经验层次与理论层次虽然联系密切，但是也不是说是不可分离的，他们有各自的特点，经验层次感性、具体、丰富。理论层次抽象、理性。
     具体详细的论述可以参见袁方《社会研究方法教程》p72
 17、假设在实证研究中的地位和意义
假设定义：见袁方《社会研究方法教程》
假设的作用和意义：假设是实证研究的基础和关键
    实证的研究就是既能被经验证实也能被证伪的研究，是类似自然科学的研究方法。实证研究的基本步骤是由一定的问题理论提出假设。然后通过经验层次的观察、分析得到一定的资料，对这种假设证实或者是证伪。假设如果被证实，则验证了理论，如果被证伪，则需要对理论进行修改补充。
  由此可见，实证的研究是通过假设得以进行，假设是研究的出发点。没有假设，实证研究是不完整的。
18、演绎逻辑与归纳逻辑的差异性（04年试题，袁方p94）
演绎逻辑指有一般的原理或理论出发，通过逻辑推理解释具体的现象，归纳逻辑则是从经验观察出发，通过现象观察概括出具有普遍性或一般性的结论。
归纳是由特殊到一般，由个性到共性，由具体到抽象的过程，而演绎则相反。
历史上归纳与演绎往往是相对立的，古代哲学用演绎，说经验不可靠，近代则强调经验出真知。
归纳与演绎由各自的局限，归纳的局限是一般结论可能被观察的事实真相所推翻，观察上升到理论的飞跃非归纳所能实现。演绎的局限是，大前提错，则结论可能错，单靠演绎不能检验理论的错误。
由于二者的差异性和局限性，通常的做法是两者的结合，通过假设检验来克服二者的局限性。
19、实地研究中调查者如何把握与调查对象的社会距离（04年试题）
   实地研究指不带假设的直接到社会生活中搜集资料，然后研究者依本人理解和抽象概括的从经验资料中得到一般性的资料。
   实地研究的主要特点是：a、研究主观成分很大，通常采用无结构访问或观察形式。b、研究中包括了大量的感性认识和经验。c、研究过程实质上是调查者与调查对象的互动过程，二者交流程度决定研究的成败，d、研究者在分析资料时需要置身他人的立场，才能更好的理解。
   实地研究从而出现了信度与效度与客观性相悖的问题。a、调查如果想使获得较高的资料信度必须被调查者接受理解，必然深入被调查者，在参与观察中，就要投入，在无结构的访问中就要相互信任。b、调查如果想获得较高的资料准确度，客观性就要保持自身的独立性。即在调查过程中不带主观成分。在参与观察中尽量保持一定的距离，避免转变为同情，在非结构式访问中，避免出现被调查者为迎合调查者做出不客观的回答。
   在以上的问题中，想正确把握两者之间的关系，必须在与被调查者距离中找到平衡点，即既不疏远被调查者，又不过分深入，失去客观性。总之，实地研究有很大的主观成分，需要在调查过程中把握与被调查者研究的平衡点。
20、列连表中两变量相互独立的条件。（04年、06年试题）
   列连表指的是同时依据两个变量的值将所研究的个案分类，形成两变量共同分布的统计表，又称作交互分类表，目的是找出两变量之间的关系。
   所谓两变量相互独立指的是，两变量完全无关，此时列连表的条件分布等于列连表的边缘分布，即条件频数等于期望频数。具体还可以参见史希来《属性数据分析》p37
21、参与观察的基本形式（03年试题，袁方《社会调查研究方法教程》p335）
参与观察指的是研究者现象发生的场景，直接参与研究对象的生活，置身其中，比对社会现象进行观察。参与观察是相对于局外观察而言的，按研究者的参与程度可以分为完全参与者：即研究者隐匿研究身份，深入到对象中间，以成员方式参与研究对象的活动；作为观察着的参与者：指观察着既能成为群体的一员，又能在不暴露研究者身份的条件下询问问题，观察着通常采用虚伪的角色；作为参与者的观察者：即观察者不隐匿研究者的身份，在得到对象的允许之后，深入观察活动。
