教育社会学方法与方法论

.title[
# 教育社会学方法与方法论
]
.subtitle[
## 教育社会学——第2讲
]
.author[
### 李代
]
.institute[
### 中国政法大学社会学院
]
.date[
### 2023-03-07
]

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# 教育社会学方法与方法论

## 社会科学方法论

## 理论、问题与方法

## 问卷、访谈、观察

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# 社会科学方法论

## 方法论与方法

方法论(methodology)

>   探讨研究的基本假设、逻辑、原则、规则、程序等问题，是指导研究的思想方法或哲学。

方法(method)

>   实施研究的具体方法。

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# 社会科学方法论

## 社会科学方法论

1. 什么是科学？

1. 什么是社会科学？

1. 社会科学是科学吗？

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# 理论、问题与方法

## 培根：科学方法之父

1. 归纳法

1. 根据经验和观察来获取事实，对事实进行推理和分析

1. 通过实验来进行科学研究

启发：科学寻找具有普适性的事实和事实间的因果关系

科学进步：发现更多事实和因果关系

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# 理论、问题与方法

## 休谟：怀疑论

1. 在单一的事例中，我们既没有因果关系的感觉印象，也没有因果关系的反省印象

1. 我们的因果观念是同类例子的“重复”造成的

1. 因果观念的核心是把过去的经验运用于对于未来的预测，因此，因果关系只是一种“习惯联想”的产物

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# 理论、问题与方法

## 波普尔：证伪主义

1. 一切理论都是猜测或假说，科学发现的过程就是挑错的过程

1. 科学命题的证伪(falsification)：不能用任何想像得到的事件反驳掉的理论是不科学的

1. 分界问题不是意义问题：伪科学或形而上学对人生可能是有意义的

1. 科学的目的是追求逼真性

科学进步：提出假设、寻找反例、修正假设

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# 理论、问题与方法

## 库恩：科学革命

1. 范式规定科学、用科学规定科学共同体、用科学共同体规定范式

1. 范式：指研究问题、观察问题的角度、视野和参照框架。同一范式中，有共同的概念、假定和方法论原则。范式通过“家族相似性”起作用

1. 科学革命三角——谜、反例与危机

1. 科学进化观——后达尔文的康德主义

科学进步：常规科学解谜，科学革命提出新的范式

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# 理论、问题与方法

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# 理论、问题与方法

## 论文为什么要从文献综述开始

澄清以往理论：前人认为变量x和变量y之间是什么关系？

指出待解之谜：但是这一关系忽视了变量z对y的影响。

提出研究问题：我们研究一下x、y、z之间的关系。

推动理论发展 = 研究价值

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# 理论、问题与方法

## 写论文之前

1. 澄清研究问题

1. 反省研究动机

1. 定位研究贡献

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# 理论、问题与方法

## 澄清研究问题

三句话：

1. 我要研究什么问题？

1. 之前的人研究了什么？

1. 我的研究为什么有价值？

最后可能会提出：研究假设。

“在美国，亚裔跟白人相比，在遇到暴力攻击之后寻求警察帮助的可能性更小。”

也可能给出结论：我们发现确实如此/不是如此……

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# 理论、问题与方法

## 研究问题

理论：

Kirsty Williamson: [social science theory is ‘a systematic explanation for the observed facts and laws that relate to a specific aspect of life.’](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9781876938420500101)

概念之间的相互关系、变量之间**此消彼长**的关系。

不是研究问题：“我想研究美国的种族问题。”

是研究问题：“我想研究**族裔**和**是否信任警察**之间的关系。”

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# 理论、问题与方法

## 概念与变量

### 概念

对研究范围内同一类现象的概括性表述。

### 变量(Variable)

概念的经验性对应物。

变量是很多取值的逻辑组合，连接经验范畴和理论范畴。

<table class="table table-striped" style="font-size: 18px; margin-left: auto; margin-right: auto;">
<caption style="font-size: initial !important;">变量的例子</caption>
 <thead>
  <tr>
   <th style="text-align:left;"> 变量 </th>
   <th style="text-align:left;"> 取值 </th>
  </tr>
 </thead>
<tbody>
  <tr>
   <td style="text-align:left;"> 性别 </td>
   <td style="text-align:left;"> 男、女 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:left;"> 年龄 </td>
   <td style="text-align:left;"> 18，19，…… </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:left;"> 种族 </td>
   <td style="text-align:left;"> 黑人、白人、黄种人…… </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:left;"> 教育程度 </td>
   <td style="text-align:left;"> 私塾、小学、初中…… </td>
  </tr>
</tbody>
</table>

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# 理论、问题与方法

## 概念不是那么一目了然

United States v. Bhagat Singh Thind

Bhagat Singh Thind 是白人吗？

“白人”、“高加索人”、“雅利安人”、“高种姓北部印度人”

> “White supremacist Craig Cobb, who attempted to turn the tiny town of Leith, North Dakota, into an all-white enclave, found out on daytime TV that his ancestry was 14% Sub-Saharan African.”

