社会研究方法试题及答案

社会研究方法试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.某研究试图探讨“社区志愿服务参与度对居民幸福感的影响”，其中“社区志愿服务参与度”属于（）A.自变量B.因变量C.控制变量D.中介变量2.下列抽样方法中，属于概率抽样的是（）A.滚雪球抽样B.配额抽样C.系统抽样D.方便抽样3.测量“居民对垃圾分类政策的支持程度”时，若设计问题为“您是否支持垃圾分类政策？①支持②不支持③无所谓”，该测量的层次是（）A.定类测量B.定序测量C.定距测量D.定比测量4.某问卷在初次施测与两周后重测的结果相关系数为0.85，这反映了问卷的（）A.内容效度B.准则效度C.重测信度D.复本信度5.以下属于定性研究资料分析方法的是（）A.回归分析B.扎根理论C.方差分析D.卡方检验6.实验研究中，为了排除“前测效应”的干扰，通常会采用（）A.单组前后测设计B.双盲实验设计C.所罗门四组设计D.匹配分组设计7.访谈法与问卷法相比，最大的优势在于（）A.数据收集效率高B.便于量化分析C.能深入挖掘主观体验D.样本代表性强8.某研究将“社会支持”操作化为“亲属支持、朋友支持、社区支持三个维度，每个维度通过5道题测量”，这一过程属于（）A.概念化B.操作化C.理论构建D.假设检验9.下列研究设计中，最适合探究因果关系的是（）A.横剖研究B.趋势研究C.同期群研究D.实验研究10.非概率抽样中，研究者根据主观判断选择“典型案例”的方法是（）A.定额抽样B.目的抽样C.雪球抽样D.偶遇抽样二、名词解释（每题4分，共20分）1.操作化2.信度3.参与观察4.扎根理论5.双盲实验三、简答题（每题8分，共32分）1.简述问卷设计中“问题顺序”的常见原则及理由。2.定量研究与定性研究在“研究逻辑”上的主要差异有哪些？3.实验法的三对基本要素是什么？请分别解释其作用。4.非概率抽样的主要类型有哪些？各自适用于什么研究场景？四、论述题（每题14分，共28分）1.结合具体案例，论述混合研究方法（定量与定性结合）的设计逻辑与实施步骤。2.社会研究中，因果推断面临哪些主要挑战？如何通过研究设计缓解这些挑战？五、应用题（20分）某高校研究团队拟开展“数字技术使用对老年人社区参与的影响”研究（注：“社区参与”包括社区活动参与、社区事务讨论、社区志愿服务等）。请设计一个具体的研究方案，要求包含以下内容：（1）核心研究问题与理论假设；（2）抽样方法与样本量说明；（3）资料收集方法（需说明选择理由）；（4）资料分析方法（定量/定性或混合）；（5）质量控制措施（信度与效度保障）。---社会研究方法试题答案一、单项选择题1.A2.C3.A4.C5.B6.C7.C8.B9.D10.B二、名词解释1.操作化：将抽象的概念转化为可观察、可测量的具体指标或变量的过程。例如，将“社会经济地位”转化为“受教育年限、月收入、职业声望”等具体测量维度。2.信度：测量工具或方法在重复使用时保持结果一致性的程度。例如，同一问卷对同一群体施测两次，若得分高度相关，则信度较高。3.参与观察：研究者深入研究对象的日常生活，通过直接参与其活动收集资料的方法。特点是研究者需隐藏或部分隐藏身份，以获取自然状态下的行为数据，如人类学家参与部落仪式进行观察。4.扎根理论：一种自下而上的定性分析方法，通过对原始资料的反复编码和归纳，最终提炼出理论框架。其核心是“理论抽样”，即根据分析需求动态选择样本，而非预先设定理论假设。5.双盲实验：实验中研究者与被试均不知道分组情况（实验组/控制组）的设计。目的是避免研究者的期望效应和被试的反应偏差，例如药物试验中，医生与患者均不知晓服用的是真药还是安慰剂。三、简答题1.问卷问题顺序的常见原则及理由：（1）先易后难：先问简单、无压力的问题（如人口学信息），再问复杂、敏感问题（如收入、隐私），避免被试因初期受挫而放弃作答。