(完整)社会调查方法人民大学总结,推荐文档

社会调查方法第1讲导论本讲内容提要科学研究的方法论基础科学研究的基本流程社会调查在科学研究中的地位现代科学的起源启蒙运动与科学革命古代科学的特点：特权阶层把持；神秘主义传统启蒙运动打破了长期以来宗教迷信对人类智慧的束缚，激起了人们对真理的渴望与追求自然科学率先取得了革命性的突破对真知(TrueKnowledge)的追求和科学研究方法? 科学研究方法的分野：理性主义与经验主义（ Rationalismvs.Empiricism）科学研究方法论（1）：理性主义基本论点真正的知识是高于感官的要想获得真正的知识，必须超越感官的局限钟表的例子：我们的感官只能告诉我们表针的运动，但其背后的机械原理是无法通过感官来获得的从一般到特殊：从最普适的公理出发，推广到具体的研究对象科学的目的在于发现掌控自然界运转所隐含的、永恒的法则真正知识的起点笛卡尔（Descartes,1596-1650）：我思故我在几何学的例子：从几个基本公理推导出一个系统的学科问题：当不同的理论都可以合理地解释某种现象时，谁是对的？科学研究方法论（2）：经验主义基本论点所有的知识必须来源于经验所有超出经验所及范围的东西都是无法检验的从特殊到一般：从研究具体的现象中获取知识，并把它推广到经验所能达到了一般现象经验主义与不可知论休谟（Hume,1711-1776）知识来源于客观世界事物之间联系的规律性（Regularity）检验知识的唯一标准是它对现实世界的预测能力（MiltonFriedman:PositiveEconomics）问题：理论本身的价值何在？科学研究方法论（3）：小结培根（Bacon）的总结理性主义好比蜘蛛：仅仅利用自身的分泌物结网经验主义好比蚂蚁：不断地采集和堆积外物第三条道路——蜜蜂：采集和消化外物，从中提炼出自己的产品科学研究的基本流程社会调查在科学研究中的地位收集经验材料、检验理论的重要工具社会调查的应用官方统计：人口、经济、社会变动指标民意测验：政党支持率、选举预测商业调查：收视率、产品满意度学术研究：（1）中国综合社会调查（CGSS）（2）中国健康与营养调查（CHNS）CHNS简介（一）网址：调查背景：20世纪80年代以来我国经济体制发生重大变化，工农业生产及服务行业普遍实现承包责任制，国家食物生产、供应及其价格体系发生了重大变化人民经济收入逐步提高，其饮食结构、营养状况发生了变化调查目的：了解中国的社会经济变革对其人口的健康及营养状况的影响研究各级政府的卫生、营养、计划生育等政策/项目的绩效实施机构：美国北卡大学人口中心中国预防医学科学院营养与食品卫生研究所CHNS简介（二）调查对象：– 来自黑龙江（1997年起）、辽宁、山东、江苏、河南、湖北、湖南、广西、贵州九省的5000多个家庭户的17000个被调查对象CHNS简介（三）调查设计与实施：纵向跟踪调查，始于 1989，初期的调查间隔为 2年；1993年起，调查中开始有新的样本加入； 1997年，黑龙江被加入以替代辽宁；2000年，辽宁重返调查样本，此后，调查省数增加为 9个截至目前，调查已进行

8期：1989、1991、1993、1997、2000、2006、2009、2011调查内容：– 家庭户问卷– 健康服务– 个人调查问卷– 营养与体质测验– 社区调查问卷– 食品市场调查问卷– 健康和计划生育资源CHNS的抽样设计多阶段分层整群随机抽样（ Multistage,stratified,randomclustersample ）抽样时先将每个省分为城市及县两层， 每省选2个城市（一市为省会所在地，一市为经济收入一般的地级市） ，4个县（将所有县按 1988年的经济情况分成上中下三层，在经济水平为上等及下等的层中各抽取 1个县，在经济状况中等的层中抽取 2个县）。在抽到的每个市随机抽取 2个市区居委会及 2个郊区村；在抽到的每个县调查4个点，一个在县政府所在地居委会，再随机抽取 3个乡，每个乡各抽取1个自然村。这样，8个省共抽出190个调查点（32个居委会、30个郊区村、32个县城居委会和96个自然村），每点调查20户。CHNS的数据特征样本构成：CHNS的研究成果自1994年以来，CHNS已经成为研究中国公共卫生、经济、社会、人口问题的重要数据来源，发表论文一百多篇健康资源、营养与健康状况、社会阶层差异及其与社会经济发展的关系经济发展、贫困、贫富不平等与健康；家庭的劳动分工；教育的经济回报等妇女地位、妇女教育程度与生育水平；地方计生政策差异与人口问题等第2讲社会研究基础本讲内容提要社会研究的特点社会研究的理论基础社会研究的基本元素社会研究的特点研究对象的特殊性主体意识选择偏误（SelectionBias）研究本身对研究对象的干扰霍桑效应：当被观察者知道自己成为被观察对象时而改变行为倾向的反应研究手段的限制研究伦理：1）知情选择；2）对研究对象无害社会现象的复杂性因果关系复杂多因多果；难以剥离研究者的价值中立问题价值中立vs.投入理解（MaxWeber）社会研究的理论基础（1）概念（concept）关于某个对象、某种特质或一定现象的抽象表述。概念的功能概念是主体间相互交流的基础概念本身体现了一种对经验现象的认知方式通过概念将经验知识进行分化和总结概念是组成理论的核心元素定义（definition）概念性定义（conceptualdefinition）通过其他概念来描述一个概念，是抽象的概念性定义没有对错之分操作性定义（operationaldefinition）关于如何确定一个概念所对应的经验现象的一系列程序它将抽象概念与经验观察联系起来社会研究的理论基础（2）理论（theory）理论不是什么？11.理论不与实践相对立，它不是“试错（ trial&error) 中的“”错”理论不等于哲学理论不是价值判断，可以对它进行经验检验理论的类型特定的划分系统（adhocclassificatorysystoms）分类系统（taxonomies）概念结构（conceptualframework）理论系统（theoreticalsystems）理论与研究的关系通过研究检验理论通过研究获得理论社会研究的基本元素（1）研究问题并不是所有问题都可以通过科学研究解决无法进行经验检验的问题主观偏好、信仰、价值、品味等问题对研究问题的陈述必须明确、具体例：a.