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假设 是尚待检验的命题，是需要实证研究加以证明的理论，或者是理论的潜在形式。所谓假设就是以已有事实材料和科学理论为依据而对未知事实或规律所提出的一种推测性说明。简而言之，假设就是研究者对于社会现象之间或者变量之间关系的推测或尝试性解释。
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假设是尚待检验的命题，是需要实证研究加以证明的理论，或者是理论的潜在形式。所谓假设就是以已有事实材料和科学理论为依据而对未知事实或规律所提出的一种推测性说明。简而言之，假设就是研究者对于社会现象之间或者变量之间关系的推测或尝试性解释。假设是尚待检验的命题，是需要实证研究加以证明的理论，或者是理论的潜在形式。所谓假设就是以已有事实材料和科学理论为依据而对未知事实或规律所提出的一种推测性说明。简而言之，假设就是研究者对于社会现象之间或者变量之间关系的推测或尝试性解释。 • 例如，美国一项圣公会教徒参与教会活动的程度，其中有一个被称为“慰藉假设”（comfort hypothesis）。该研究依据马克思的观点：“宗教是人民的鸦片”，认为“教区居民中无法在世俗社会中得到满足和成就的人，会转向教会寻求慰藉和代替物。”在此假设下，研究者建立了如下具体假设，最后，研究者把下列假设综合在一起，证实了“慰藉假设”，即具有不满特性越多的人，卷入宗教的程度应该越高：
慰藉假设 • 假设a.女性应该比男性在宗教上更虔诚；（假设基础是：一个男权占主导地位的社会中，女性无法在世俗社会中得到满足） • 假设b.年龄与对宗教的虔诚是正比关系：（假设基础是：以青年人为导向的社会，年龄大的人要比年龄小的人更感到不满足） • 假设c.社会阶级较低者比上流社会更经常地卷入宗教活动；（该假设表明社会阶级地位较低者在世俗社会中无法得到满足） • 假设d.单身且无子女者在宗教上更虔诚。（假设暗示已婚有子女家庭在世俗社会中更容易得到满足）
马克思关于社会冲突的公理和定理及其假设： • 公理1：稀缺性资源分配越不平等，越容易产生社会冲突； • 公理2：社会冲突越激烈，越容易导致阶级斗争； • 定理1：稀缺性资源分配越不平等，越容易导致阶级斗争。（理论假设） • 假设1：员工对收入分配越是感到不公正，就越有可能采 • 取消极怠工的方式； • 假设2：员工的社会保障水平越低，越有可能发生“跳 • 槽”；
假设3：当企业企图提高生产自动化水平时，工人就有可能采取破坏机器的行为；假设3：当企业企图提高生产自动化水平时，工人就有可能采取破坏机器的行为； • 假设4：员工的生活如果一直处于绝对贫困化状态（工资收入无法维持劳动力的生产和再生产），就有可能采取罢工的方式； • 假设5：员工希望增加工资的要求如果受到暴力镇压，就会产生大规模的骚乱。
M.韦伯关于组织理论的公理和定理及其假设： • 公理1：集中化程度越高，形式化越高； • 公理2：形式化越高，效率越高； • 定理1：集中化程度越高，效率越高。（理论假设） • 假设1：工厂化生产要比家庭作坊能生产更多的产品； • 假设2：流水线作业要比单件生产的生产效率更高： • 假设3：在工厂周围建造工人社区，能够提高生产效率。
条件式假设是假定某个变量或现象发生变化时，另一个变量或现象也随之发生变化，它的表述形式基本是：如果X，则Y。 • 差异式假设是假定一个变量的若干个范畴或值在另外一个变量上存在着差异，它的表述形式基本是：变量X的若干个范畴或值（A、B……）在变量Y上存在着显著差异，或者X不同，Y也不同。 • 有的时候，研究假设会以“研究设想”的形式表现，它只表明两个概念或变量可能存在一定的关系，但是并不明确指出概念或变量的变化方向。
