Stata1_社会科学领域的定量过程与方法(杨菊华)案例.ppt

第一章社会科学领域的定量分析过程与方法 ;导论;目的;本章主要内容;研究过程与方法;图1. 科学研究流程 注释：双向箭头表示相互影响，单向箭头表示先后顺序;理论;宏观理论（grand theory；total theory；paradigm）;中层理论（middle range theory）;微观理论（conceptual/analytical framework）;步骤 I：提出问题 研究工作的起点是研究问题的提出，包括： 研究问题的提出 研究内容的确定 研究对象的选择 研究概念的界定;如何提出研究问题;主观问题和客观问题;确认研究总体（Population/Universe）;定义概念;量化概念;步骤 II：生成假定 研究背景的回顾 理论模型的构建 理论假定的生成;假定的生成;因果关系存在的条件;因果关系的类型;;假定的类型;步骤三：收集收据 省略 ;步骤IV：数据的分析 样本的确定 变量的定义 描述性统计 推断性统计 在这个阶段，统计分析在研究过程中扮演十分重要的角色;样本（sample）与总体;变量;变量的内生关联性（endogeneity）I;变量的内生关联性（endogeneity）II;变量的内生关联性（endogeneity）III;描述性方法;推断性方法;模型的选定 ;问题1：职业与生育关系研究 问题2：生育水平决定因素研究 问题3：中国家庭经济状况变化的纵向分析 问题4：生育政策与妇女地位关系研究 问题5：教育与生育关系研究 问题6：儿童营养状况（有序衡量）决定因素研究 问题7：人口转变与老年贫困关系研究 问题8：婚姻状况决定因素分析;注释：图中的变量均为因变量，除明确指明的以外。;;检验假定;理论……正确？;统计分析是赋予数据意义的主要途径，也是架起理论-研究的桥梁；分析结果帮助研究者评估、重新审视假定和理论，发现意外的规律和趋势，提供修正、更新理论的动力 当分析结果被清晰地表达出来时，具有很强的说服力 但统计分析并不是研究的终结，也不是研究的最终目的 只是整个研究过程中的一个链条，不能取代其他研究步骤 每个环节对研究工作的成功都起到各自独特的、不可替代的作用 统计分析的运用也不能降低研究者对问题判断的重要性 若研究问题模糊不清、概念不明、数据充斥着系统性和随机错误，再科学的分析结???也毫无用途，且可能误导他人;假定通常涉及到因果关系的存在 在数据分析过程中，若参数估计不显著时，表明理论假定没有得到证实。造成这种现象的原因包括 样本量过小 因变量的变化范围太小 自变量的变异太小 二者之间的关系不是线性的 某些自变量之间线性相关（即关联程度达到0.80以上） 二者之间的确不存在显著的关联;例如：儿童营养不良概率 营养不良因其表现形式而分为三类：身高偏矮、体重偏轻、体型偏瘦 每类营养不良因其程度可分为三级：一般性以养不良，中度营养不良、重度营养不良 然而，儿童体型偏瘦的发生率比较少见。……以此为因变量的话，则其变化范围太小而难以进行回归分析；即便进行了回归分析，与自变量的关系很可能不显著 如何改善假定关系中变量的相关程度 增加样本量 扩大变量的变异 在方程中减少与主要自变量高度相关的其它变量;VI 陈述分析结果避免误用分析结果;科学研究的最后一步就是展示研究成果。通过学术论文和（或）研究报告，研究者与他人分享研究的信息、意义与价值　 避免有意或无意地误用统计分析结果 有的误用不是有意的，而是由于个人的疏忽或知识的欠缺 有的误用则是有意的，以引起他人的重视或支持某种观点 社会科学和行为科学缺乏医生行业的“希波克拉底誓约”，但社会科学家必须遵从学术道德规范。有目的地误用数据或分析结果以支持秘密的、见不得人的企图违背了普通的道德行为法则。不幸的是，道德和非道德行为之间往往缺乏清楚地界限;以犯罪率的年增长率为例：;科学研究是具有明确目的的、对事物之间关系细致、严谨的探索；具有整体性，通过系统的程序和过程来完成 每个步骤（问题的提出，假定的生成，数据的收集和分析，假定的检验）只是整个研究链条中不可缺少的一环；每个环节都具有独特的、其它环节无可替代的作用 一个好的研究不仅要有好的研究问题和理论设计，也需要有可以信赖的数据、正确的模型和分析方法以及客观准确的分析结果的展示 研究步骤的每个环节都需要服从于整体研究思路 掌握正确的研究方法，减少错误，少走弯路，产生高质量的研究成果