家庭背景会影响个人取得成功吗？b.父母的受教育程度会不会影响子女接受高等教育的机会？社会研究的基本元素（2）分析单位（unitofanalysis）在提出问题时需要严格界定它所对应的分析单位常见分析单位：个人、家庭、群体/组织、社会对分析单位的选择决定了相应的研究设计、研究操作以及研究结果的应用范围针对不同分析单位，经常共用一些相似的概念，但其含义却大不相同层次谬误：由于分析单位不明确、分析层次混乱所导致的错误合成谬误/生态谬误（ecologicalfallacy）：将集合层次上的关系/结论应用到个体层次上所导致的层次谬误个体谬误（individualisticfallacy）：将个体层次上的关系/结论应用到集合层次上所导致的层次谬误生态谬误的例子：各国的基尼系数与预期寿命 (N=130,r=-0.639)社会研究的基本元素（ 3）变量研究问题由概念组成，在研究过程中需要将概念转化为变量自变量、因变量和控制变量自变量与因变量的划分是相对于研究本身的可能存在多个自变量/因变量变量之间的关系关系的方向关系的强弱社会研究的基本元素（ 3）假设（hypothesis）假设是对研究问题的尝试性回答，它通过指定变量之间的关系来表示假设的来源理论推导经验观察文献资料对研究假设的四个基本要求假设必须明确（clear）假设必须价值中立（value-free）假设必须具体（specific）4. 假设必须可通过既有方法检验（ testedwithavailablemethods）第3讲实验设计内容提要研究设计（ResearchDesign）实验设计（ExperimentalDesign）? 一个例子：期望对行为的影响? 经典实验设计? 实验的效度? 其他实验设计研究设计研究设计的意义? “Gooddesignbeatsstatisticians.

”研究设计的内容问题的提出问题的界定：概念、定义与假设经验材料的收集：研究对象、时间、地点、方式分析计划研究设计的核心问题： 因果推断（CausalInferences）研究的目的：探索、描述、解释判断因果关系的三个标准相关/共变（Covariation）非虚假相关（Nonspuriousness）时间的先后（Timeorder）参考书目Campbell,D.T.,&Stanley,J.C.1963.ExperimentalandQuasi-ExperimentalDesignsforResearch.Chicago:RandMcNally(Houghton-Mifflin).实验设计：期望与行为的例子参考文献RosenthalR.,andL.Jacobson.1968.PygmalionintheClassroom.NewYork:Holt,Rinehart&Winston.研究问题他人期望对个人行为的影响伯纳德·肖（BernardShaw）的名剧：Pygmalion对动物的实验研究研究设计一所公立小学（OakSchool）中的学生对学生进行随机分组，制造教师的不同“期望”比较前后智商测试成绩的变化研究结果期望确实影响行为经典实验设计控制组前测-后测实验设计（ ThePretest-PosttestControlGroupDesign）? 实验组: R 01 X 02控制组:R0304随机分组（Randomization/RandomAssignment）实验前后对因变量进行两次测量实验变量的效果： (02-01)-(04-03)实验设计与因果推断对照（comparison）操纵（manipulation）控制（control）实验的效度内部效度（Internalvalidity）研究中所观测到的因变量的变化是否确实由自变量的变化所导致影响内部效度的可能因素：选择（Selection）历史（History）成长（Maturation）测量工具（Instrument）测验的影响（Testing）实验样本的流失（ ExperimentalMortality）向均值回归（Regressiontothemean）选择性交互效应（ Interactionwithselection）外部效度（Externalvalidity）? 研究中所观测到的因果关系是否可以 推广到更广泛的群体中去? 影响外部效度的可能因素样本的代表性（ Representativeness）研究过程所导致的反应性行为（ ReactiveArrangement）霍桑效应（HawthorneEffect ）其他常见实验设计（1）所罗门四组实验设计（TheSolomonFour-GroupDesign）?实验组:R01X02控制组:R0304实验组:RX05控制组:R06例子：政论电视节目对政治态度的影响控制组后测实验设计（ThePosttestOnlyControlGroupDesign）?实验组:RX01控制组:R02?例子：申请者性别对大学入学申请结果的影响（Walsteretal.1971）其他常见实验设计（ 2）析因设计（FactorialDesigns）同时需要研究两个或多个自变量的情况例：组织规模和组织结构对成员士气的影响实验组1：组织规模大组织结构集中

实验组2：组织规模小组织结构集中实验组3：组织规模大组织结构分散

