用定量打通定性？！

社会科学中的研究设计 (增订版)

8.8

[美] 加里·金 [美] 罗伯特·基欧汉 [美] 悉尼·维巴 / 2023 / 格致出版社 上海人民出版社

这是一本对社会科学研究（者）非常重要的书，值得认真阅读和深入思考。

这也是一本阅读起来非常艰难的书，呈现出一个黑色幽默似的悖论——它最应该的读者可能读不懂这本书。

难度和难点出自几个方面，首先的问题出自三位作者谨慎但颇具迷惑性的立场——“这本书的主题是定性研究（p3）……试图为定性研究中的描述及因果推论构建一个通用的方法，由此建立和定量研究共通的基础（pXV）……目标是通过一个共通的推论逻辑将通常所说的’定性研究’和’定量研究’联系在一起（p1）”，之所以要这样和能这样，是因为“定性和定量在推论逻辑上也是相通的且无本质差异（pXI）……定量研究和定性研究之间的差别仅仅是风格和方法论上的不同（p3）”。在前言和第一章，如上的表述相当细致和小心地隐藏起三位作者对于定性研究（很容易、很可能）缺乏坚实的因果推论逻辑的基本观点。

大胆一点说，这本书实际上是针对定性研究的推论效力不足而设计的，方法论完全采取（相关+回归的）定量立场；换句话说，本书是向定性方法“推销”基于回归逻辑的因果推论方法（在小心翼翼地避免冒犯定性研究的前提下）。隐藏于绵密论述之下的终极用意其实是：定性研究请务必、务必、务必遵循统计与数理逻辑（回归），不要只顾着归纳与诠释那一套。可以从一些书中的论述和案例看出——作者们认为——若不采纳回归方法所代表的定量方法逻辑（作者的立场是定性和定量在推论逻辑上是相通的且无本质差异），很多定性的因果推论是站不住脚的。

支持上述看法的证据在本书最后一章的最后一页（6.4，中译本p222）：“本书的大部分讨论旨在帮助定性研究者提高结论的精确性。……如果研究者不愿意使用定量方法研究社会现象，就需要警惕由于研究设计中的方法论失误所导致的推论偏差及低效。很多情况下，这些现象的重要程度要超过定量学者研究的议题。因此，定性研究者的描述及因果性推论理应和定量研究一样合理且可靠。为获得有效的推论，定性研究者需要改变传统上对方法论问题的忽视。……定性研究者所面临的方法论问题也是所有科学研究者需要面对的。只有内在逻辑得到充分的理解和遵循后，所有的社会科学研究才能作出有效的推论。”在打通方法论隔阂的语境下，当作者已经如此指出“参赛一方”（定性）需要弥补不足的时候，结论还不明显么？！

紧接着的浮现的阅读和理解难度在于，阅读这本书最好（恐怕是必须）至少具备相关性与OLS（最小二乘）回归的认知与知识储备，否则将不得不面对一系列涉及定量方法或数理逻辑的认知挑战。这并非意指，没有相关知识无法阅读书中第二章至第六章的公式推导（尽管的确如此，但书中的公式部分跳过不读也没多大关系），关键在于——如果没有误读的话本书认为——“定性和定量在推论逻辑上也是相通的且无本质差异”，而因果推论和推导的逻辑完全依托于回归（regression，本书从头至尾基本上就是把回归的逻辑语言化），而回归的基础在于解释变量和被解释变量的相关；因果结论的无偏性（低偏差）和有效性（低方差）取决于从研究设计到研究实施过程的一系列小心把控，主要具体落实在样本选择、观测值（observations）、变量选择上。显然，真的是显然，不明白这些定量方法所涉的概念，很难理解本书语言化的回归逻辑。真是一个抛向定性研究者的黑色幽默。

最后是本书的翻译质量等问题。其他评论提到这个中译本在细节问题上的翻译粗放跨越，这只有对照阅读原版才可知一二；单论中译本的话，译文质量在尚可与尚佳之间，接近尚佳之列（有些地方确实令人费解）。说来说去，外文学术原著的翻译水平，基本都是如此。阅读英文原版其实是最省心省力的办法。倘若对定量与回归的方法（与概念）比较熟悉，阅读这个中译本并不太感到生涩难解，其实最大的问题不在翻译，而在上一段所述的知识储备悖论。

以上的所有评述与引用均基于格致出版社的这个中译本（2023年4月第一版）。

下面各章标题破折号后面的文字是对各章内容的简单提炼和注解，一家之言，仅供参考——

第一章 社会科学中的“科学”——什么才算科学？或者说社会科学研究的目的何在？其中1.1.2节（第6~7页）极具见地，值得认真看待。

第二章 描述性推论——描述，认知研究对象未被发现、确认的细节，为好的研究假设（无偏+有效）和研究设计打下基础。

第三章 因果关系与因果推论——虽然没有挑明，但本章处处透露着监督学习——回归、分类模型的味道。当我们可以假设或设计变量具有系统性（统计显著的）影响，并确定通过计算发现了回归系数（β）时，则认定预测变量（本书为“解释变量”）对响应变量（本书为“被解释变量”）有因果作用。

第四章 确定观测对象——建立样本过程中的选择（筛选）问题，告诫我们防范一切样本选择偏差。其中4.1 “不明确的研究设计”一节（p114~120）非常、非常有洞见，另外几节的阐述也很精彩，这一章是最有价值、重要的一章，第三章次之。

第五章 在研究中需要避免的问题——变量选择与赋值问题，如何控制住偏差和方差。

第六章 增加观察值数量——观察值observation，样本大小（样本量n）及样本质量对有效推论具有决定性作用，作者反复大力强调足够的样本量。

这本书可以看做两部分构成，第一部分包括前三章，主要解决科学推论与因果推论（对现实的可信解释）从何而来的问题；第二部分为后三章，主要解决研究样本中观察值observation（这在不同学科的叫法不同，包括而不限于“行”“样本点”“记录”“观测/观察值”“案例”，其中“案例”的称谓最具混淆性，书中特别提到了这一点）与变量（这在不同学科也有不同叫法）的数量与质量（重点是质量）问题。