8、问卷法收集资料和问卷的设计、问卷的评估
   问卷法是现代社会研究中最常用的资料收集方法，特别是在调查研究中，它的使用更为普遍。所以美国的社会学家艾尔巴比称“问卷是社会调查的支柱”。问卷是社会研究中搜集资料的一种工具，它的形式是一份精心设计的问题表格，用以测量人们的特征、行为和态度等。问卷的基本结构是：封面信、指导语、问题和答案、其它资料。问卷的主体部分是问题和答案，所以对于一封问卷一般有什么样的题目也要有明确的了解，从大的方面来说，题目一般是开放式题目和封闭式题目，开放式题目中，没有提供给被访者固定的题目，被访者完全自主的回答询问，访问员或者被访问者自己详细记录答案。封闭式题目不仅提出询问，而且还尽可能地将全部有意义的答案选项提供给被访者，被访者只要从这些答案中选出代表其目前状况的答案即可。
   在郝大海《社会调查研究方法》中，其认为封闭式题目主要包括复选题、排序题、是否选择题、评定尺度、语义差异等几个方面。除了从形式上划分之外，还可以将封闭提划分为：事实和行为题目、主观状态题目。
   问卷的设计原则也是很重要的，一般有可能在简答题目中出现。a、把为调查者着想作为问卷设计的出发点，b、对阻碍问卷调查的因素有明确的认识，c、从多个不同角度来考虑问卷的设计工作。
   问卷问题设计的要求首先要保证答案具有穷尽性和互斥性；其次，要根据研究需要来确定变量的测量层次；最后，在实际问卷设计中，设计者常常遇到这样的情况，即使不能将问题的答案全部的列出，因此可以加一些其他选项。
  由于问卷的问题是直接针对被访者的，因此问题的语言和提问形式也就显得很重要。a、尽量用简单的语言；b、问题要尽量简短；c、避免双重含义问题；d、问题不要带倾向性；e、不用否定形式提问；f、不问回答者不知道的问题；g、不直接问敏感的问题；h；问题的参考框架要明确。
  相倚问题是问卷设计中经常会遇到的，在问卷的设计中，有些问题只适合样本中的一部分调查者，而且某个被调查者是否需要回答这一问题，常常要依据对前面某个问题的回答结果而定。这样的问题称之为相倚问题，而前面那个问题则叫做过滤问题或筛选问题。
  最后来看下问卷法的优劣：问卷法的优点是首先节省时间、经费和人力；其次问卷法有很好的匿名性；再次问卷法可以避免偏见、减少调查误差；最后问卷的资料便于定量处理和分析。问卷法的缺点是：首先对被调查者的文化水平有一定的要求，其次回答率往往难以保证；最后不能保证填答问卷的环境和填答的质量。
9、访问法
   访问法是一种最古老、最普遍的收集资料的方法，也是社会研究中最常用的调查方法之一。一般对访问可以分为结构式访问和非结构式访问。
   结构式访问又称标准化访问，是一种对访问过程高度控制的访问，这种访问的访问对象必须按照统一的标准和方法选取，一般采用概率抽样。访问的过程也是标准化的，即对所有被访问者提出的问题，提问的次序和方式，以及对被访者回答的记录方式等是完全统一的。为使这种统一性得到保证，通常使用事先统一设计、有一定结构的问卷进行访问。访问中所有调查员都必须严格按问卷上的问题发问，不能随意对问题进行解释，当被调查者表示不明白时，只能重复一遍问题或按统一的口径进行解释。通常这种类型的访问都有一份访问指南，其中对问卷中有可能发生误解的地方都有说明，这些说明规定了访问者对这些问题解释额度口径。可以看出，结构式访问的最大优点是访问结构便于量化，可作统计分析，它是统计调查的一种。与自填问卷相比，结构式访问的最大特点是能够控制调查过程，从而可以最大限度的降低来自被调查者方面的误差，提高调查结果的可靠程度。同时与自填问卷相比，结构式访问的回收率也是很高的，同时结构式访问的应用范围也是很广泛的，也可以对被调查者的态度行为进行观察，从而获得自填问卷无法获得的许多非语言信息。但是其的缺点也是很明显的。那就是与自填问卷相比较，结构式访问的费用高，时间长，因而往往使调查规模受到限制，对于敏感性、尖锐性或者有关个人隐私的问题，它的效度也是不及前者的。另一方面就是，由于结构式访问是由访问员进行的，所以访问员的主观因素可能会使调查结果产生偏差。