实验组4：组织规模小组织结构分散对实验设计的小结优点：具有很强的内部效度随机分组确保了对其他变量的控制；对实验变量的操纵可以确定因果关系的方向缺点：外部效度难以保证实验环境是人为的，有别于现实生活；研究对象的选取往往是非随机的，实验结论的外推性存在局限第4讲类实验与其他研究设计内容提要变量关系类型与研究设计类实验设计（Quasi-ExperimentalDesigns）非实验研究设计（NonexperimentalDesigns）小结变量关系类型与研究设计变量关系类型刺激-反应类型（stimulus-responsetype）自变量与因变量之间的时间间隔相对较短自变量通常具体而明确，可以从其他变量中分割出来可以对两个相似的组进行对比事件发生的序列相对清楚，因果关系的方向很明确特征-分布类型（property-dispositiontype）自变量与因变量之间的时间间隔可以很长社会科学中的特征变量往往很宽泛，包括多种因素难以找到两个相似的对照组，前测-后测也不现实较难确定事件发生的时序前者更适合应用纯实验设计，对后者而言实验设计往往是不现实的类实验法类实验法（quasi-experiment）主要是指在经验研究中利用现实观测的数据来推断因果关系的一种方法，有时也被称为观测研究（ observationalstudies）。它具有传统的实验研究的一些特点，如多个相似组别的比较、对结果变量的多次测量等；但是，它往往缺乏实验研究所要求的随机化分组，研究者一般也无法操纵干预变量的发生。类实验设计（1）对照组设计（TheContrastedGroupsDesign）1.012.023.034..5..6..7.0k8.实例：美国vs.加拿大的枪支管理研究（来源：Sloanetal.1988.“Handgunregulations,crime,assaults,andhomicide:Ataleoftwocities.The”NewEnglandJournalofMedicine10:1256-1262）表1：西雅图和温哥华的主要社会特征表2：西雅图和温哥华的各类犯罪情况类实验设计（2）时间序列设计（Time-SeriesDesign）00203005X0600809014710实例1：美国1918-19年大流感健康后果的研究10.实例2：美国康涅狄格州致命车祸数量的研究（来源：Campbell,DonaldT.&H.LaurenceRoss.1968.“TheConnecticutCrackdownonSpeeding:-SeriesTimeDatainQuasi-ExperimentalAnalysis.Lawand”SocietyReview3(1):33-53.）11.控制组时间序列设计（ControlledTime-SeriesDesign）12.EG:00203005X06008090147106.CG:0102030405060708090107.实例：美国康涅狄格州致命车祸数量的研究图1（来源：Almond&Mazumder2005）8.图2（来源：Almond&Mazumder2005）10.图3（来源：Campbell&Ross1968）11.图4（来源：Campbell&Ross1968）12.图5（来源：Campbell&Ross1968）非实验设计13.单一时点个案研究（1. X

TheOneShotCaseStudy）01只在实验后对因变量进行一次测量实例：对美国HeadStart项目的评估单组前测/后测设计（OneGroupPretest-PosttestDesign）1.0X021在实验前后对因变量进行两次测量实验变量的效果：02–01实例：对中国计划生育政策效果的评估小结：实验设计与类实验设计的比较第5讲社会调查导论内容提要什么是社会调查社会调查发展简史社会调查的一般流程社会调查的类型什么是社会调查？调查（survey）是一种系统地收集研究对象信息的方法，并通过这些信息对研究对象所属总体的特征进行定量化的描述。信息主要通过对调查对象提问问题的方式来收集提问和记录答案可以由调查员来完成，也可以由调查对象进行自填一般只调查研究总体中的一小部分对象，即一个样本社会调查发展简史调查目的的变化古代的行政统计对社会问题的早期研究例：查理斯?布思（CharlesBooth）对伦敦工人阶级生活状况的研究民意和商业研究的需要标准化问卷的发展市场调查和民意测验关注大量的观点与态度等主观问题5. 与客观问题相比，这些问题很容易受到措辞（ questionwording）的干扰心理计量学的贡献——量表（scale）的编制与使用社会调查发展简史（续）抽样方法的发展《文学摘要》（LiteracyDigest）和盖洛普（Gallop）对1936年美国总统大选的预测抽样理论的发展和完善试图调查每一个对象vs.调查“典型”（typical）对象概率抽样理论数据收集方法的发展邮件调查和面对面访问电话调查在商业领域的广泛应用计算机辅助调查技术的发展数据分析技术的发展1. 控制变量和多元分析技术（ PaulLazarsfeld）从连续变量到分类变量对复杂抽样调查数据的分析1936年美国总统大选社会调查的一般流程24.社会调查的类型（1）普查（census）对研究总体的每个对象都进行调查抽样调查（samplingsurvey）只调查研究总体中的一部分对象概率抽样非概率抽样普查与抽样调查的联系抽样调查可以作为对普查的补充和辅助抽样调查可以用来对普查进行评估和改进对普查数据进行抽样普查数据可以用作设计抽样调查的辅助信息联合使用普查和抽样调查数据进行研究关于普查、抽样调查以及官方登记资料的比较Kish1979）社会调查的类型（2）横截面调查（cross-sectionalsurvey）只在某个时点对调查对象进行一次调查纵向调查（longitudinalsurvey）在多个时点对研究总体（的样本）进行多次调查重复截面调查（repeatedcross-sectionalsurvey）跟踪调查（panelsurvey）混合调查（mixedsurvey）比较纵向调查的优点：1）提高调查质量；2）时间序列数据可以用来估计变化趋势；3）多次重复样本的平均或加总能更精确地估计总体横截面调查的优点：1）成本低，易操作；2）时效性较好社会调查的优缺点优点：1. 程序的标准化具有可复制性（ Replicability）以统计理论为基础对较大规模群体进行研究缺点：所收集的信息往往不够具体、丰富，无法了解被访者的具体生活情境标准化的程式对于一些内部差异很大的群体不一定适用较易受到人为因素的干扰第6讲抽样理论抽样的基本原理（1）基本概念总体（Population）-----理论上具有研究者所考察特征的全体元素的集合界定原则：（1）内容；（2）单位；（3）空间；（4）时间抽样框（Samplingframe）-----关于总体中所有元素的列表/名册，或是指定总体中所有元素的一系列程序完美的抽样框：总体的每个元素出现并且仅出现一次问题：1）不完整（incomplete）；2）有错误（ineligible）；3）有重复（duplicate）；4）群组现象（ cluster）样本（Sample）-----从总体的元素中按照一定原则被选中的一部分元素的集合抽样的基本原理（2）总体参数元素：Y1,Y2,...,YN?