露出研究程序中不知不觉渗进的一些错误和主要研究中包含的评判性论断。

【页码】57

理论的多种角色

【原文】理论就是一套互相关联的命题，为事件的发生方式提供说明。

【页码】59

理论的多种角色

【原文】构成理论的命题与假设一样，具有相同的形式：它们都是由概念以及概念间的联接或关系构成。一旦假设得到检验，出现了新关系，理论就构筑起来了。

【页码】59

理论的多种角色

【原文】社会科学家最常见的态度是实用主义的：只有在说明观察时，理论具备当下的或潜在的用途，才说得上好。任何科学的要旨都在于提出一套理论来说明其观察范围内的事件。

【页码】60

理论的多种角色

【原文】理论在社会科学思维中的四种特殊作用：1. 理论为资料解释提供了模型。2. 理论把研究彼此关联起来。3. 理论为概念和变量配备了框架，从而使之获得实质意义。4. 理论使我们能向自己和他人解释我们的发现的深远意义。

【页码】61

理论的多种角色

【原文】留意不同的理论，能使社会科学家把其研究同先行的研究关联起来。它还提供一种方法，制造额外的检验，从而使我们可能拒斥那些为数据模型提供其他说明的竞争性理论。

【页码】64

理论的多种角色

【原文】家卡尔·波普尔（Karl Popper）表明，科学的最佳用途通常是反驳理论，而非“证明”它们：几乎每种理论都可以说是符合许多事实的。这也是为什么我们能说，只要不能找到反驳性的事实，而非不能找到支持性的事实，理论就得到了确证的理由之一。[17]换句话说，数据给人留下的印象，更深刻的是作为反驳理论的证据，而不是作为支持理论的证据。

【页码】65

3策略

【原文】社会科学家通常把事实看做是“根据理论目的而对现实所做的一种特殊安排”。[1]任何被定义为事实的事情，都是与观察者在研究现象时所持的特定目的联系在一起的。

【页码】72

3策略

【原文】科学更倾向于在不那么高贵的领域里工作，这个领域由一些可证伪的陈述构成，

【页码】72

3策略

【原文】科学是一种工作程序，利用对经验的提炼来回答问题。

【页码】73

焦点

【原文】描述性研究搜集与一种状况有关的信息。我们可以描述一种制度、事件或行为，或者它们的组合。好的描述是科学的开始。

【页码】75

焦点

【原文】关系分析考察事物之间的联系。其基本形式是探索两个变量之间的关系，

【页码】76

焦点

【原文】系列的关系研究能构成因果分析的基础。因果分析是一类特殊的关系研究，它把变量之间最有力的关系独立出来。

【页码】76

焦点

【原文】由于主题窄了些，形成假设就变得更容易了。问题有两层：有哪些关键变量？它们之间有何关系？

【页码】76

假设形成

【原文】使概念可操作，意味着给概念做一种能用某种方式对它的变化做出测量的定义。

【页码】77

假设形成

【原文】过转概念为可用的变量，这个过程称为操作化。转化概念为某种允许我们对变化做出观察的东西，是一个棘手的过程。要做得妥当，需要满足两个条件：（1）可操作的变量要尽可能符合原始概念的意义（有效性）；（2）对变化的测量能被他人复制（可靠性）。