因果关系还是相关关系 • 研究假设在调查研究中的重要意义 • 由理论假设和与此相应的若干个经验假设组成的假设体系也可以称为“理论结构”
5.3 分析单位和研究内容 • 分析单位是指一项研究用来观察、描述和解释的单位，它可以考察和归纳相同事物的特征，解释分析单位中社会现象之间的差别。 • 分析单位的具体形式：个人；群体；组织；社区；社会产品和社会事件。 • 分析单位的意义和需要注意的问题 • 分析单位应该是被看作是得出最重要结论的单位 • 区群谬误和简化论
“区群”是指在个人之上大于个人的群体、组织和社区。区群谬误又称为层次谬误或体系错误，它意味着从层次比较高的“区群”分析单位得到的结果似乎也可以在层次比较低的“区群”或个人中得到证实，也就是说在社会研究中，研究者用一种比较高的（或区群的）分析单位作研究，而用另一种比较低的（或非区群的）分析单位作结论。 • 简化论又称作简约论、还原论。简化论包含两层意思：第一，任何复杂的事物都可以“还原”为构成事物的若干个“元素”，整体等于部分的总和。因此，在对整体的研究中，只要取其一部分研究就可以了，最为典型的说法就是“解剖麻雀”。第二，可以把社会现象分割成各自独立的几个方面。
研究内容是分析单位的属性或特征，是以分析单位为“载体”的，是社会研究需要收集的资料。 • 社会特征或社会背景；行为；态度和意见。 • 社会特征、行动、态度和意见之间的关系 • 研究者可以根据三者之间的关系，按照具体的研究课题思考自己的研究思路和设计具体的研究框架。
5.4 研究方案的设计和撰写 • 思考与练习 • 1.请自行检索一篇规范性研究报告，说明该项研究的研究方式、研 • 究性质和研究目的分别是什么？ • 2.简述意识形态理论和科学理论之间的区别，并试举一例说明。 • 3.什么是理论和科学理论，理论分为哪三个层面，它们之间的关系 • 是怎样的？三个层面的理论对于社会研究的意义是怎样的？ • 4.为什么说社会研究并不是纯经验现象的描述？ • 5.命题有哪些类型或形式，它们在理论中的作用是什么？ • 6.什么是假设，它和理论和经验存在什么样的关联？
7.根据自行检索的一篇规范性量化研究报告，请说明其中的假设，7.根据自行检索的一篇规范性量化研究报告，请说明其中的假设， • 并评价假设的合理性。 • 8.请根据某项研究课题拟出若干个研究假设。 • 9.什么是条件式假设和差异式假设，它们之间以及两类假设形式与 • 因果关系、相关关系是怎样的？ • 10.研究假设和研究设想的区别是什么？ • 11.研究假设的意义和局限是什么？ • 12.什么是分析单位，分析单位有哪几种类型，分析单位、调查对 象、 • 研究内容之间的关系是怎样的？ • 13.在一项研究中是否允许采用多种分析单位，如何处理好多种分析 • 单位的关系？
14.指出根据自行检索的一篇规范性研究报告中的分析单位、调查对14.指出根据自行检索的一篇规范性研究报告中的分析单位、调查对 • 象、研究内容分别是哪些？ • 15.分析单位的意义和需要注意的问题是什么，能否指出根据自行检 • 索的一篇规范性研究报告中分析单位存在的问题？ • 16.什么是区群谬误和简化论，它们产生的原因是什么，如何避免研 • 究中可能出现的区群谬误和简化论？ • 17.研究内容包括哪些，它对于研究框架的设计有什么意义？ • 18.研究方案设计包括哪些内容，它的撰写要求有哪些？
推论 总体 样本 样本调查 抽样 • 6.抽样方法