均值：Yi(YiY)2?YN2方差：N样本统计量元素：?均值：12?方差：s2n1(yiy)抽样的基本原理（3）概率抽样（Probabilitysampling）严格按照概率的原则来抽取样本，如使用随机数表总体中每个单位被选中的概率是已知的并且非零每个单位被选中的概率不一定要相等抽样的基本原理（4）非概率抽样（Non-probabilitysampling）便利抽样（Conveniencesampling）：依据方便的原则抽取样本，如“偶遇法”、“街头拦人法”等目的性抽样（Purposivesampling）：由研究者根据知识和经验主观确定的样本配额抽样（Quotasampling）：将总体中的所有单位按照一定标准划分成不同类别，分别在每个类别内任意抽取指定数量的样本滚雪球抽样（Snowballsampling）：先随机选择一定数量的被访者并对其实施访问，再请他们提供另外一些属于所研究目标总体的调查对象，根据所形成的线索选择此后的调查对象TheRepublicanbiasinGallopPolls抽样的基本原理（ 5）简单随机样本（ SimpleRandomSampling）? 严格按照随机原则从 N个总体单位中抽取 n个单位作为样本（ N>n），在抽样过程中确保每个单位都有同等的机会入选样本，而且每个单位的抽取都是相互独立的理论意义大于现实意义有放回的抽样vs.无放回的抽样有放回的抽样（Samplingwithreplacement）将已经被抽中的单位放回抽样框，参与抽取下一个单位无放回的抽样（Samplingwithoutreplacement）已经被抽中的单位不再参与抽取下一个单位抽样的基本原理（6）系统抽样（Systematicsampling）将N个总体单位按一定顺序排列，然后先随机抽取一个单位作为起始单位，再按某种确定的规则抽取其他n-1个样本单位。以等距抽样最为常见。系统抽样不等同于随机抽样：当总体单位的排列存在某种周期性时，系统抽样可能会出现很大的偏差抽样误差与非抽样误差抽样误差（Samplingerror）由于样本范围与总体范围的差异而引起的误差，它是一种随机误差在概率抽样中，抽样误差的大小是可以估算的简单随机样本的抽样误差：非抽样误差（Non-Samplingerror）在调查过程中，由于其他原因所导致的误差，一般难以识别和测量抽样框误差（Coverageerror）无应答误差（Non-responseerror）测量误差（Measurementerror）常见抽样设计（1）分层抽样（Stratifiedsampling）? 先将N个总体单位按某种已知特征划分为若干个子总体， 称为层，然后再在每个层中分别独立的进行概率抽样， 最后将抽出的子样本合并起来构成总体的样本? 样本量在各层之间的分配等比例分配（Proportionalallocation）不等比例分配（ Disproportionalallocation）最优分配（Optimum allocation）：综合考虑层内样本差异性和单位调查成本，追求单位成本的最大效率为什么要分层？确保某些子总体在样本中的代表性提高样本精度，即在样本规模不变的条件下降低抽样误差分层的主要原则：层内同质，层间异质等比例分层抽样示例：从1000名大学教师中抽取一个 100人的样本不等比例分层抽样示例：从8000名员工中抽取一个 480人的样本常见抽样设计（ 2）整群抽样（Clustersampling）? 先将总体划分为若干个群（初级抽样单位），然后以一定方式从总体中抽取一部分群，并由中选群中的所有个体单位构成总体的样本为什么进行整群抽样？降低调查的成本当抽样框存在群组问题时，也采用整群抽样群的划分：群内异质、群间同质群的规模规模相等的群规模不等的群：对群进行重新划分按照群的大小分层PPS抽样常见抽样设计（3）多阶抽样（Multistagesampling）按总体中个体单位的层次关系，将抽样过程分为若干阶段进行的抽样方式初级抽样单位（Primarysamplingunit,PSU）在多阶抽样中，最初从总体中抽出的群次级抽样单位（Secondarysamplingunit,SSU）从PSU中进一步抽取的群常见抽样设计（4）PPS抽样（Probabilityproportionaltosize）概率与规模成比例，即赋予规模不等的群与其规模成比例的入样概率既保证了各个体单位被抽中的概率相等，又保证了每个PSU内子样本的规模相等PPS抽样示例：从9个班级的315名学生中选取 21名学生样本规模的确定决定所需样本规模的因素抽样精度：所能容忍的最大抽样误差? 总体各单位之间的异质性程度： 总体方差/标准差成本以及可操作性简单随机抽样情况下样本规模的计算计算公式：第7讲抽样案例按PPS抽样抽取调查点PPS抽样（Probabilityproportionaltosize）概率与规模成比例，即赋予规模不等的群与其规模成比例的入样概率既保证了各个体单位被抽中的概率相等，又保证了每个PSU内子样本的规模相等一般步骤获取抽样框，确定各级抽样单位及样本规模对PSU进行分层，确定层内计划样本规模在层内按照PPS原则抽取PSU在PSU内按照PPS原则抽取次级抽样单位（SSU）⋯⋯在选定的调查点内按照住户名单抽取住户和被访者按照PPS方法抽取PSU（从10个PSU中抽取4个，k=1935851/4=483963）在调查点内抽取住户一般步骤获取调查点中所有住户的名单户籍登记资料或其他既有名册列举（Enumeration）从住户名单中抽取指定数量的住户随机抽样或系统抽样如何列举？