   无结构式访问又称非标准化访问，它是一种半控制或者是无控制的访问。与结构式访问相比，它事先不预定问卷、表格和提问的标准程序，只给调查者一个题目，由调查者和被调查者就这一题目进行交谈，调查对象可以随便的谈出自己的意见和感受，而无需估计调查者的需要，调查者事先虽然有一个粗线条的问题大纲或者几个要点，但是所题问题是在访问过程中，边谈便形成，随时提出的。与结构式访问相比，非结构式访问的特点是弹性大、能充分发挥访问者与被访问者的积极性；访问者能对问题做全面的、深入的了解；不仅能获得与研究问题有关的丰富的社会背景材料，还能获得有关研究对象生活与行动于其中的环境的生动的感觉。无结构访问一般分为以下的几种：重点访问、深度访问、客观陈述法、座谈会、无结构式访问与个案研究。
10，量表
   量表是社会学研究中广泛应用的一种测量工具，其主要在于测量复杂的概念。在这里要对量表与维度、量表与指标、量表与指数的区别有一定的了解，在往年的考试中有过解答题的辨析，可以参看袁方《社会研究方法教程》p295-p296.
   下面主要讲解几种主要的量表，对这些量表的概念和构成要有清晰的认识，一般会在简答题目或者名词解释中出现。
   里克特量表：里克特量表也称做总加量表，是由美国社会心理学家里克特在原有的总加量表的基础上改进而成的。里克特量表由一组陈述组成，每一陈述由“非常同意”、“同意”、“不一定”、“不同意”、“非常不同意”五种回答，分别记为1，2，3，4，5，每个被调查者的态度总分就是他对各道题的回答所得分数的加总，这一总分可说明他的态度强弱或他在这一列表上的不同状态。里克特量表的最大特点是容易设计，其次，里克特量表的适用范围比其它量表要广，可以用来测量其他一些量表不能测量的某些多维度的复杂概念或态度；通常情况下，里克特量表比同样长度的量表具有更高的信度；最后，里克特量表在五种答案形式使回答者能够很方便的标出自己的位置。
累计量表又称格特曼量表，它也是目前使用较为普遍的一种量表。格特曼量表的最大优点是单维的，即量表自身结构中存在着某种由强变弱的逻辑关系。因此不会相里克特量表那样形成分数相同而态度结构形态不同的现象，它的每一种量表总分，都只有一种特定的回答组合与之对应。
语义差异量表。语义差异量表是用一组意义相反的陈述或形容词构成一份评价量表，以用来测量人们对某一特定概念或事物的不同意识和感受。语义差异量表的计分方法有两种，一种是将两陈述或两形容词间的七小段从一端到另一端分别记到1到7分；另一种则是分别记为-3，-2，-1，0，1，2，3分。设计这种量表时，之所以要把看上去接近或具有一致性的陈述或形容词有意大乱，是为了避免系统反映误差，而使测量结果更加准确。由于语义差异量表没有标准化形式，故研究人员在使用时，每次都必须根据研究主题选择能反映主题的形容词或者短语，确定评分点数。同时在使用的时候要注意以下两点问题：首先需要注意防止出现“光晕效应”，即被访者在对测试客体的组成要素不是十分了解时，简单凭借对该客体的简单印象，会夸大对客体的正面或负面的评价，产生明显的偏差；其次需要注意评分点数问题，如果评分点数过少就会显得过于粗糙，难于对测量客体的形象做出区分，而评分点数过多，则有可能超出了大部分人的分辨能力。
二，统计方法的解读
1,单变量的统计描述
   单变量的统计描述是对某一变量的数量特征所做的描述，它是最简单的也是最基本的统计，是对某一变量大量数据的统计概括。