【页码】77

分析结果

【原文】要强调的是，通过参考多重现实检验，你就能了解到你建构的那种假设检验的功效。同时，其他研究能从整体上对你的发现进行核查。

【页码】87

统计数字可靠吗？

【原文】一次简单的实验或调查不但可能解决你心中的某个疑问，而且还可能以一种有趣的方式关联到某个更具普遍性的研究问题——它在其所属研究主题下具有理论意义。

【页码】92

价值观和假设形成

【原文】社会科学家经常建议，研究者在提交项目报告时要讨论其价值观定位，以此来解决价值观与研究的关系问题。

【页码】101

价值观和假设形成

【原文】详细澄清其价值观不能是事后的补记。研究伊始，价值观的角色就必须直接面对，否则你就可能看不出价值观对研究的影响。

【页码】101

价值观和假设形成

【原文】理论是一套有关系的命题集，它试图说明或有时是预测一系列的事件。

【页码】101

价值观和假设形成

【原文】理论是被某种逻辑框架关联到一起的假设构成的集合。

【页码】101

理论、模型和范式

【原文】科学家使用模型（model）这个词语传达的含意是理论中更严格的秩序和体系。模型提供了对现实的简化，能接受对关键关系的检查。

【页码】102

理论、模型和范式

【原文】范式（paradigm，源自拉丁语词根，意思是“模型”）这个词语指更大的理解框架，由更大的科学家共同体共享，它把相对较小范畴的理论和研究组织在一起。

【页码】102

理论、模型和范式

【原文】社会科学中很少有规律和公理，有一些普遍性的范式、许多理论，以及近来还有些有趣的模型。

【页码】102

理论、模型和范式

【原文】社会科学中，理论一般有两种形成方式：归纳的和演绎的。归纳是指通过积累和总结各种研究以建立理论；演绎牵涉到运用一种理论的逻辑产生一些能被检验的命题。

【页码】102

理论、模型和范式

【原文】从理论出发的演绎通常提供了研究领域的基本议程。

【页码】104

理论、模型和范式

【原文】自变量和因变量。并不是所有的变量都是同等的。

【页码】105

理论、模型和范式

【原文】变量中的自变量和因变量这对概念是一种方法，可以在不用通盘解决的情况下，巧妙地处理因果问题。

【页码】105

假设中的关系

【原文】自变量是影响另一个变量——因变量的变量。

【页码】106

假设中的关系

【原文】替代变量是额外的自变量，它影响到因变量的变化。前置变量是某个先行物。

【页码】108

假设中的关系

【原文】中介意味着中途出现。

【页码】108

假设中的关系

【原文】下表4.4中的每种关系。表4.4变量关系的类型

虚无的：认定没有什么关系存在。

推断的/关联的：认定有一种关系,但它处理的是一个变量对另一个变量的影响程度。

正向的/反向的：认定有种特殊的关联性关系,其中两个变量之间存在一种可预测的关联——或者一个变量随另一个变量的增加而递增(正向),或者一个变量增加而另一个变量随之减少(反向)。

因果的：认定一个变量的变化是另一个变量变化的结果。

【页码】113

假设中的关系

【原文】第一种关系，虚无假设，真是天才的创造。记住，假设是想象的关系，然后投入检验。首先断定无关，然后检验，看看虚无假设是不是能被否证，也就是说，看是否能证明确实存在某种关系。

【页码】113

假设中的关系层次

【原文】推断的和关联的关系可以得到检验，作为向因果关系迈进的准备。

【页码】114

假设中的关系层次

【原文】因为社会科学研究牵扯到太多的人的因素（研究者和研究对象的个体、群体差异都很可能影响研究结论），所以，要做到每一次提出的研究假设都逻辑严谨是有难度的。

【页码】115

变量

【原文】操作变量实质上意味着，对一种行为的命名要适合于某种观察和测量该行为的特殊方法。从某种意义上来说，变量操作就是颠倒语言的形成过程：从你感兴趣的现象的名称出发，往后回溯，找到一些方法，把那个名称与它所指称的特殊行为匹配起来。

【页码】117

操作概念

【原文】在任何科学的发展过程中，用于指称被谨慎指定的对象、时间或行为的变量名称，其数量会逐渐增加。如今在社会科学中，也有整套的变量目录，它们根据特殊的行为和可能的测量得到操作。[5]

【页码】117

操作概念

【原文】有两种方法可用于处理由于某种原因而不易操作化的变量：替代和分解。

【页码】118

操作概念

【原文】例如，变量异化可以分解成四种具体的特点：失范的、无力的、无意义的和无助的，它们与人们在异化时的通常感受是关联在一起的。

【页码】119

操作概念

【原文】变量通常有不同的维度。

【页码】119

变量的维度

【原文】科学真正的创造力在于变量的操作化和假设的设计。

【页码】120

5变量和关系的测量

【原文】科学家主要测量三样东西：变量、与变量相关的数据具有意义的概率，以及变量间的关系。

【页码】125

5变量和关系的测量

【原文】测量的精确性几乎总是名大于实。

【页码】125

测量变量：测量层次

【原文】可从以下三方面考虑来确定我们能采用的测量层次：1. 变量的属性或特征。2. 适合于这些属性的测量技术。3. 根据变量的属性和可资利用的技术，有哪些可能的测量层次。

【页码】126

测量变量：测量层次

【原文】为了使我们对各种可能的测量的理解系统化，科学家已经提出一种分类，这种分类包括四种测量层次：1. 名目（定类测量）。2. 顺序（定序测量）。3. 区间（定距测量）。4. 比例（定比测量）。

【页码】127

测量变量：测量层次

【原文】所谓的连续统就是一种排列，它能够显示变量的变化，与单纯分类不同。

【页码】129

测量变量：测量层次

【原文】在名目测量中，统计学处理的是每一类别中的事例频率（例如，种族划分：10个芬兰人，3个俄罗斯人）。在顺序测量中，统计学描述事例依照某一变量的排序方式（例如，教育：小学、中学、大学）。在区间测量中，要在一个量表上对事例之间的量化差异进行比较（例如，年代：1950年、1990年）。在比例测量中，要对事例之间的绝对距离进行比较（例如，钱：10美元，20美元）。[2]