绘制调查点地图，标出所有的建筑确认包括了所有的建筑以及调查员能够定位这些建筑创建一个完整的住户名单确认包括了所有可能的住户在户内抽取被访者一般步骤获取户内成员登记表确认包括所有成员标记出符合调查条件的成员对符合条件的成员进行编号根据随机数表从符合条件的成员中抽取一名或多名成员作为被访者案例1：CGSS2003的抽样设计目标总体：中国大陆地区（除西藏外）的 18-69岁的居民抽样框：各地户籍登记资料样本规模：10,000（其中6000城镇居民，4000农村居民；实际只调查了城镇部分，最终样本量为 5,894）抽样步骤按照居住地类型进行分层将全国县级单位（PSU）划分为5个层，分别为：（1）三大直辖市市辖区；（2）省会城市市辖区；（3）东部地区区县；（4）中部地区区县；（5）西部地区区县?按照PPS原则分别在各层抽取PSU，共抽取125个PSU?在每个中选的PSU内，按照PPS原则抽取4个乡镇/街道（SSU）?在每个中选的SSU内，按照PPS原则抽取2个村/居委会?在每个村/居委会内，按照系统抽样原则抽取10个住户在每户内，按照随机抽样原则抽取一名符合条件的被访者CGSS2003入户抽样（1）CGSS2003入户抽样（2）CGSS2003入户抽样（3）CGSS2003入户抽样（4）案例2：CHARLS2011的抽样设计目标总体：中国大陆28省年龄在45岁以上的家庭户居民抽样设计：四阶段分层整群抽样样本规模：150个区县、450个村/居委会中的约 1万户家庭，最终实际完成样本量为10,257个家庭抽样步骤按照地区、城乡、人均GDP分层抽取共150个区县单位在每个区县内，按照PPS原则抽取3个村/居委会? 在每个村居内，利用 GIS软件进行完全列举（ enumeration）,然后根据列举名单随机抽取 80个住户（目标调查 24户）对每个住户，先筛查是否存在符合条件的被访者，如是从中选取一名被访者，同时其配偶也自动成为调查对象更多信息：CHARLS所选取的 150个区县分布情况利用GIS软件进行住户名单的列举（ 1）利用GIS软件进行住户名单的列举（ 2）利用GIS软件进行住户名单的列举（ 3）利用GIS软件进行住户名单的列举（ 4）利用GIS软件进行住户名单的列举（ 5）利用GIS软件进行住户名单的列举（ 6）利用GIS软件进行住户名单的列举（ 7）备选样本（Backupsample）在抽样的每一个阶段，应根据需要，在抽取正选样本的同时，按一定比例多抽取一定数量的额外样本当因为一定原因无法对正选样本进行调查时，可以按照一定规则使用备选样本来替代例1：所选定的调查点是军事禁区，无法进入? 例2：当试图入户调查时，尝试超过 3次都无法成功。这时，可以考虑放弃该户，从备选的住户名单中按次序选出备选样本中的第一户，继续调查第8讲测量本讲内容提要测量的概念测量尺度测量的效度和信度测量的概念测量对所确定的研究内容或调查指标进行有效地观测和度量根据一定的规则将数字或符号分派于研究对象的特征（即研究变量）之上，从而使社会现象数量化或类型化难点：数字/符号分派的规则准确：所分派的数字/符号能真实、有效地反映调查对象在属性和特征上的差异完备：分派规则必须能包括研究变量的各种状态和变异互斥：每个观测对象的属性和特征都能以一个而且只能以一个数字或符号来表示例：从概念到测量（来源：袁方， 1997）测量尺度（1）常见的测量尺度（ levelofmeasurement）定类/名义尺度（nominallevel）通过数字或符号将观察对象进行分类，各类别之间不存在自然的排序。例：性别、种族等定序/排序尺度（ordinallevel）不仅将观察对象进行分类， 而且每两类之间都存在完整的排序。 例：满意度、幸福感等定距/等距尺度（intervallevel）除了可以对不同观测值进行排序外，还知道不同取值之间的精确距离（exactdistance）。例：体温、智商等定比/比例尺度（ratiolevel）存在绝对意义上的零点，例：重量、长度、面积、速度等测量尺度（2）测量尺度（3）测量尺度的选择社会现象大多只能以定类或定序尺度进行测量较高尺度的测量可以获得更多、更精确的信息，但调查和分析的工作量也可能更大不能用较高尺度的统计方法来处理较低尺度的变量有的变量可以用多种尺度来测量，如何选择取决于研究所要求的精度效度（validity）效度的定义正确性程度，即测量工具是否确实测出其所要测量的特质效度的分类内容效度（contentvalidity）表面效度（facevalidity）：研究者对测量工具效度的主观判断样本效度（samplingvalidity）：测量工具是否充分反映了所测量特性的内容总体（contentpopulation）经验效度（empiricalvalidity）测量工具与所测量的结果之间的关系预测效度（predictivevalidity）：测量工具对一个外在效标（criterion）的预测结果建构效度（constructvalidity）测量工具与一般性概念 /理论的内部结构的一致性信度（reliability）信度的定义稳定性程度，即测量工具能否稳定地测出所要测量的特质信度信度的取值范围为[0,1]信度的估计? 重测信度（test-retestmethod）用同一测量工具对同一人群前后进行两次测量平行信度（parallel-formstechnique）利用一种测量工具的两种等价的形式对同一人群同时进行测量折半信度（split-halfmethod）将一次测量中所使用的测量工具分为两半第9讲问卷设计与评估问卷在调查中的重要性作为社会过程的调查访问? 调查访谈与一般社会交谈具有很多相似之处。事实上，问卷调查可以看作是有目的的交谈过程。问卷调查依赖于被访者的自愿参与。如果问题是不成熟的、尴尬的、令人不愉快的，被访者就有可能终止访谈或伪造答案。细微的措辞变化可能造成显著的差异例1：祈祷与吸烟的故事例2：比较下面两个问题“你是否觉得你的工作得到了公正的报偿？”“你的雇主或代理人是否用花招来骗取你的部分收入？”问卷的结构封面信（coverletter）? 例 ：指导语（instructions）例：接下来，我想了解一下关于您上学的情况。请您从上过的第一所小学（包括私塾）开始谈起，详细地告诉我您每一次上学的经历，如果有转学、退学、复学的情况，前后应算作两次不同的经历。[访谈员注意：按照被访者受教育的时间顺序，将回答记录在表A1中。