   集中趋势分析，集中趋势是从一组数据中抽象出的一个代表值，以代表现象的共性和一般水平。除可以说明某一社会现象在一定条件下数量的一般水平外；集中趋势还可以对不同空间的同类现象或同一现象在不同时间的状态进行比较；以及分析某些社会现象之间的依存关系，常用的集中趋势测量指标有众数、中位数和平均数。
   众数（M0）众数就是出现频率最高的变量值，众数可用于任何测量层次的变量，对于定类和定序变量，众数可以直接才变量的频率分布中观察到；对于定距变量，如果变量是在第i组具有最高的频率密度，则用i组的组中值表示变量的众数。中位数（Md），中位数是将观察总数一分为二的变量值。因此中位数是位于数据序列中央位置的变量值，若将数据从小到大排列顺序，则Md取值于N+1/2处的变量值，对于经过分组的资料，中位数的位置则是通过计算累计百分比频率得到的，中位数一般用于描述定序及定序以上测量尺度的变量的集中趋势。平均数它不仅适用于定距及定距以上变量，但有时也可用于定序变量，如求平均等级。
   分布与三值的关系。当三值正态分布时，这时众数、中位数、平均数三者位置重叠。当正偏态分布的时候，由于左边频次密集，这使得中位数偏向左方，但由于左侧的变量取值大，故平均数较中位数偏右，及平均数>中位数>众数，而在负偏态的时候正好相反。
   正态分布与标准值：在表示连续性定距资料的平滑曲线中，最经常用到的是正态曲线，正态曲线下的每一部分面积（频数总和）都可以根据函数计算出来，曲线的两端虽然逐渐降低，但是不会接触到x轴，即曲线以x轴为渐近线。
   在计算正态分布内的各部分面积时，由于变量单位不同会产生诸多不便。如果以标准差为单位使正态分布标准化，那么在一定的标准差数值的范围内，个案的比例是不一定的。这种以标准差为单位的正态分布称为标准正态分布。
离中趋势分析：集中趋势测量的是变量的一般水平，它用一个值概括出一组数据的共性，但缺无法说明被它概括的这一组数据间的差异程度，而离中趋势测量正是用以概括描述数据间差异程度的统计指标。与集中趋势一样，离中趋势也是对变量特性进行描述的量数，但是两者的不同是，离中趋势描述的是现象的共性，而离中趋势描述的是变量的差异性。如果离中量数大，说明数据分布很分散，这时集中值对数据的代表性低，相反则说明数据分布很集中，集中值对数据的代表值高。常用的离中趋势测量指标有异众比率、极差、四分互差和方差。
a、异众比率：异众比率即非众数的各变量值的总频数在观察总数中的比例。可见异众比率是对众数的补充，异众比率越小，说明众数的代表性越好，反之则代表性越差。b、极差，极差是对定序及定序以上尺度的变量的离散程度的测量。它等于最大观察值与最小观察值之差。极差越小表明资料分布越集中。但是由于它的值是由端点的差决定的，因此个别远离群体的极值也会极大的改变极差，以致使它不能真实的反映资料的离散程度。C、四分互差，四分互差也是对定序及定序以上测量尺度的变量离散程度的测量指标，它的优点是可以克服极差中极值对资料分散程度的干扰。d、方差与标准差，方差与标准差只适用于定距变量，方差等于每一观察值与其平均数的差的平方和除以观察总数，而标准差则是它的正平方根。
2，双变量统计分析
  在社会现象中，社会现象往往都是相互关联、相互影响和相互依存的；因此在社会研究中，除了利用单个变量来描述社会现象的特征之外，还需要利用统计技术来分析两个变量之间的关系。这里介绍的双变量统计分析包括相关分析和回归分析。
  列连表和相关测量：在社会学研究中，所谓相关是指一个变量的值与另一个变量的值有连带性，即一个变量的值发生变化，另一个变量的值也发生变化。变量之间的相关程度有强弱之分，一般以0代表无相关，以1代表完全相关；而介于0和1之间的数值越大，就表示相关程度越强。变量相关还可以有方向性，所谓正相关是指一个变量的值增加时，另一个变量的值也增加；而负相关是指一个变量的值增加时，另一个变量的值减少。另外，变量相关不一定就有因果关系，可能只是共同变化，即共变关系。