抽样是抽样调查的一个过程，即从总体中按一定方法抽取一部分单位的过程。是否根据等概率的原则抽取样本，抽样方法可以分为概率抽样和非概率抽样。抽样是抽样调查的一个过程，即从总体中按一定方法抽取一部分单位的过程。是否根据等概率的原则抽取样本，抽样方法可以分为概率抽样和非概率抽样。 • 6.1 概率抽样方法基础 • 6.1.1 意义 • 概率抽样也称为随机抽样，它是按照概率原理进行的，能够保证在一个确定的总体内每个单位被抽取的机会是一样的，根据概率抽样所获得的样本能够代表样本所在的总体。 • 记者街头随机采访和抽样调查
6.1.2概率抽样的基本原理和抽样分布 • 无论是自然现象还是社会现象都可以分为确定性现象和非确定性现象或随机现象。确定性现象所服从的规律叫做必然规律或肯定性规律，它可以根据已知的事实推算或预测它的结果。 • 随机现象是在一定条件下可能出现这样的结果，也可能出现那样的结果，但是究竟出现哪种结果事先是不能肯定的。 • 随机现象中的事件在条件实现时，有可能发生也有可能不发生，因此，在一定条件下、可能发生也可能不发生的事件是这个条件下的随机事件。
确定性现象中的事件就是必然事件，即在一定条件下必然发生的事件是这个条件下的必然事件。确定性现象中的事件就是必然事件，即在一定条件下必然发生的事件是这个条件下的必然事件。 • 抛掷硬币实验：硬币“正面向上”这一事件发生的规律。三位实验者分别抛掷硬币4，040次、12，000次、24，000次，其中正面向上的次数分别为2，048次、6，019次、12，012次，频率分别为0.5069、0.5016、0.5005。根据一项利用电子计算机进行的模拟试验，观察“由0、1、2……9中任意取出一个数字”的随机试验中，事件为“取出的数字是1”发生的规律。在10组2，000次的观察中，“1”出现的频率由低到高分别为0.0915、0.0925、0.0970、0.1015、0.1020、0.1020、0.1025、0.1025、0.1090、0.1060。
所谓概率就是事件发生频率所接近的固定数值，它是相应事件发生的可能性大小的一个客观、定量的度量。因此，频率的稳定性，揭示出一个随机事件发生的可能性的大小。 • “大数定律”，又称为“大数法则”或“平均法则”，是概率论主要法则之一。它的意义是：在随机事件的大量重复出现中，往往呈现几乎必然的规律，这类规律就是大数法则。 • 例如，一个人乘飞机旅行，他出事的概率是未知的，对他个人来说，安全与事故具有随机性。但是对每年100万人次所有乘飞机的旅行者来说，这里的100万人可以理解这100万次的重复试验，其中，总有20人死于飞行事故。那么根据大数定律，乘飞机出事故的概率大约为十万分之二。
因此，抽样调查所依据的原理是概率论及其大数定律。就是说，事物总体中的每一单位都有均等的机会被抽取，即等概率抽样是最重要的原则。按随机原则从事物总体中抽取的每一个样本单位的数值，对于总体的平均数来说，可能大，也可能小，而当抽样数目达到足够多时，样本平均数越是接近总体平均数。因此，抽样调查所依据的原理是概率论及其大数定律。就是说，事物总体中的每一单位都有均等的机会被抽取，即等概率抽样是最重要的原则。按随机原则从事物总体中抽取的每一个样本单位的数值，对于总体的平均数来说，可能大，也可能小，而当抽样数目达到足够多时，样本平均数越是接近总体平均数。 • 抽样分布是表示在一个既定的总体中不断抽取样本时，各种可能出现的样本统计值的分布情况。因此，抽样分布是根据概率原则而成立的理性分布。 • 抽样分布的变化与样本容量有关。当样本容量持续扩大时，在同一总体中抽取的组样本的平均值范围逐步缩小，相同的平均数会相应增加，所有样本的平均值分布呈现出向总体平均数集中的趋势。