针对每一段教育经历，逐一提问A4-A9。在问完所有教育经历之后，再继续提问A10-A11。如果被访者忘记了一段教育经历，后来想要加入(不按时间顺序)，这是允许的。]主体：题目与答案结束语题目设计题目：问卷的主体将研究目的转化成具体的题目对题目的回答将提供检验假设的材料题目应激励被访者提供必要的信息题目设计需要考虑的问题题目的内容题目的类型答案的形式题目的次序题目设计应遵循的基本原则明确测量目标，详细界定实现测量目标所需要的信息类型；对问题的概念和术语予以澄清，确保所有被访者对问题有共同的、一致的理解；确保所问的问题是被访者知道答案的问题，尽量降低被访者回答问题的负担；询问被访者愿意准确回答的问题。题目的内容（1）事实和行为题目? 询问被访者的个体特征、背景、经历、行为等 客观信息例：年龄、性别、婚姻状况、教育水平、收入、生活习惯等CGSS2006题目的内容（2）事实和行为题目的注意事项明确测量目标谁的行为？什么行为？发生在什么时间？例：在过去12个月，您总共看过几次医生？澄清概念和术语（cleardefinition）通过定义澄清用词含糊不清的题目例：1a您家一共有几个房间？1b您家一共有几个房间（包括所有卧室、客厅和厨房，但请不要包括卫生间）？用多个题目来分解复杂的概念定义避免使用生僻的术语帮助被访者确定信息确定被访者拥有相关信息保证被访者愿意提供相关信息题目的内容（3）敏感性的事实和行为题目? 调查中的社会期望效应（ socialdesirabilityeffect）被访者在回答问题时倾向于给出符合社会预期的答案，比如过度报告好的行为，而选择低报不好的行为。当调查题目具有明确的社会期望性质时，如果不进行特殊的处理，调查结果可能会出现较大的偏误。处理敏感性题目的常用方法使用自填的调查方式卡片分类法（Belsonetal.1968）通过卡片记录一系列行为，让被访者分别投入标有“是”和“否”的两个箱子内随机回答技术（ randomizedresponsetechnique）例：先让被访者掷一枚硬币，然后问被访者如果上个月曾经醉酒驾车或硬币正面朝上请选“是”，否则选“否”通过增加导语降低问题的敏感性例：“即使最冷静的父母也会偶尔对子女发脾气，那么自（日期）算起，您的子女做过什么让您生气的事没有？”题目的内容（4）主观题目：观点与态度态度（attitude）：对某一具体主题的喜好、厌恶、恐惧等倾向观点（opinion）：对态度的语言表达主观题目的特点：与事实/行为题目不同，观点/态度题目不存在唯一正确的答案对于事实和行为问题，我们可以合理地认为被访者拥有相关方面的信息；对于观点和态度，被访者并不一定具有相关的信息观点和态度具有多维性（multidimentionality）例：“您认为我们应该鼓励与日本的经济贸易往来吗？”1是2否?对于题目的措辞、形式和顺序更敏感（参见表1和表2）例：“一般来说，您认为您的健康状况怎么样？”1很好2好3一般4差5很差表1.在同一次调查中被访者对自评一般健康问题的回答结果（ CMHS,2008）表2.措辞差异对自评一 般健康问题的影响（ IFLS,2000）题目的类型（1）封闭式题目（ Closed-endedquestions）题目后面附有具体选项，要求被访者从给定的答案中选择优点：问答容易、无需大量记录、可直接进行数据分析缺点：容易导致偏差（强迫被访者从给定的答案中选择）开放式题目（ Open-endedquestions）题目后面不带有具体选项，对被访者的回答进行完整记录优点：被访者可针对问题用自己的语言进行自由的表述；访员在必要的时候可以对问题进行追问以消除可能的误解缺点：难于回答、难于分析（对答案进行编码）题目的类型（2）例：询问职业？?封闭式：BI6.被访者的工作种类？专业技术人员（老师，工程师，医生，护士，经济策划，艺术家）01主要领导或管理人员（包括国有和私有）02办公室人员（秘书，行政助理，等等）03销售人员（商店职员，街道小贩，收银员，等等）04服务行业工作人员（服务员，理发师，清洁员，等等）05技术工人（电器工，木工，等等）06非 技 术 工 人 （ 搬 运 工 ， 建 筑 工 人 ， 等 等 ）07农业活动者（农民，拖拉机驾驶员，牧民，渔民，等等）08公共安全人员（警察，消防员，等等）09其他（请注明___________________________）10? 开放式：题目的类型（3）题目类型的选择标准 （Lazarsfeld1944）题目的目的被访者对该主题的知识水平被访者对该主题的思考程度被访者回答问题的意愿答案的形式（1）答案的形式封闭式题目中备选答案的结构常见形式：评定尺度、语义差异、排序评定尺度（rating）要求被访者从一系列序列性选项中做出选择注意事项：选项的数目、选项之间的距离例：答案的形式（2）语义差异（semanticdifferential ）? 将评定尺度中的文字用数字代替，只对两极加以文字说明? 例：1总的来说，您觉得您的生活幸不幸福？（非常不幸福） 012345678910（非常幸福）总的来说，您觉得您的儿女对您好不好？（好）3210123（不好）答案的形式（3）排序（ranking）获取被访者对一系列替代性选择的偏好程度注意事项：排序只提供了相对的次序，并不反映次序之间的距离例：您认为我们国家目前最急需解决的四项社会问题是什么？请按问题的急迫性依次回答：第一项 ————第二项 ————第三项 ————第四项 ————题目编排的次序题目在问卷中出现的先后顺序漏斗型（thefunnelsequence）相关联的问题按照从大到小、从一般到具体的次序提出帮助被访者更好地回忆细节、避免对被访者思考进行限制例：1您认为我们国家目前所面临的最重要的问题有哪些？2在您提到的这些问题中，哪一个您认为最重要？3您是通过什么方式了解这一问题的？