   在社会学研究中，经常对两个定类变量或者定序变量进行交互分类，即同时根据两个变量的值，将所研究的个案分类，形成两个变量共同分布的统计表，通常称为列连表。
   用卡方进行显著性检验：如果在进行列连表分析时，使用的是样本资料，那么即使分析结果显示两个变量是相关的，也并不一定意味着它们在总体中也是相关的，因为这也许是由于抽样误差引起的。为了检验研究假设在总体中的情况，需要对根据样本资料得出的结果进行统计显著性检验。两个定类变量或者一个定类与一个定序变量的列连表分析，可用X2检验来推论总体。其中卡方检验的公式可以参见李沛良《社会研究的统计应用》p179-p185.由于X2的抽样分布取决于自由度，故在给定显著度的情况下，是不是能否定虚无假设H0，要看自由度的大小，X2分布的自由度df=（r-1）（c-1），即表示表中的各个期望频数有多少是可以自由决定的。实际进行X2检验时，可以从X2分布表中查出不同的自由度的X2分布的值。X2的值越大，H0对的可能性越小，X2检验都是单尾检验。
  相关系数：相关测量法就是一个统计值描述成对离散变量间的强度关系，这个统计值通常称为相关系数。有些相关测量法具有消除误差比例的意义，有些则没有。a、消减误差比例（PRE）的计算，消减误差比例的计算是建立在比较误差的基础上的，即在知道了一个变量值之后，预测另一个变量值时产生的误差，与不知道变量值进行预测时产生的误差之间的比较。显然变量之间的关系越密切，预测的效果会越好。如果用知道了变量值之前进行预测时产生的总误差E1，减去了解变量值之后进行预测还剩下的误差E2,就可以得到由于知道了变量关系而减少的误差（E1-E2）,将减少的误差与总误差的比值用PRE来表示，显然关系越密切PRE越大，反之则越小。PRE的计算公式是PRE=E1-E2/E1。
  简单线性回归与积距相关：列连表、X2以及前面几类相关测量都是针对定类、定序测量层次的，对于定距测量层次，可以用简单线性回归方程来以自变量数值预测或者估计因变量的数值，用积距相关系数来测量变量间的相关程度和方向。a、散点图：可以利用标有X和Y坐标轴的图来表示两个定距变量X和Y的关系，自变量X的值位于水平轴上，因变量Y的值位于垂直轴上。对每个个案的观察资料在图上表现为一些散布的数据点，每个点的位置就是每个个案在X和Y上的数值，此图被称为散点图。b、回归线，回归分析法的目的是希望寻求一种误差最小的方法，来预测因变量的数值。由于用均值来估计定距测量层次的数据可以使误差最小，因此，尽管散点图中的每个X值对应Y的均值连成线，就是回归线。不过这条由均值构成的回归线虽然可以使预测误差最小，但它是一条曲折线，很难用一个方程来表示的回归线，便能大大简化预测工作。
   对于简单线性回归方程、回归系数、积距相关系数、决定系数、r和b的显著性检验可以参看李沛良《社会研究的统计应用》。
3、统计推论
   统计推论是随机抽样调查资料分析特有的内容，抽样调查的目的是要通过样本信息对调查总体的情况做出判断或推论；而统计推论则是以随机变量的概率分布理论为基础，通过分析某一抽样的样本信息，来对样本总体情况做出判断的统计分析方法。统计推论的分析方法可分为参数估计和假设检验两种形式。
   假设检验是统计推论最经常用到的，所以对假设检验中的一些概念要有清晰的认识。a、虚无假设与研究假设。假设检验中一般称要检验的假设为虚无假设，记做H0，称与H0对立的假设为研究假设，记做H1.一般来说，研究的目的是希望搞清楚研究假设的对错，但在运用随机样本资料做统计推论的时候，并不直接检验研究假设的对错，而是先检验与研究假设对立的虚无假设，从而间接的知道研究假设正确的可能性。这样做的目的是为了排除由于抽样误差，而导致根据错误的样本结果推论总体的可能性。b、单尾和双尾检验：在检验虚无假设的时候，既可以选定抽样分布的一端作为否定域，也可选两端。