在抽样分布呈正态分布的条件下，其平均数的次数所占的比率就是正态曲线下的面积。按照概率统计理论，正态分布曲线下的任何面积是可以计算的。在统计推论（参数估计）中，经常采用的置信度是90%、95%、98%、99%，与此相应的区间范围是（其中的数字即值，可以从正态曲线下的面积表查找）：在抽样分布呈正态分布的条件下，其平均数的次数所占的比率就是正态曲线下的面积。按照概率统计理论，正态分布曲线下的任何面积是可以计算的。在统计推论（参数估计）中，经常采用的置信度是90%、95%、98%、99%，与此相应的区间范围是（其中的数字即值，可以从正态曲线下的面积表查找）： 90% 95% 98% 99%
抽样分布的另一种形式是二项分布。二项是指变量的取值只有两个，例如性别的取值有男和女，婚姻状况的取值有已婚和未婚，对某种意见的态度有同意和反对。抽样分布的另一种形式是二项分布。二项是指变量的取值只有两个，例如性别的取值有男和女，婚姻状况的取值有已婚和未婚，对某种意见的态度有同意和反对。 • 两项分布
小概率事件 • 二项分布可以计算一组特殊样本被抽取的概率以及对统计推论的意义。例如，假定某大学男女生的比率是一样的，都各占50%，如果从该大学中抽取一个由10人组成的样本，并要求该样本中有3～7人是男生，该样本被抽取的概率根据公式计算如下： • 即我们抽取100组10人一组的样本，那么将有89组的样本中男生的人数在3～7人。
但是，若要抽取10人全部是男生的样本，由于该大学男女生的比率是一样的，即，如果是严格按照概率抽样的原则，这样的样本被抽取的可能性极小，即，最多只有1‰的概率。所以一般是不会被抽到的，是小概率事件。如果被抽到的话，只有两种可能，一是没有按照概率抽样的方法抽取样本，如果这个因素被排除的话，那么只有一种可能，就是我们原先对这所大学男女生各占一半的假定是错误的。概率分布的这一意义对于统计推论的基础之一，即小概率事件的发生对假设鉴定具有重要意义。但是，若要抽取10人全部是男生的样本，由于该大学男女生的比率是一样的，即，如果是严格按照概率抽样的原则，这样的样本被抽取的可能性极小，即，最多只有1‰的概率。所以一般是不会被抽到的，是小概率事件。如果被抽到的话，只有两种可能，一是没有按照概率抽样的方法抽取样本，如果这个因素被排除的话，那么只有一种可能，就是我们原先对这所大学男女生各占一半的假定是错误的。概率分布的这一意义对于统计推论的基础之一，即小概率事件的发生对假设鉴定具有重要意义。 • 概率抽样特点：
从总体中抽取出来作为调查的样本单位是按随机原则抽取的，是不得任意选择的；是以抽取的全部样本单位来代表总体，而不是用个别单位来代表总体。从总体中抽取出来作为调查的样本单位是按随机原则抽取的，是不得任意选择的；是以抽取的全部样本单位来代表总体，而不是用个别单位来代表总体。 • 6.1.3抽样术语 • 总体和样本 • 抽样框和抽样单位 • 参数值和统计值 • 置信度和置信区间 • 置信度是指总体参数值落在样本统计值某一区间内的概率，也称为置信水平；置信区间是指在一定的置信度下，样本统计值和总体参数值之间的误差范围。
抽样误差、标准误和非抽样误差 • 在抽样调查中，研究者可以事先规定抽样误差的大小，常用的抽样误差可以规定为1%、5%、10%等，大于10%的抽样误差意义不大。 • 在抽样调查中，还存在一种误差称为系统误差或非抽样误差，其中包括度量误差，它主要发生在测量、记录、填答、汇总等过程中，或者指标设计有误以及一些人为的差错，如观察不当、造假、回答不实等。
估计实际上存在的抽样误差的大小通常是标准误（标准误差），即总体标准差除以 。由于总体标准差实际上是不可能知道的，因此只能以样本的标准差代替总体标准差。标准误（标准误差）是直接影响置信区间大小的一个因素。 • 6.1.4 抽样步骤 • 界定总体 • 编制抽样框 • 选择抽样方法 • 实施抽样 • 样本评估
6.2 概率抽样具体 方法 • 6.2.1简单随机抽样 • 随机数表抽样节选