> “I think 23andMe might be a covert operation to get DNA the Jews could then use to create bio-weapons for use against us.”

> ——Aaron Panofsky and Joan Donovan

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# 理论、问题与方法

## 文献综述

什么叫“相关文献”？

不是：关于“族裔”前人都研究了什么（研究主题）

而是：关于“族裔对信任有何影响”前人都研究了什么（研究问题）

两种写法：

1. 纵向：以时间的“前后相继”顺序来梳理学术对话。

1. 横向：有多个关键问题时，挨个比较相关学术研究的异同。

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# 理论、问题与方法

## 分析单位

> 分析单位是研究者要调查和描述的对象，它是研究的基本单位，研究的最终目的是将这些分析单位的特征汇集起来以描述由他们组成的较大集合体或者解释某种社会现象。

1. **个人**：易烊千玺

1. **群体**：偶像、明星

1. **组织**：TFBOYS

1. **社会产物**：易烊千玺的歌

+ 社会活动
  + 社会关系
  + 社会制度
  + 社会产品

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# 理论、问题与方法

## 研究内容

研究内容是分析单位的特征

1. **属性**：身高

1. **行为**：一周洗几回澡

1. **态度**：觉得淋浴好还是浴缸泡澡好

态度的内容可以是价值判断，对态度的研究可以不带价值判断

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# 理论、问题与方法

## 测量的尺度

定类变量(nominal)

> 是测量尺度最低的一类，用来表明变量的类别。比如性别，政治面貌，宗教信仰。定类变量需要： MECE
1. 互斥性 (Mutually Exclusive)
1. 穷尽分类 (Collectively Exhaustive)

定序变量(ordinal)

> 根据变量的属性进行逻辑排列，定序测量描述了变量的属性沿着某个维度的排行序列。如社会经济地位、学历、阶层、忠诚度等

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# 理论、问题与方法

## 测量的尺度

定距变量(interval)

> 属性间的实际距离有意义。该测量尺度所描述的变量的属性可以排序，而且相邻属性之间的距离是相等的。例如：温度

定比变量(ratio)

> 相互进行除法计算有意义。存在有意义的0值。例如：收入

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# 理论、问题与方法

## 测量的尺度

<table class="table table-striped" style="font-size: 16px; margin-left: auto; margin-right: auto;">
<caption style="font-size: initial !important;">测量尺度的性质</caption>
 <thead>
  <tr>
   <th style="text-align:left;"> 尺度 </th>
   <th style="text-align:left;"> 特征 </th>
   <th style="text-align:left;"> 可进行运算 </th>
  </tr>
 </thead>
<tbody>
  <tr>
   <td style="text-align:left;font-weight: bold;"> 定类 </td>
   <td style="text-align:left;"> MECE </td>
   <td style="text-align:left;"> =, ≠ </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:left;font-weight: bold;"> 定序 </td>
   <td style="text-align:left;"> 类别间有顺序 </td>
   <td style="text-align:left;"> &lt; , &gt; </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:left;font-weight: bold;"> 定距 </td>
   <td style="text-align:left;"> 距离相等 </td>
   <td style="text-align:left;"> + , - </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:left;font-weight: bold;"> 定比 </td>
   <td style="text-align:left;"> 有真正意义的0点 </td>
   <td style="text-align:left;"> × , ÷ </td>
  </tr>
</tbody>
</table>