否定域在一端称为单尾检验，两端称为双尾检验。究竟是用单尾还是双尾，取决于研究假设的方向。如果选定的显著度相同，单尾检验比双尾检验更难否定虚无假设。C、弃真或取伪错误，由于假设检验所依据的小概率原理，仅仅表示在一次抽样就出现小概率事件不太合理，但并不是说就不可能发生。那么一但小概率事件出现，而我们所依据的小概率原理拒绝了原假设，很显然这时犯了弃真的错误，犯这种错误的可能性或概率就是a。统计上称这种以真为假的错误为第一种错误。不过在防止第一种错误发生时，既没有以真为假，而是接受了小概率原理接受了原假设，却有可能犯了“取伪”的错误，统计上称这种以假为真的错误为第二类错误，通常将其发生的概率记为β。当样本容量一定时，a越小则β越大，即两类错误不可能同时减少。
假设检验的过程有时候会在简答题中出现，这边就把它的过程简要的列出来。a、建立研究假设和虚无假设，习惯上总把希望证明的假设作为研究假设；b、选择适当的统计检验方法，同时列举检验方法成立的前提假设或者要求；c、确立抽样分布，即在虚无假设成立的前提下，根据概率原理，推算相同大小的随机样本的统计值的分布情况；d、选择显著性水平a，同时根据研究假设的性质决定选用单尾或双尾检验，然后从抽样分布中求出否定域的位置和大小。f、根据样本资料计算检验统计量的统计值，同时根据显著性水平a，查处检验统计量对应的临界值，做出拒绝或者是接受虚无假设的决策。
在这里一般会就样本检验的t检验和z检验做比较，一般来说，它们两者是没有很大的区别的，但是在要求比较严格的情况下，还是有分别的，细节可以参看李沛良的《社会统计的研究应用》。
总的来说，社会学的研究方法运用了一些统计学的东西，但是主要还是比较简单的，所以一般的考生都是可以掌握的，至于一些统计相关分析的公式，大可不必记忆，只要知道原理即可，最后，研究方法中的一些细节还是主要阅读袁方的《社会研究方法教程》和李沛良的《社会研究的统计应用》，一般的社会学考生在理论方面应该是没有很大的差别，在方法这块也许有的考生会感觉有写困难，只要抓住重点，其它的大可不需要再去浪费时间，毕竟考研还是考试，只要能得到高分就行。




四、历年试题分析
  在本部分，主要结合历年试题进行讲解，对重点的试题附上答案，以便考生进行复习。
1、因果关系及相关关系的区别：（03年试题，参见袁方《社会学研究方法教程p76》
   相关关系是一种相互作用相互影响的关系，表现为若变量x发生变化，变量y也发生变化，分为对称相关和不对称相关；相关关系指的是如果x变化引起了y的变化，则称为因果关系，根据x可以预测y。
2、辛普森悖论（05年试题，参加史希来《属性数据分析》p63）
   在对列连表进行分析时有时也会出现令人惊讶的悖论现象，人们称这种悖论为“辛普森”悖论，因为这种悖论是由一个叫辛普森的人首先发现和提出来的。具体例子可以参加其书。
3、单尾检验（05年试题，参见袁方p490）
   单尾检验又称单边检验，指在假设检验中，否定与只在抽样分布的一端，如果位于右端就称作右侧单边检验，位于左端，则称作左侧单边检验，相对来说，单边检验比双边检验更容易否定原假设。
4、语义差异量表（参见袁方p309，郝大海p109）
5、折半信度（05年试题）
   研究者根据一次测量结果，将其项目分为两组，并对两组的总分计算得出相关系数，得出折半信度。通常按单双数分为两组，用于检查问卷或量表各问题是否针对同样的内容，在无复本又不准备重测的时候用。
6、预见效度（05年试题，参见艾尔巴比p140）
   将已经得出的测量结果与将来实际发生的情况比较，检查二者的一致性，准则效度的一种。
7、内容效度（04年试题）
   内容效度又称作表面效度，指的是测量指标与概念内涵的相相符程度，判断指标是否反映概念的基本内容，检查内容效度即是检查由概念到指标的经验推演是否符合逻辑。
8、效标效度 （03年试题）