（2）先一般后特殊：先问一般性问题（如“您是否参与社区活动”），再问具体问题（如“您参与过哪些类型的社区活动”），防止具体问题干扰一般性判断。（3）同类集中：将同一主题的问题集中排列（如将所有“社区参与”相关问题归为一部分），便于被试保持思维连贯，减少跳答误差。（4）敏感问题后置：将涉及隐私、负面评价的问题（如“您是否对社区管理不满”）放在问卷后半部分，待被试建立答题信任后再提问，提高回答真实性。2.定量研究与定性研究在研究逻辑上的差异：（1）逻辑基础：定量研究基于实证主义，强调客观测量与因果推断，遵循“假设-检验”的演绎逻辑；定性研究基于解释主义，关注主观意义与情境理解，遵循“观察-归纳”的归纳逻辑。（2）理论关系：定量研究通常先有理论框架，通过数据验证假设（理论驱动）；定性研究多从经验资料中提炼理论（数据驱动），如扎根理论。（3）数据性质：定量研究将现象转化为数值，通过统计分析发现模式；定性研究保留语言、行为等原始资料，通过文本分析揭示意义。（4）结论推广：定量研究追求普遍结论（外部效度），依赖大样本统计推断；定性研究关注特定情境的深度理解，强调“情境化解释”而非广泛推广。3.实验法的三对基本要素及作用：（1）实验组与控制组：实验组接受实验刺激（如干预措施），控制组不接受刺激；通过两组比较，分离刺激的实际效果，排除其他变量干扰。（2）前测与后测：前测测量实验前的因变量状态，后测测量实验后的因变量变化；通过前后测差异计算刺激的净效应，例如教育实验中比较学生实验前后的成绩变化。（3）自变量与因变量：自变量是实验中主动操纵的变量（如“社区培训次数”），因变量是预期变化的结果变量（如“社区参与度”）；通过控制自变量，观察因变量的变化，验证因果关系。4.非概率抽样的类型及适用场景：（1）方便抽样：根据研究者便利选择样本（如街头拦截访问），适用于预调查、探索性研究或资源有限时的初步数据收集。（2）目的抽样：根据研究目的选择“典型案例”（如选取社区参与度极高或极低的老年人），适用于深入探究特殊现象或验证理论假设。（3）滚雪球抽样：通过已有被试推荐其他样本（如研究罕见群体“失独老人”），适用于样本难以接触、分布分散的情况。（4）配额抽样：按特定属性（如年龄、性别）分配样本配额，适用于需要控制某些变量但无法进行概率抽样的描述性研究（如快速民意调查）。四、论述题1.混合研究方法的设计逻辑与实施步骤（以“数字技术对老年人社区参与的影响”为例）：设计逻辑：混合研究旨在整合定量与定性优势，既通过量化数据揭示总体趋势（如“使用数字技术的老年人社区参与度平均高15%”），又通过定性资料解释背后机制（如“数字技术通过扩大社交圈促进参与”）。其核心是“互补性”，即定量回答“是什么”，定性回答“为什么”。实施步骤：（1）确定研究目标：明确混合研究的主导方向（如“以定量为主，定性补充”）。本案例中，主目标是验证“数字技术使用正向影响社区参与”的假设，同时探究影响的具体路径。（2）选择混合方式：采用“顺序解释设计”，先开展定量调查（收集500份问卷数据，测量数字技术使用频率、社区参与度等变量），通过回归分析发现“使用频率每增加1小时，参与度得分提高2分”；再针对定量结果中的异常值（如高使用频率但低参与度的老人）进行深度访谈，追问“为何技术使用未转化为参与”（可能因技术焦虑、社区活动线上线下脱节等）。（3）数据整合：将定量的统计结果与定性的主题编码（如“社交连接”“信息获取”“参与障碍”）进行交叉验证。例如，定量显示“社交媒体使用与活动参与正相关”，定性访谈中老人提到“通过微信群了解活动信息，更愿意参加”，两者相互支持。（4）结果呈现：最终报告中，先用定量数据呈现总体趋势，再用定性案例具体说明机制，形成“数据-解释-案例”的完整叙事。2.社会研究中因果推断的挑战与缓解策略：主要挑战：（1）混淆变量：许多社会现象受多重因素影响，难以分离自变量的独立作用。