【页码】130

测量数据的显著性和代表性：概率、抽样和民意调查中的问题

【原文】概率指的是某事发生的可能性或几率。

【页码】132

测量数据的显著性和代表性：概率、抽样和民意调查中的问题

【原文】科学作为一种手段，有助于人类应对生命的不确定性。将思想观念从头脑中“驱逐”出来，迫使它们进入经验观察的领域，并且在经验中检验它们，我们就获得关于世界的知识。我们努力摆脱环境的不确定性带来的不安全感，正是这种努力，提供了科学体制赖以建立的动力。但是，科学知识的特征就在于，它很少会坚如磐石。科学中的普遍性推论总是概率性的，因为观察只能提供有限的洞见，这一点有时很明显，但多数时候是隐晦着的。

【页码】132

测量数据的显著性和代表性：概率、抽样和民意调查中的问题

【原文】概率统计被用来估计一个样本具有代表性的几率。

【页码】134

测量数据的显著性和代表性：概率、抽样和民意调查中的问题

【原文】显著性检验告诉我们，在特定条件下，我们的假设是对（或错）的概率有多大。

【页码】134

测量数据的显著性和代表性：概率、抽样和民意调查中的问题

【原文】在抽样时所运用的技术，一般有两种：分层化和随机抽样。分层化涉及按比例展示样本中的重要特征，藉此再造一个大的总体。

【页码】135

测量数据的显著性和代表性：概率、抽样和民意调查中的问题

【原文】随机抽样是随机选取一个足够大的关于总体的样本，以便这个样本有较高的概率再现整个总体的本质特征。随着样本容量的增长，样本具有代表性的可能性也在增加。

【页码】136

测量数据的显著性和代表性：概率、抽样和民意调查中的问题

【原文】误差幅度随着样本容量的增长而急剧下降，达到某一点时，样本容量的进一步增长带来的误差幅度减少很微小。

【页码】136

关联和相关的测量

【原文】相关分析能帮助你根据单一统计量来了解关联的方向和数量。方向指的是关联是正的还是负的。随着变量A的增加，变量B也增加，这时两个变量间就存在一种正相关。也就是说，变量A随着变量B的上升而上升（反之亦然）。随着变量A的变化，变量B朝相反方向变化，这时两个变量间就存在一种负相关。在负相关的情况下，随着A的增加，B减少（或者，随着A的减少，B增加）。

【页码】144

关联和相关的测量

【原文】列联系数是一种统计量，通常用来概括数据的实际分布在多大程度上偏离两变量无关联时的分布。

【页码】146

关联和相关的测量

【原文】列联系数被用来概括非排序性的、名目层次的变量间的关联。

【页码】147

关联和相关的测量

【原文】。古德曼-库鲁斯卡（Goodman Kruskal）的γ值（gamma）和其他类似的统计量，运用一种有意思的逻辑演算来概括关联度。γ值反映的是：已知自变量（阶级）的等级分布，在预测因变量（音乐才能）的等级分布时误差减少的比例。

【页码】149

关联和相关的测量

【原文】皮尔逊相关系数可以认定，一条表示线性关系的想象直线周围，点群（points cluster）靠近该线的紧密程度。

【页码】152

关联和相关的测量

【原文】统计学并不确立因果关系；因果关系取决于关系的逻辑。

【页码】154

关联和相关的测量

【原文】用数学术语来说，皮尔逊相关系数仅告诉你一条想象直线周围的数据点分布。它并未告诉你这条线的斜率，换言之，它并未告诉你，A每变化一个单位，B的变化量是多少。

【页码】155

关联和相关的测量

【原文】有两种基本的回归类型：双变量回归和多重变量回归。与相关分析一样，双变量回归阐明，单一自变量的变化程度如何与一个因变量的变化相关。多重回归考察的是，若干不同的自变量如何与一个因变量发生关联。

【页码】155

回归分析

【原文】回归系数和贝塔系数是回归分析的一个组成部分。另外一部分是多元相关统计量，即R（不要同皮尔逊的小写的r混淆，小写r处理的是单一自变量的问题）。R指明一组自变量和一个因变量之间的相关。与r一样，我们也可以对R进行平方，R^2表示，由所思考的一组自变量所解释的一个因变量的变化比例。

【页码】161

回归分析

【原文】在其他自变量的影响保持不变的同时，你如何确定某个自变量的独特影响？多元回归分析就是这个问题的答案。

【页码】162

Probit分析和Logit分析

【原文】为了处理这些二分的（两类）因变量，另外一种类似于多元回归的分析形式已被设计出来。[25]社会科学研究者通常所处理的因变量就是一些简单的名目分类，比如，“是或否”这样的问题调查；再比如，各种不同的因素如何影响政府决定采纳一项公共政策或加入战争。为了解决这些问题，Probit分析和Logit分析日渐频繁地得到运用。