   用不同于以往的方式对同一事物变量测量时，将原有被定义为有效的测量方式作为效标准则，用新方式所得的结果与原有效标做比较，其一致性称为准则效度。可以分为预测效度、共变效度和实用效度几种。
9、模型拟合（05年试题）
   模型拟合指的是以模型取代原有参数对总体推论，所残留的误差越少，则说明模型与各个观测点的差异越小，越接近观测点，模型的拟合优度就越好。而拟合优度指的是以回归方程或者其他模型对总体分布做估计时，模型的值与实际的值的差异程度，差异程度越小模型与实际值越接近，则拟合优度越好。
10、社会网络分析（05年试题，袁方p621、623）
   社会网络分析指的是包括测量与调查系统中各部分点的特征与相互之间关系的连接，将其用网络的形式表现出来，然后分析其关系的模式与特征这一过程的一套理论方法和技术。
11、举例说明问卷设计中封闭式问题的类型（05年试题）
   封闭式问题指的是在问卷提出问题的同时，给出若干可能答案，供回答者选择。封闭式问题主要有复选题、排序题、是否选择、评定尺度、语义差异几种，具体例子可以参见郝大海p70-p76.
12、问卷设计原则及基本步骤（00年试题）
 问卷设计的原则有： 1，把为调查者着想作为问卷设计的出发点；2，对阻碍问卷调查的因素有明确的认识；3，从不同的角度来考虑问卷的设计工作。
 问卷设设计的步骤有：1，探索性工作；2，设计问卷初稿；3，试用和修改。
具体的详细内容参见袁方p236-p248
13、如何根据问题的性质选择适当的研究方法（05年试题）
   研究方法主要有四种：统计调查、实验研究、文献研究和实地调查
   具体的研究方法和问题的性质之间的关系可以参见袁方的书目，现在就统计调查来说：
   1，问卷的设计，2、总体异质性程度，一般来说总体异质性程度越大，则方差越大，相应所需样本量就越大，3，分析的要求，有时候调查还需要了解部分子样本特征，需要保证要本的容量；4、抽样方法与样本的容量，同样的精度要求下，各种抽样方法有各自的计算公式，5、无回答，实际的回收率与预期的不符，回答率不够，需要考虑样本量，6、经费与样本量，样本量越大，代表性越好，但是需要的经费越多，所以总的原则是，在条件允许的情况下，尽量选择足够多的样本量。
14、简述影响样本量的因素：（01年试题）
15，如何确定样本容量及抽样误差对样本容量的影响
   对与确定样本容量可以参见郝大海《社会调查研究方法》p38-p41
   对于抽样误差与样本容量之间的关系，样本容量越大，抽样误差越小，在研究中当置信水平确定后，抽样误差也就确定，如果想减少抽样误差就要相应的增加样本容量。
16、社会研究中理论层次与经验层次之间的关系（07年试题）
   社会研究中理论层次与经验层次是相互依存、相互统一、不可分割、相互循环的整体
   在社会研究的过程中，理论层次与经验层次相互循环，也就是所谓的“科学环”，从已有的理论演绎推演到经验层次，再由经验的总结归纳对已有的理论做出推进或者修正。同时理论为研究提供框架和指导。从这一过程看，经验层次与理论层次二者是相互统一的，相互循环的，由理论提出假设，假设指导经验观察，经验的概括最终证实、证伪原理论，原理论发展为新理论。
   同时经验层次是理论的来源，理论是对客观事物的概括与抽象，它的最终来源是实践和感性经验，在理论的建构过程中，通常是由经验开始的，观察中经验归纳与统计概括最终经过抽象得出一般理论。有的研究是以假设开始的，假设的证实、证伪必须通过经验层次的验证，综上，理论的建构与检验离不开经验的。
   没有理论的指导，经验层次是盲目的，只有在特定的理论框架下，才能有目的的收集资料，进行观察。经验层次有待于上升到理论层次，经验层次的观察终归是具体的，要把握社会规律要对经验层次的内容概括抽象。理论层次可以解释经验层次的各种问题现象、并解决。