22、对不同尺度变量做相关分析，有那些方法（04年试题）
   对于这个问题可以重点参见李沛良的《社会研究的统计应用》p80-p112
23、假设检验中z检验与t检验的区别与联系（03年试题）
  Z检验与t检验都是参数检验的常用方法
  两者的共同点是都是要求样本随机抽取、定距尺度变量、总体是正态分布
  两者的区别是：z检验主要适用于大样本，t检验主要适用于小样本
                T检验的分布形态还取决于自由度。即有多少个个案可以自由取值，自由度越大，t分布越接近正态分布。
  详细的公式和各自的算法可以参看李沛良的《社会研究的统计应用》
24、假设检验与事后解释
   假设检验是：首先对总体情况做出假设，然后抽选一个随机样本，此样本的统计值检验原先假设是否正确
   事后假设是：在收集到资料之后，寻找与之一致的解释，而不是现有解释再有资料。
   事后解释与假设检验逻辑上不同，假设检验先对总体做出估计，而事后解释是直接由收集资料开始。事后解释是一种可信性解释，即对一个现象往往是可以发展出多种解释，而假设检验是即可以用经验而又可以证伪，而事后假设无法将其完全抛弃，假设检验可以确定解释，而事后解释则无法再检查资料肯定是解释的正确性。一般来时，假设检验的适用广泛，而事后解释是在对总体事先判断的情况下使用。
25、双盲控制
     双盲控制是指在一项试验中，实验刺激对研究对象以及观察者都是未知的，参与双方均不知那组被施予刺激，实验刺激由第三者任意分配制定。
   双盲控制的原因是指在实验中存在“主试效应”与“被试效应”，主试效应指的是由于实验对于研究结果的期望而产生的偏差，被试效应指的是由于对象被试身份认知及态度上产生的实验偏差。被试效应可能是由于控制组与实验组的竞争，实验处理的模仿。
主试效应是指实验者对研究结果的期望，由于研究者的期望可能会无意的暗示被测试者在实验中的行动。
双盲实验的目的就是摆脱主试效应与被试效应的影响。
即由于研究者并不知道那一组是实验组，那一组是控制组，因而在实验过程中，排除了主观意愿对结果的干扰，使得实验组和控制组能够被一视同仁的对待。
同时由于被试者对实验刺激未知，则可以排除被试效应的影响，如实反映实验刺激的影响，而非受试者的心理作用，同时避免了控制组实验组的竞争，以及控制组对实验组的模仿，从而提高了实验的内在效度。
26、社会研究的价值问题
  价值是人们对世界或社会应当如何的主观意愿。
  在生活中每个人都有价值判断，而科学研究则是逻辑判断，是价值中立，是客观的。
  社会研究中价值问题的争论：实证主义者讲求价值中立，人文主义者主张研究应提供行为规范与价值观。
  社会研究是客观的，不应否定其真理性。虽有研究者个人影响，但只要建立在经验事实基础上，从科学程序看，确保研究的客观性，社会研究方法手段日益科学化、精密化、可减少主观因素影响。所以说认为社会研究是因人而异的价值判断是错误的，社会研究在研究阶段排除个人偏好，则同样可以做到价值中立。
   认为社会科学只是客观理论知识，不涉及只是应用也是不正确的。因为社会科学与哲学、政治学等关系密切，不仅是认识社会的功能还是改造社会的功能，即社会学还提供一种改造社会的思考方式，以及有关社会的规范和价值判断，即具有价值相关性。社会学家不能回避对有重大意义但有争论的社会问题做出自己的价值判断。
