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假设。实证范式的社会学研究首先要运用假设。假设是研究者对两个变量或多个变量之间可能性关系的假定。在研究中，研究者运用假设对之间的关系进行尝试性的解释，解释可能导致两种结果——假设被证实或者被证伪。对于社会学的理论研究和应用研究而言，无论哪一种结果都有积极意义。在社会科学中，优秀的假设往往遵循“简约原则”。所谓简约，从词意上说就是简洁扼要，文字表达精辟而洗练；从内容上说则是清晰明了，是对事物实质性的精炼陈述；从逻辑上说具有自足性，即能够为陈述提供较为充足的理由或依据。此外，优秀的假设往往也是抽象的，陈述所包含的具体内容少，因而能够容纳更多的实际信息。譬如，马克思关于经济基础决定上层建筑的理论，弗洛伊德的性欲动力说等，都是最简约而且具有最大解释力的范例。
测量。社会学研究者在合理的假设基础上，使用科学的方法来确保对经验事实的严格测量。测量是科学的基础，也是社会学量化的根本。测量是对所确定的研究内容进行有效的观测与量度。研究者首先要根据一定的规则将研究对象的特征数量化或类型化。一般来说，社会学的测量由简到繁分四个层次：1．分类；2．等级分类；3．相同距离的等级分类；4．带有绝对零值的相同距离的等级分类。中国社会学界也称为定类变量、定序变量、定距变量和定比变量。这四个层次测量的复杂程度由低向高依次类推，每一个层次都包括它前面层次的所有特征。统计学上称最低级的测量属于“分类”，最高级的测量莫过于“带有绝对零值的相同距离的等级分类”，因为后者包括了一个变量中的最大信息量。科学上的严谨和细化仅是对可观察到的事物表面的描述，不一定能够发掘事物的本质。而事物的本质更可能在Ｎｏmｉｎａｌ这个层面上呈现出来。定性研究大多停留在这个最原始的测量水平上。这四个测量层次由简到繁仅是对统计学和信息量而言，在理论的建立过程中并不是说它们的排序是从最低级到最高级。通过定性研究得到的发现远远比通过统计学的发现更有价值。
统计分析。研究者将研究对象给予分类并且实施测量，其目的在于对变量之间的各种关系进行分析。由于社会科学的研究对象是社会和人，而人群内部的变异要比非生物物体的变异更大而且更多样，所以在社会科学的变量之间很少出现函数关系。于是，我们用统计学而非数学来描述变量之间的逻辑关系。当研究者发现两个或多个变量之间存在某种关系时，通过统计分析来确认所考察的变量之间是何种关系。在这个意义上说，统计学把大问题变小了，把抽象问题具体化了。
社会学研究者用统计学作为分析工具，会出现四个不同层面的研究高度：1．描述；2．相关；3．因果关系；4．理论建树。描述是认识客观事物的第一步。研究者运用定量数据和统计方法，使描述具有真实可靠性从而能够反映事实本身。这种描述性研究使得对变量之间关系的把握推进了一大步。但是，描述主要侧重于对事物现象如数量、规模、程度等特征的反映，所以，研究者还必须对变量之间的关系做更为深入的探索。
相关是从数量方面，对变量间相互依存关系的密切程度进行分析，并用数量形式来表达的研究方法。这种表示变量间关系程度的量数称为相关系数。一般来说，两种变量的相关关系可分为三类，即正相关、负相关和曲线相关。
因果关系是社会学研究更有价值的发现。其中，回归分析是讨论因果性关系常用的一种方法。研究者首先对变量的因果关系做一个假设，用X表示自变量，用Y表示因变量，假定变量X的存在一定程度上导致了结果Y；如果观察到X与Y之间存在着某种相关，则可能对两者的因果关系提供一个支持。研究者运用统计控制，对与X、Y两者相关的变量，譬如Ｚ进行控制，如果X对Y的效果依然显著，将为两变量的因果关系提供一个证据。但是，回归分析的方法在多数情况下还不能完全确立两个变量之间的因果关系。因在前、果在后的事实很难在一个回归方程里显现出来：所以，像所有其他科学研究一样，社会学里的因果关系应该用实验的方法来验证。
在上述四类不同的统计分析研究中，以理论建树为最高境界，因为它不仅描述了事实，肯定了变量的相关关系，而且确定了因果关系的存在。更为重要的是，使这个研究过程所发现的规律能够推而广之。“社会科学家创造理论也常常从观察社会生活的某个方面开始，以求发现具有普遍意义的模式。”［9］（P38）这里强调“理论建树为最高境界”，因为这种现象也很常见：一些进行测量和统计分析的研究并不以发展理论解释为目的，甚至可以根本不涉及理论研究。理论研究的层次应该是定性的。统计学永远为理论建树服务。
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文章来源：中国民俗学网
【本文责编：王娜】
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