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# 理论、问题与方法

## 测量的尺度

1. 社会现象大多数是定类或定序变量，但是有时候可以将有些变量近似地看做定距变量，比如智商

1. 一个变量适合于何种尺度，取决于研究目的和层次

1. 社会现象并非越精确越好

1. 高层次变量可以转化为低层次变量，但是低层次变量不能转化为高层次变量

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# 理论、问题与方法

## 本质是包含信息的多少

尺度越高，信息越多

1. 尺度越高，可进行的运算越多

1. 尺度越高，获取的成本越大

1. 高层次变量可以转化为低层次变量，但是低层次变量不能转化为高层次变量

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# 理论、问题与方法

## 自变量与因变量

自变量

>   能够影响其他变量发生变化，而又不受其他变量影响的变量

因变量

>   依赖于其他变量，而又不影响其他变量的的变量

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# 理论、问题与方法

## 变量的关系

1. 相关关系：两个变量一起变化

1. 因果关系：一个变量的变化引起另一个变量变化

+ x 和 y 有相关关系
  + x、y 之间的关系不是由其他因素形成的
  + x 的变化在时间上先于y

1. 虚无关系：从某一变量的变化很难预测另一个怎样发生变化

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# 理论、问题与方法

## 定量方法

将变量数据化，利用数学模型寻找变量之间此消彼长的关系。

例如：Pearson相关系数、线性回归、逻辑斯蒂回归……

常见的模型结果一般由两部分构成：变量系数及其显著性。

对于不同的模型，变量系数阐释不同，一般为正/大于1表示变量之间存在正相关，反之表示负相关。

显著性：得到这个系数完全是因为随机抽样的原因的概率是不是足够小，让我有信心认为系数在总体中不为0（或其他检验的标准）。

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# 理论、问题与方法

## 定性方法

对概念进行深入分析，寻找其相互作用的关系。

例如：民族志（ethnography）、访谈、历史研究……

注意，对学术文献的梳理是任何学术研究的应有之义，不叫一种方法（“文献分析法”）。

把学术文献作为文本对象进行分析，可以采用一些文本分析的方法，既有定量方法也有定性方法。

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# 理论、问题与方法

## 基本思想

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# 问卷、访谈、观察

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# 问卷、访谈、观察

## 研究主题

1. 我要研究什么东西？

1. 什么事儿让我发生了兴趣？

例如：中国政法大学昌平校区教学楼走廊占座问题之研究

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# 问卷、访谈、观察

## 研究问题

1. 我看到的现象为什么会发生？

1. 谁导致了什么？

1. 概念如何界定、概念之间的关系是什么，如何构成命题？

1. 变量之间此消彼长的关系是什么？

1. 这个研究问题有价值吗？

例如：女生比男生更愿意在教学楼走廊占座

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# 问卷、访谈、观察

## 变量操作化

我怎么测量研究问题中涉及的变量？

1. 分析单位：我研究的是谁？个体、群体、组织还是社会产物？

1. 研究内容：我要研究他们身上的哪些属性、行为和态度？

1. 变量尺度：每一个变量用定性、定序、定距、定比的哪个尺度衡量？

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# 问卷、访谈、观察

## 信息获取

我怎么得到操作化后的变量？

选择一个适合的方法或者多者结合

1. 问卷法

1. 访谈法

1. 观察法

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# 问卷、访谈、观察

## 数据和方法

1. 数据
    + 来源
    + 总体、抽样方法
    + 样本减量规则、样本描述
    
1. 方法
    + 模型选择
    + 方法优劣

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# 问卷、访谈、观察

## 研究结果

1. 模型的系数、统计检验报告。

1. 模型结果的理论含义。

1. 模型的潜在问题和相应的处理。

1. 最终，研究假设是否得到模型的证伪？

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# 问卷、访谈、观察

## 讨论与反思

1. 本文的研究问题是什么？

1. 本文的研究贡献是什么？

1. 本文的缺陷和不足是什么？

1. 之后的研究如何改进与推进？

世界上只有学者（应该）最喜欢说自己的不足，你说的不足越多，越无罪。

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# 问卷、访谈、观察

## 你的读者

1. 永远看不懂你在说些什么

1. 永远没有把你写的内容读完

1. 永远觉得你没读过多少书

1. 永远觉得你的研究已经有人做过

1. 永远觉得你的方法不够严谨

1. 永远觉得你的写作不够规范

同行评议制度，就是同行挑刺制度。抱着这样的假设去写作论文，“取法于上，仅得为中”。

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# 问卷、访谈、观察

## 跳脱八股

以上仅是学术论文、读书报告写作的**一种**思路。

作为学术训练，**能够**写出这样的论文是基本功。你可以对此嗤之以鼻、不屑一顾、心生厌恶、弃若敝屣。

先知道框在哪，再出框。