   总之科学知识的判断标准是脱离意识形态的，但它的应用是与价值观和意识形态有关的。尤其是社会科学。社会科学的知识可以服务于不同的道德理想或政治目的。研究者本人在获取知识时，在研究课题和研究角度选择上明显有个人的价值观和应用目的。这就要求研究者在研究过程中，既要保持价值中立，又要价值有涉。
27、试论述统计判断和统计分析在社会研究中的作用与地位（01年试题）
   统计分析是资料分析中最重要和应用最广泛的大量分析方法。
   在社会研究中变量之间的关系错综复杂，调查所要处理与分析的信息量庞大。统计分析就是帮助人们提高控制数字的能力，通过庞大的数字与复杂关系把握其内在的规律性的一种有力的工具。
   而统计推断则是统计分析中的重要方法，它通过参数估计和统计检验等，将样本资料推论到总体并能指出误差以及推论把握有多大。它建立在概率论基础之上，它与描述性统计和抽样调查称为一整套定量分析方法。
统计分析的作用主要有以下几个方面：（1）、可以对资料进行简化和描述，即描述性统计，以精简数字综合大量事实，对变量自身特征清晰描述。为弥补精简数字概括时损失的信息，还可以使用多个指标描述资料不同特征。（2）、可对变量关系进行描述和深入分析。统计分析的手段使变量关系的理论解释成为可能。统计分析还可以用事后解释的方法。（3）、可以用样本资料来推断总体，社会研究中，大量调查是抽样调查，统计推断的方法使抽样调查科学化从而扩大了社会调查的范围，提高了社会调查的效率，使社会研究得以深入进行。
28、参数估计的基本原理及其在随机抽样中的应用（00年试题）
参数估计就是据一个随机样本的统计值估计总体参数值是多少，包括点估计和区间估计。
随机抽样是以一个随机样本的值来推论总体参数值，在推论中，由于样本与总体范围的误差范围，依据中心极限定理，只要样本容量足够大，无需假设总体正态分布，便可利用正态分布研究样本统计值与总体参数值的关系，并在此基础上进行统计推论。
参数估计中，其估计的精确度取决于随机抽样的样本大小，如在区间估计中，置信区间与样本大小成反比，样本量、区间估计值可以变化。随机抽样中依据中心极限定理，抽取样本足够多，则样本统计值可能出现的分布情况趋向于正态分布。则课根据随机样本的状况，依据参数估计的方法对总体参数做出推论。
29、社会学角度看调查总体的实质是什么，应如何研究它
研究总体是理论上明确界定的个体的集合体，而调查总体则是研究者从中实际抽取调查样本的个体的集合体，往往是对研究总体的进一步界定，即对时间、范围等做进一步的规定。
调查总体是样本实际推论的总体，大部分是与研究总体一致的，但有时调查总体与研究总体不一致，主要是由于概念操作化等过程，无法做到完全吻合。样本实际上是从调查总体中抽取的。
研究调查中样本的代表性是有很重要的作用的，主要是通过以下的步骤来实现样本的抽取：对研究总体做进一步的界定、确定抽样单位、编制抽样框、设计和抽取样本、评估样本的代表性。在得出有代表性的样本之后，就可以根据样本的性质推断、描述总体的性质，节约大量的时间和经费。
在得到样本的资料之后就要对样本进行统计分析，统计分析主要包括统计描述和统计推断。统计描述指的是对样本进行描述性统计，如集中量数或者离散量数的计算等，得出样本的统计值，还可以通过列连表分析、相关分析等得出变量间的相互关系，变量一般模型，从而对总体做出描述。统计推断指的是参数估计和假设检验。参数估计指的是以样本的统计值推断总体的参数值，包括点估计和区间估计，这种统计推断的方法可以得出具体的抽样误差是多少，从而得出推断的可信程度是多少。假设检验指的是：对总体性质预先假设，然后随机抽取样本，用样本统计值检验关于总体的假设是否成立，假设检验和参数估计均可利用概率原理，由样本得出对调查总体情况的推断。