反漏斗型（theinvertedfunnelsequence）相关联的问题按照从小到大、从具体到一般的次序提出帮助被访者对具体的情形或不熟悉的事件形成一个总体的判断次序效应（ordereffect）题目编排的次序影响被访者的合作程度以及答案的可靠性对一组相似题目中列在第一个的题目认同程度更高倾向于选择题目中给出的第一项选项将简单的和有趣的题目放在前面，敏感题目放在后面题目设计中的常见问题题目的措辞（ wording）明确、避免歧义、简单易懂回答惯性（responseset）被访者按统一的方式回答所有题目而不考虑题目的内容导向性题目（ leadingquestions）使被访者认为调查者期待他做出某种回答紧张问题（threateningquestions）使被访者感到尴尬因而难以回答的问题复合问题（double-barreledquestions）一个题目包含了两个或多个问题问卷的评估（1）焦点小组讨论 （focusgroup）采用小型座谈会的形式，在一名主持人的引导下，对某一主题进行深入讨论群体互动（groupdynamics）是焦点小组讨论成功的关键帮助研究者明确调查目标、形成题目以及对草拟的题目进行评估深度访谈无结构的一对一面谈，目的在于探查被访者在理解和回答问题时的思考过程认知访谈技术（cognitiveinterviewing,Belson1968）要求被访者用自己的语言重新陈述某个问题，类似于回译（backtranslation）要求被访者描述他们在整个回答过程中的完整思维活动问卷的评估（2）实地试调查（pretest）? 通过对一小部分类似正式调查对象的被访者进行访谈，以及可能出现的错误进行评估? 评估方法

对问卷的内容、长度行为编码技术题目评级表例：行为编码表例：题目评分表第10讲调查方式调查方式简介（1）调查方式简介（2）针对某个具体的研究问题，哪一种调查方式最适合？资源、时间、调查对象、调查主题选取某一具体的调查方式对于调查质量和成本的影响？每一种具体调查方式会产生怎样的后果以及如何克服所存在的问题调查方式简介（3）邮件调查：简介一种自填问卷具体操作向被访者寄送通知函寄送问卷记录问卷回收的情况对未回应的被访者寄送后续邮件邮件调查：优点成本低可以降低调查员误差（ interviewererror）匿名性较好不受调查地域的限制不同调查方式下对敏感问题的回答（来源：O’Reillyetal.1994）邮件调查：缺点要求问卷内容简单无法进行追问（ probe）难以控制问卷填答质量回答率较低邮件调查：影响回答率的因素调查机构（sponsorship）激励机制（inducement）问卷的长度与格式封面信（coverletter）调查对象的特点追访（follow-up）当面调查：简介调查员具体操作调查员培训获取样本的住址调查员入户调查员户内抽样对选中的被访者进行面对面访问当面调查：优点问卷内容可以比较复杂对访问的情形控制较好高回答率收集额外的相关信息当面调查：缺点成本高调查员误差匿名性差当面调查：基本原则（来源：Interviewer ’sManual,SurveyResearchCenter,UniversityofMichigan）确保被访者乐于与调查员互动确保被访者认识到研究的价值消除被访者对参与调查的所有顾虑电话调查：简介随机数字拨号技术（ RDD,Randomdigitdialing）具体操作确定和拨打电话号码调查员通过电话通话进行户内抽样对选中的被访者进行电话访问电话调查：优点Computer-assistedpersonalinterviewing,CAPI）Computer-assistedtelephoneinterviewing,CATI）Computerizedself-administeredquestionnaires,CSAQ）速度快，周期短控制调查员误差高回答率抽样便捷电话调查：缺点样本的代表性问题问卷内容不能太复杂中断访问的问题突出调查的主题不能太敏感不同调查方式的比较电脑辅助调查电脑辅助当面调查（电脑辅助电话调查（电脑辅助自填问卷（电脑辅助当面调查（CAPI）访谈员在入户访谈时携带便携式电脑，并使用电脑进行面对面访谈。在访谈完成后，数据可以通过电子网络或者是邮寄数据盘的方式发送回一个中心计算机（centralcomputer）。CAPI与PAPI的比较（1）技术上的优势可以避免访问中回答问题的次序和跳答错误。可以对数据进行即时检查。? 电脑为问卷设计提供了新的可能性。 例如，问题的随机排序可以消除次序效应（ordereffect）。不需要再单独进行数据录入。电脑系统可以精确记录调查的全过程，从而避免了访谈员的欺诈行为。CAPI与PAPI的比较（2）电脑在访谈过程中出现的影响被访者的顾虑降低了还是增强了对隐私的保护？对访谈员的影响专业与自信对访谈过程的影响访谈员与被访者的互动对跟踪调查而言，电脑的存在有助于使被访者同意继续参与调查CAPI与PAPI的比较（3）时间和成本的变化CAPI需要较大的初期投入购置设备和软件对调查员进行额外的培训CAPI可以节省后期的投入降低数据检查、清理和录入成本在时间上，调查所需的总体时间大体相当。CAPI需要更长的问卷设计和评估的时间，但是可以节省数据处理的时间第11讲数据处理与调查质量数据检查目的保证数据完整、准确、真实方法问卷检查问卷填答的完整性访问过程是否符合要求一般应在调查地点完成，以方便及时改正回访调查结束后，由督导或复查员随机抽取一部分被访者进行再次访问通常采用电话和邮件访问的形式数据编码（1）目的? 将被访者的回答归结为有意义的有限类别，从而可以对数据进行简单描述和统计分析例：职业编码被访者对职业的原始回答：律师、理发师、木匠、经纪人、电梯操作员、种地的农民、临床护士、经理、高中教师、电工、广告代理人一种可行的编码方法：1专业技术和管理人员：律师、经理、高中教师2技术和销售人员：广告代理人、经纪人3服务人员和熟练工人：临床护士、理发师、木匠、电工、电梯操作员4非熟练工人：种地的农民数据编码（2）方法归纳式编码（inductivecoding）尽可能的保留原始数据中的具体信息，推迟对类别的合并多用于对开放式问题的编码以及对文献资料的编码演绎式编码（deductivecoding）将原始数据按照某种预先构建的概念体系进行编码一般的预编码都属于演绎式编码比较演绎式编码违背了关于行为的持续性和复杂性理论预编码容易忽略掉调查中出现的新问题，缺乏具体描述使数据分析存在着一定的局限性演绎式编码使研