【页码】167

Probit分析和Logit分析

【原文】表5.9变量间关系的测量

相关：两个区间层次或比例层次的变量之间的关联度或共变度。关系的方向由+或-来表示。

双变量回归：区间层次或比例层次的(一个)因变量与单一自变量一个单位的变化相关联的变化量。

多元回归：由若干变量所解释的一个区间层次或比例层次的因变量的变化量。针对每一个自变量的独特影响进行测试。多重回归结合R^2一起使用,后者表明由自变量的共同作用所解释的因变量的变化比例。

Probit分析和Logit分析：一种多元回归形式,在其中,因变量是二分的(例如,是/否；赞成/反对)。它考察一个自变量一个单位的变化导致因变量采取一个值或另一个值的概率变化。

【页码】168

计算机和统计学

【原文】统计学不创造数据，它们只描述数据。

【页码】171

事实性、现实和真实性

【原文】“理解（understanding）”具有多重维度的特征。在我们同我们周围世界的关系中，埃里克森区分出三种维度：事实性、现实和真实性。[1]我们将看到，科学同每一个维度都息息相关。

【页码】180

事实性、现实和真实性

【原文】事实性就是“事实、数据和技术的总体，它们可用观察方法和当时的有效技术加以证实”。

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事实性、现实和真实性

【原文】科学的很大一部分就是运用方法论的进展来修正、调整甚或证伪那些由较为粗糙或不那么敏锐的测量技术“证实”的“事实”和理论。我们力图系统地证实观察，通过这种方式持续强化我们对世界的感知和外在于我们自身的现象之间的连接。

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事实性、现实和真实性

【原文】理解的第二个维度是现实，它不如事实性那么具体。我们对什么构成现实的感觉，并不仅仅是事实性的叠加。相反，就现实而言，我们所知道的是一种关于事实性的观点，这种事实性由我们藉以理解这些现实事物的感官所整合。

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事实性、现实和真实性

【原文】一门科学要成为社会科学，必须要在科学准则（即，其陈述必须被证实）和社会亟需（即，它必须对文明危机有所作为）之间进行一种平衡活动。

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事实性、现实和真实性

【原文】真实性，意指我们在行动中和通过行动所获得的知识。

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事实性、现实和真实性

【原文】科学主要是一种态度和一套普遍方针，而非一种具体策略。有许多可能的研究策略，可在不同层次的事实性、现实和真实性上获得。策略选择是挑战的一部分。

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道德与科学局限性

【原文】采取一种科学途径来研究人类行为，涉及两类主要的道德问题。在研究计划中对人进行操纵，对于卷入研究的个人而言可能相当危险，而且，科学研究的成果可能被用来剥削人类，而非造福人类。

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道德与科学局限性

【原文】科学开始于（也终结于）不确定性。[8]科学的任务就是减少不确定性，但最终仍无法消除它。

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道德与科学局限性

【原文】真正的科学家根据现存证据进行概括，但他们不会在证据允许的范围之外做出断言。他们的确不否认，其他类型的知识（比如，信仰、直觉或习俗）也有可能体现智慧，这种智慧超出科学家所理解的证据所及的范围。

【页码】187

道德与科学局限性

【原文】对人性价值的道德关注，需要对科学的傲慢及对信仰、直觉和习俗的主张进行限制。

【页码】188

道德与科学局限性

【原文】科学不是一种道德体系。它是了解生命和宇宙的一种策略，仅此而已。

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道德与科学局限性

【原文】我们要了解科学止于何处以及信仰始于何处，除此之外，我们还有必要意识到，除了科学和宗教，还存在其他的研究知识的途径。科学将其自身限定于可观察的事物。在这一方面，社会科学家追随自然科学家，后者逐步建立起关于可观察证据的概括。然而，人类行为区别于植物和岩石的地方就在于，它可能由不可观察的力量和预谋所驱使。

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道德与科学局限性

【原文】人类有能力超出“是什么”的范围去思考“可能是什么”，甚或“应该是什么”。审慎告诉我们：我们需要的是所有知识界中最好的知识，而不仅仅是其中一种没有错的知识而已。

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使社会科学满足人类需求

【原文】参与行为研究，这一技术保留了社会科学研究的精神，同时也以如下方式敞开研究进程：将其效用推广至民众，并提出富有创见的解决问题的途径。

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科学的激进主义

【原文】尽管科学方法是一种纪律，但在实践中却变成个体解放的一种方法，它使我们从自身观点的狭隘性、自身观察力的局限性、自身偏见的桎梏中解放出来。在一个亟待改变的世界中，科学（所有人皆可能发展出的一种纪律）可以成为一股激进力量。

【页码】198

科学和政治

【原文】方法论的训练是这样一种手段：将对信息的歪曲降到最少，同时最大限度地扩大相互理解的机会。