30、证伪（97年试题）
   证伪是实证主义研究的重要方法。即提出假设后，经过经验资料的验证，对研究假设反驳，证明研究假设是错误的。证伪具有对理论的发展，改进。证伪的方法主要有简单证伪法和理论证伪法。简单证伪法是寻求经验论据，此论据可说明何条件下假设不成立，并指出理论局限性及缺陷所在。理论证伪法指的是，多重理论解释检验，选择更有说服力的理论。
31、元社会学（97年试题）
元社会学是一个哲学层次上的概念，是齐美尔提出来的，也即哲学社会学，它研究社会学的认识论和形而上学的问题，解释社会学研究的前提，条件及基本范畴，对个别研究进行形而上学的综合。它是最高层次的概念，为社会学研究奠定基础，提供哲学认识论和方法论前提。
32、实验法中的社会伦理问题（97年试题）
实验法指的是实验者有意识的通过改变某些社会环境的实践活动来认识实验对象及其发展规律的方法。旨在揭示自变量间因果关系的可控研究方法。
实验法中，实验所操纵的自变量常常受现实生活中伦理和法律限制，实验不能够为了达到一定效果而违反伦理道德，伤害实验的参与者，这就要求试验中，实验对象自愿参与、知情同意、避免强迫特殊群体。
对实验对象的蒙蔽，一般伦理不允许，不伤害实验对象、实验对象应该是匿名保密的、在最终的分析报告中也应该是尽量匿名的，对实验对象适当的补偿。
33、详析分析
   详析分析又称作拉扎斯菲尔德方法，该方法是通过在两个变量中间引入第三个变量，然后检查引入第三个变量后，两个变量原有关系的变化情况，由此澄清和深化对原有关系的认识，并揭示两变量之间的真实关系。被引入的第三个变量通常称作检验变量或者是控制变量。
   详析分析首先是将样本按照检验变量的各个取值分成几个子样本，然后两个原始变量之间的关系在子样本中分别被重新计算。根据子样本建立的列连表称为分表，而在该表中发现的关系则称为净关系。
34、多元回归分析（07年试题）
   多元线性回归分析是以线性统计模型的形式，反映一个随机变量与多个非随机变量之间的线性相关关系。在进行多元线性回归分析时，首先需要利用样本观察值拟合出线性回归模型的各个参数，接下来要对拟合效果进行检验。
    在利用多元现行回归分析的时，一般假定多元线性回归模型为：
Y=β0+β1Xil+…… +βkXik+e
其中β0，β1，βk称为偏回归系数，是总体参数值，e为随机误差项。在利用最小二乘法拟合多元线性回归方程的时候，对总体模型做出相应的假设，该假设与简单线性回归分析中的假设类似，只是由于自变量不止一个，因此还需要假定自变量之间不存在精确的线性关系，亦即假设有多重共线性。
利用最小二乘法拟合多元线性回归方程参数的过程，基本与简单回归中类似，由此可以求出对总体偏回归系数的估计值，表示在其他自变量保持不变的情况下，自变量Xj每变动一个单位，所引起的因变量y的平均变动。
在求出偏回归系数之后，就可以通过多元线性回归方程来描述各个自变量和因变量之间的关系。但是由于偏回归系数的取值是受每个自变量单位选择的影响的，因此无法通过偏回归系数来比较各个自变量对因变量的相互影响的大小。比较自变量对因变量影响大小的问题，可以用使每个自变量的偏回归系数都乘上一个标准化的矫正系数是每个自变量本身的标准差和因变量标准差之比。回归系数标准化实际上就是利用各个变量的平均值和标准差，将变量转化为平均值为0，方差为1的标准化变量，再来比较各个变量影响的大小。标准回归系数的绝对值越大，则该自变量的影响也越大。
35、多元回归的拟合优度和显著性检验