究者直视理论概念本身，避免细枝末节的干扰归纳式编码最大的优点在于它的灵活性和丰富性归纳式编码的缺点在于研究者要面对大量的细节和具体描述数据编码（3）标准与理论相一致编码框应该与理论和研究问题相结合穷尽性（exhaustiveness）每一种可能的回答、每一种情况都应包括在编码框里面排他性（mutualexclusiveness）各个类别相互排他，每个可能回答仅被划分到某一个类别细节编码框需要具体到怎样的程度一般来说，种类多比少好数据处理过程中所产生的错误，以编码阶段最多数据编码（4）编码手册（codebook）作用提供一套标准化的编码程序数据分析的指南内容编号变量名称和变量标签变量数值及标签对缺失值的编码数据录入与清理录入方式人工输入光电输入计算机辅助系统转换数据清理数值范围的清理单变量分布内在一致性的清理多变量对比数据加权对不同入样概率进行调整对无回答情况进行调整事后的分层调整（ post-stratification）质量的概念什么是质量——“fitnesstouse（Juran”&Gryna1980）达到用户所要求的目标，满足用户需要调查质量概念的多维性长期以来，调查质量被等同于调查的精度在过去10-15年间，调查质量的概念进一步扩展，包括了对数据用户来说非常重要的其他维度，如时效性、可得性等例：欧洲统计中心（Eurostat2000）对调查质量的界定切实（relevance）、精确（ accuracy）、及时（ timeliness）、可得accessibility）、可比（comparability）、一致（coherence）调查质量的不同维度之间常常存在冲突例：时效vs.精确；切实vs.可比调查误差（SurveyErrors）与代表性（representativeness）有关的误差抽样框误差（Coverageerror）抽样误差（Samplingerror）无回答误差（Non-responseerror）与测量过程有关的误差测量误差（Measurementerror）可能来源：(1)调查员； (2)被访者；(3)问卷；(4)调查方式抽样调查中的误差Grovesetal.2004:Pp.48）抽样框误差（Coverageerror）概念由于目标总体中的一部分个体没有被包括在抽样框中而导致的调查结果与总体指标的不一致对抽样框误差的估计抽样框误差的大小取决于两个因素抽样框遗漏的比例目标总体中被涵盖群体与遗漏群体之间的平均差异一般而言，家庭户调查倾向于遗漏穷人、社会孤立群体、流动性强的群体可以对抽样框遗漏的部分进行专门研究，包括一些定性方法的研究一般试图去降低抽样框误差，而很少去度量它应用最新的抽样框和总体估计数据对要进行推断的目标总体加以限定抽样误差（Samplingerror）概念由于所抽取样本与目标总体范围不一致而导致的样本指标与总体指标的差别。在概率抽样中，抽样误差是一种随机误差。对抽样误差的估计决定抽样误差的因素样本量总体的差异性抽样设计非简单随机抽样设计对数据分析的影响描述性研究：统计计算应反映抽样过程分析性研究：存在争论无回答误差（Nonresponseerror）概念由于一部分被抽中的个体没有参与调查而导致的调查结果与总体指标的不一致导致无回答的主要原因：无法进入；无人在家；拒访；被访者无法完成访谈对无回答误差的估计长期以来，应答率（responserate）一直被视为与无回答误差相等同的指标，但是无回答误差还取决于回答样本与无回答样本之间的差异应答率的持续下降是目前社会调查所面临的主要问题处理无回答误差的统计方法建立无回答似然函数模型（nonresponselikelihood），对回答样本进行加权调整（Rubin1987）选择偏差模型（ selectionbiasmodel，Heckman1979）测量误差（Measurementerror）概念：由于被访者实际特性与他们在调查中的回答结果不一致所导致的误差测量误差在调查质量研究中最受关注与其他几种误差（由于部分对象未被观测所致）不同，测量误差可用现有数据进行分析统计工具的发展提供了技术支持与调查员有关的测量误差如何提高调查员表现？调查员之间的差异访问过程的标准化对访问过程标准化的重新思考标准化并不必然保证一致性测量误差（续）与被访者有关的测量误差激励机制（motivation）社会偏好效应（socialdesirabilityeffect）访谈的认知负担（cognitivedemand）生命史回忆及其可靠性与问卷有关的测量误差问题：问卷结构、题目措辞、题目次序对策：针对同一个概念设计多个题目，考察其变动性与调查方式有关的测量误差对调查题目的理解以及访问环境的控制常常与调查员误差交互影响调查质量的核心问题降低误差对成本的影响花费效率最大化（maximumcostefficiency）各类误差之间的关系各类误差之间存在一定的冲突调查既是一门科学，也是一门艺术? “Wecouldlivewithsomeerrors. ”社会调查方法第12讲数据分析基础课程回顾数据处理检查编码录入与清理加权调查质量质量概念的多维性调查误差内容提要单变量分析频数分布表集中趋势和离散趋势双变量分析关系的概念和测度不同类型变量的关系多变量分析调查数据中的因果分析控制详析因果模型单变量分析简介：统计分析描述和分析数据以一种有效、有意义的方式来总结和呈现数据统计推断通过解释数据之间的模式来进行推论单变量分析纯描述性检验每个单一变量的分布模式频数分布表（1）频数分布列出变量的所有分类，并统计选择每一类的样本数（频数）频数分布表（2）定距变量的频数分布将定距变量划分为通常间距相等的一定组别间距的大小频数分布表（3）百分比将频数转化成更为直观的统计量百分比可以对两个或多个频数分布进行直观比较集中趋势（1）集中趋势有时需要利用一个数字来对数据进行总结样本取值向其中心值靠拢的倾向和程度集中趋势度量一个频数分布的典型值或平均值反映集中趋势的度量指标众数（mode）频数分布最集中的一个值或类别，即样本中出现次数最多的变量值多用于描述定类变量的分布中位数（median）将一个分布排序后处于中间位置上的值其他的位置指标：四分位点、百分位点均值（mean）：所有样本