例如，研究“教育水平对收入的影响”时，家庭背景、个人能力等可能同时影响教育与收入，成为混淆变量。（2）反向因果：自变量与因变量可能互为因果。例如，“社区参与度高”可能是因为“居民收入高”，但也可能“社区参与促进社会资本积累，进而提高收入”，因果方向难以确定。（3）选择偏差：样本选择非随机导致结果不具代表性。例如，自愿参与数字技术培训的老人可能本身更积极，其社区参与度高可能是自身特质所致，而非技术使用的效果。（4）测量误差：变量操作化不准确可能扭曲因果关系。例如，用“是否拥有智能手机”测量“数字技术使用”可能忽略使用频率、技能差异等关键信息。缓解策略：（1）控制混淆变量：通过统计方法（如多元回归、倾向值匹配）或实验设计（如随机分组）控制已知混淆变量。例如，实验中随机分配老人接受数字技术培训（实验组）或不接受（控制组），确保两组在年龄、教育等变量上无显著差异。（2）时间顺序验证：通过纵贯研究（如追踪同一群体1年）明确变量的时间先后。例如，先测量老人的数字技术使用水平，再隔半年测量社区参与度，确保“使用”发生在“参与”之前。（3）工具变量法：寻找与自变量相关但与因变量无关的“工具变量”间接估计因果效应。例如，用“社区是否覆盖4G网络”作为“数字技术使用”的工具变量（网络覆盖影响使用，但不直接影响社区参与）。（4）提高测量效度：采用多指标测量（如“每日使用时长、社交软件数量、线上活动参与频率”综合衡量数字技术使用），或结合定性资料验证测量结果（如访谈确认“使用时长”的自我报告是否真实）。五、应用题（“数字技术使用对老年人社区参与的影响”研究方案）1.核心研究问题与理论假设：-研究问题：数字技术使用（频率、类型、技能）如何影响老年人的社区参与（活动参与、事务讨论、志愿服务）？不同特征（年龄、教育、居住方式）的老年人是否存在差异？-理论假设：H1：数字技术使用频率越高，老年人社区参与度越高；H2：使用社交类数字技术（如微信）比信息类（如新闻APP）对社区参与的促进作用更显著；H3：低教育水平老年人通过数字技术获得的社区参与提升幅度更大（补偿效应）。2.抽样方法与样本量：-抽样方法：采用分层多阶段抽样。首先按城市规模分层（一线、二线、三线），每层随机抽取2个社区；社区内按年龄分层（60-69岁、70岁以上），每层按方便抽样与滚雪球抽样结合（通过社区工作人员推荐、已访老人介绍），确保覆盖不同数字技术使用水平的老人。-样本量：计划收集400份有效问卷（满足多元回归分析的样本量要求，通常变量数的10-20倍，本研究约15个变量，需150-300样本），并选取20-30名老人进行深度访谈（饱和原则，直至新信息不再出现）。3.资料收集方法：-定量：结构化问卷。包含：①数字技术使用（每日使用时长、常用APP类型、操作技能自评）；②社区参与（近3个月活动参与次数、线上/线下讨论社区事务频率、志愿服务时长）；③控制变量（年龄、教育、月收入、独居情况）。选择理由：问卷可标准化收集大样本数据，便于统计分析变量间关系。-定性：半结构化访谈。问题包括“您通过手机参与过哪些社区活动？”“遇到技术困难时如何解决？”“觉得数字技术对您和社区的联系有什么影响？”。选择理由：访谈能深入理解老年人的主观体验，解释定量结果中的异常（如高使用但低参与）。4.资料分析方法：-定量分析：首先进行描述性统计（如数字技术使用的均值、社区参与的分布）；然后通过多元线性回归检验H1、H2（以社区参与总分为因变量，数字技术使用频率、类型为自变量，控制年龄等变量）；最后用分层回归检验H3（按教育水平分组，比较回归系数差异）。-定性分析：采用主题分析法，对访谈录音转写后进行开放式编码（如“技术赋能：获取信息、联系邻居”“技术障碍：操作困难、信息过载”），再归纳为核心主题，与定量结果交叉验证（如定量发现“社交APP使用与参与正相关”，定性中老人提到“微信群里大家约着一起参加活动”）。5.质量控制措施：-信度保障：问卷进行预调查（n=50），计算Cronbach’sα系数（