   与简单线性回归一样，在多元回归分析中，也需要对样本的观测值对总体线性回归模型估计的效果进行统计检验。同样统计检验也包括：回归方程拟合优度、回归系数显著性和回归方程方程显著性的检验。
   1、方差分析：在多元线性回归分析中，y的总离差平方和与简单线性回归分析类似，可以分解为两部分，一部分为可以由多元线性回归方程解释的回归离差，另一部分为不能由多元线性回归方程解释的残差平方和，即随机误差。
   2，拟合优度的检验：与简单线性回归相同，在多元线性回归中也是用决定系数，即回归离差平方和与总离差平方和的比值，来说明回归方程对样本观察值的拟合优度，称作多重决定系数R2。而且由多重决定系数可以方便的地导出复相关系数，只是复相关分析与多元回归分析有着不同的含义。在复相关分析中，并不区分因变量与自变量，只是分析变量间关系的亲密程度。另外由于R2的大小受回归方程中自变量数目多少的影响，自变量数目越多，R2就会越接近1.为消除自变量数目的影响，常采用调整的决定系数来判断拟合优度，调整的办法是用自由度进行修正。
   多重决定系数只说明了一组自变量对回归方程的贡献，并没有说明某一自变量单独的贡献，即引入这个自变量之后减少的残差平方和的相对比例是多少。通常某一自变量的贡献由偏决定系数来说明，偏决定系数的平方根就是偏相关系数，偏相关系数的符号与回归方程中对应的回归系数相同。
3，显著性检验：显著性检验包括回归方程的显著性检验和回归系数的显著性检验两部分。回归方程的显著性检验与简单线性回归分析中的类似，也是采用F检验，但是在多元回归分析中，回归离差平方和的自由度为自变量的个数，而残差平方和的自由度则为观察样本的个数与自变量的个数的差值再减1.
  在多元线性回归分析中，即使回归方程检验通过了显著性检验，只能说明当所有自变量X共同作用于因变量Y时，Y与各个X间线性关系显著，但并不意味着每一个自变量对因变量的影响都是具有显著性的。自变量的影响是否显著需要单独对每一个回归系数进行显著性检验。回归系数的显著性检验即可采用F检验，也可采用t检验，自由度为观察样本的个数与自变量的个数的差值再减1.回归系数通不过检验，可能是由于相应的解释变量对因变量的影响不显著，也可能与自变量间的多重共线性有关。
2007年 人大 社会学入学考试 《方法》
名词解释：分析单位与总体；信度与效度；定性访谈；操作定义；相关性测量；线性关系；显性相关；扩展的个案方法。
简答：回归方程的最重要统计功能；理解变量方差的本质含义不定；构建相关性指标的PRE准则；设计一份问卷。
论述：多元回归中应该注意的问题。
社会研究中应该注意的伦理问题；
社会研究中理论层次与经验层次的关系。
   这是人民大学07年的社会学方法的试题，从试题中我们应该不仅要了解试题的答案，还要知道出题的思路。与以往的试题不同，07年的试题更多的引进了社会统计方面的知识点，比如说论述题中，“多元回归中应该注意的问题”，这道题目就是考察考生对回归的理解，而名词解释中的相关性测量，线性相关也是统计方面的知识，对没有学习过统计学的考生来说，这部分是最头疼的，但是我们可以发现，这些题目主要是集中在李沛良的《社会研究的统计应用》这本书中，而设计一封问卷，对一般考生来说应该是没有什么问题的。简答题也考到很多社会统计学方面的知识点，基本上可以说都是。所以，对参考书不仅应该死记硬背，还要切实的理解其中的知识点。重点还是袁方的《社会研究方法教程》和李沛良的《社会研究的统计应用》。考察的题目基本上包含了相关测量、回归。
中国人民大学2006年社会学专业试题（社会研究方法）

一、简答题
1、社会规律和自然规律的区别。
2、演绎法和归纳法各自的特点和作用。
一、名词解释
1、选择性观察   2、正交设计 3、表面效度  4、纵贯研究5、再测信度   6、关联式问题    7、二次数据分析    8、置信区间    9、参数检验  
二、简述题
1、选择抽样方法需要考虑的因素
2、建立列联表中两变量相互独立的条件
三、论述题
1、内容效度、准则效度、建构效度三者各自不同的内含及其内在联系。
2、统计调查与实地研究的不同。
3，传统求知法和科学求知法的不同。
    与07年的试题相比，06年试题的难度有所下降，基本的知识点都是考生耳熟能详的，统计方面的问题也就基本上是列连表和参数检验两道题目。我们应该知道，社会统计学主要是对社会现象的统计和归纳推理，所以像列连表的交互分类以及参数检验，假设检验，都是最基本的知识点，要结合大纲来从总体把握。可能有些考生认为研究方法中的一些公式很重要，而花费很多的时间来记忆或者是推理理解，但是我们说，纵观历年的试题，这种想法是多余的，所以，主要还是理解或者记忆各种统计方法的用法和来龙去脉以及主要的特点。
   06年试题中的很大一部分试题都是出自袁方的《社会研究方法教程》，所以可以看出，这本书还是要作为考生复习的重中之重。因为社会学系的老师一般会把自己的书列为参考书，但是我们说像史希来或者郝大海的书完全没有必要花费很多的时间在上面。
中国人民大学2005年社会学专业试题（社会研究方法）
第一部分 一、    简答题（每题１０分，共２０分） １、    简述因果分析法的研究步骤。 ２、    举例说明如何根据问题的性质选用适当的研究方法。 二、论述提（２０分） 试论社会研究中定性研究与定量研究的差异性与互补性。 3第二部分（社会学专业） 一、    解释下列概念（每题５分，共５０分） １、抽样间距　　２、虚假关系　　３、单尾检验 ４、辛普森悖论　　５、李克特量表　　６、折半信度 ７、模型拟合　　８、社会网络分析　　９、预测效度 １０、拉丁方格实验 二、简答题（每题１２分，共３６分） １、态度测量两表有哪几种主要类型？各有什么特点？ ２、试举例说明问卷设计中封闭式问题的基本类型。 ３、试说明在抽样方案设计中，那些因素影响样本量的确定？ 三、论述题（２４分） 试论社会研究中理论框架对于深入理解研究问题的重要意义。
  05年的试题相对于06年和07年的来说，对定性方法的考察比较增多，因为社会学的研究方法除了定量的之外还有定性的分析手法，我们不能说那种方法更加优越，但是随着现代社会学的发展，统计的方法在社会学研究中占据的比重一直在增多，所以，我们应该跟着形势的变化来改变自己的复习策略。同时05年的试题也考察了很多有关量表和抽样的问题，我们说，社会学的东西在方法方面其实是很有限的，不像理论那么的庞杂。研究方法实际上就包括两部分，前面已经说过就是研究方法和统计方法，研究方法主要是有关各种定义和概念层面的，也包括方法论等，统计方法就主要是引进的统计学方面的知识点。所以，不管试题的题目怎么变化就是这两个方面，所以考生应该有所了解。
  
   对于试题的分析，主要就讲解上面三年。因为人大的社会学考研试题一般是从题库中抽取，所以就像抽样一样，随机性比较大，但是一般还是难度适中的，不会出现超纲的题目。如果对考研大纲研究比较透彻的同学就会知道，从来没有超出过大纲。我还是在这里建议，参考书目，主要还是重点复习袁方的《社会研究方法教程》和李沛良的《社会研究的统计应用》，结合考研大纲，基本上考120分以上是没有问题的，但是前提是在认真的看书的基础上。我的这个总结可以说基本上重点的知识点已经包括了进去，所以对考生还是有很大的帮助的，可以快速的帮助大家掌握基本的知识框架和知识点。