为什么要做定量研究

第章

1

为什么要做定量研究

撰写该书的主要原因是其实用性。尽管很多学生没有学过统计方法方面的知识，但是

他们希望能熟练阅读其各自领域中教科书或学术杂志上的定量研究报告。本书的目的是为这

群读者服务的，面对统计学的读者常会问到的第一个问题是，“我是否需要特别的数学背景

或这方面的才能？”问题的答案是“否”，起码从目前看来，这些方法并不需要特殊的数学

背景。

一、统计学的使用和误用

如果仅仅通过统计学进行研究，并不能保证其价值。实际上，统计学可能会被有意或

无意的误用，寻找根本就用不着统计学的定量研究并非难事。另一方面，统计学也是数据描

述和假设检验的强大工具。统计方法中最有价值的技能可能是上述读者在各自领域里阅读研

究文献、书籍、报告的时候。当然，另一个有价值的、特别的技能是，如果需要，你可以使

用统计方法。本书能在这两种技能层次上帮助你，一方面，也是最重要的，这是一本实际操

作读本，是一本关于社会科学研究中经常用到的统计方法的实际逻辑和其运用的介绍，其中

的案例主要来自传播学和教育学领域。该书的第二个使命是帮助你理解如何使用特定的统计

方法，但是你同时需要一本以计算为主导的统计学书籍或统计软件说明，以作为你的主要学

习指导。下面的章节中将给出许多关于这方面的知识。

二、定量研究方法和定性研究方法的比较

研究的传统以及常识告诉我们，无论是否使用统计学，我们都希望研究者能选择最合

适的研究方法或研究方法组合来完成研究。实际中，研究方法是指研究中采取的策略、计划

和行动。举例来说，假如某项研究的目的是描述《纽约时报》(包括20世纪90年代以后《纽

约时报》网络版)关于20世纪美国总统选举的报道。如果研究者的目的是提供一个历史的回

顾，我们期望能详细审查原始档案、评估其各个时期的文章—— 包括电子版和印刷版，并试

图重建导致这种报道模式的那个时代的事件，或者研究的目的更为苛刻。这里我们希望能深

入分析其报道的文本，评估作者的目的、风格，以及文章或评论中可能存在的“主题”。这

两种方法从本质上说主要是定性的，它们主要依靠诸如原始文章、其他记录、那个时期的一

些重大事件的回顾等等。

另一方面，该研究也可以采用定量方法去做，比如有些研究者可能会对选举报道测量

产生兴趣。比如报道文章的列英寸尺可以被用做比较不同政党或不同候选人报道的基础。有

些内容分析手段可以用来评估文章的“正面—负面”五级量表，或者我们可以寻找选举花费

和媒介报道量的关系。一些简单的统计量如平均数、极差、相对百分比和相关系数就显得很

有价值。作为读者，你会发现自己在“阅读统计学”，即使在这个非常简单的层次上，一点

小小的知识如平均数和相关是否被适当应用，也会影响你对眼睛的评价。

说到“适当”，我们并非指计算的准确性—— 我们现在就将其理解为准确性——而是指

这些结果是否描述了研究者如何应用它们。比如，如果算术平均值(所有的英寸数除以文章

的数量)并不能作为一定长度文章的最好的描述。现在还没有深入地介入这个问题(请阅读本

书第3章关于集中趋势度量的论述)，这里只需要知道每当在研究中用到测量(包括计算)时—

— 即研究是定量的—— 了解统计学应用的几个概念是有价值的。因为我们开始经常使用术语，

让我们来给统计学引入一个简洁的工作定义。

统计学：应用数学的一个分支，专注于描述和推断的程序。

如果你正在学术领域学习或工作，你可能会碰到很多关于定量和定性研究方法孰优孰

劣的辩论。很多人在研究上花了大量的时间—— 经常同时包括定性和定量研究方法—— 这种

讨论往往是没有意义的，除非他们决定在一项研究中专注于一种方法。什么现象会受到详细

的审查呢？研究问题或研究假设是什么？研究者是寻求简单描述、预测还是解释？某一特别

学科的研究传统是什么？研究者通常会在哪里应用该研究和鸡翅炸几分钟熟 理论？针对这些问题的答案是

研究方法的基础。针对一个给定的研究问题，其选择可能是定量的，也可能是定性的，或者

同时包括定量的和定性的。而且你对定量研究越熟悉，就越能意识到嵌入其中的定性因素。

实际上，你同样会发现那些完全摈弃定量或定性研究方法的人常常对他们的研究领域一无所

知，现在让我们集中探讨定量研究方法的一些基础。

三、定量研究方法什么时候是适合的

作为入门，定量研究方法在下列情况下是适合的：(1)当研究测量能为你正在研究的任

何对象提供一个有用的描述；(2)当你希望能对一些测量数据进行描述总结；(3)当你希望计

算非简单、偶然发生的概率(包括在假设检处女座男生喜欢什么样的女生 验中的应用)。这些话题将在第3章到第5章进行

介绍，这里请先思考一下下列的概览和预习。

1. 测量是有关并可能的吗

我们提到过，定量研究需要收集测量数据，并从测量数据中进行推断，统计学会在推

断过程中协助我们。在报纸的例子中，其测量数据只需通过简单的计算。但是测量也可能需

要设计评估或记录其他量化特征值。我们可以进行排序，如让被访者对他们最喜爱的10本

书进行排序。虽然这里的数字是用来排序而非频数(即计数)，这也属于定量研究。但是我们

无法判断排序数据的间距大小，也就是说，第一个和第二个数据的差距未必等于第二个和第

三个数据的差异，我们只知道顺序。

如果我们假定数据的间隔，我们还需要另外一种测量。比如现在有一张10点电视暴力

量表，在以前的调查中，有两个极端值，即最暴力和最不暴力。

最不暴力 最暴力

12345678910

——————————————————

研究者可能会让被访者对其他节目在这两个极端值中进行排序，这里假设暴力量表是

一步步设置的(即等距的)。在这种情况下数据反映的不仅仅是顺序，它们还反映数据的大小。

如果需要通过测量来反映研究的主题，那么起码要适合某一层次的定量研究。有时候

测量的应用是很明显的，如电视的收视率、媒介服务的成本、教育考试得分或态度量表。另

外一些时候，研究者需要创造性地发展一些测量，如研究电视暴力、媒介偏好指数、个性特

征或研究风格等。

2. 统计概括是可以得到的吗

我们在报纸例子中介绍描述性统计值—— 算术平均数的时候已经简单介绍了这点。诸如

平均数这样的计算值就是帮研究者对一组测量数据的分布进行的概括。

再举另一个例子，在前面电视暴力量表中，如果被访者给各种电视节目用10点量表进

行打分，研究者会使用算术平均数来描述节目的平均暴力得分水平，这个暴力得分是前述的

相对极端值而言的。在这个10点的量表中，如描述性统计值“方差”可以描述人们区分电

视节目暴力水平的差异程度。或者研究者也可以用表示平均水平或离散趋势的指标来展示男

性被访者和女性被访者的估分差异。

如果研究者具有计算这些描述性概括指标的测量值，并且这些概括对眼睛是有用的，

那么定量研究方法就会显得更为适合。本书第3章和第4章将对此进行详细论述。

3. 概率和假设检验是可以指明的吗

假设选取样本是“随机”挑选的100位来自加利福尼亚州圣莫尼卡市的有线电视用户，

如果那个小城市所有的有线电视用户具有相同的被抽取进行研究的概率，那么针对该样本的

测量数据就可以用于对样本所在的“总体”进行某些推论(见第4章)。同时再假设，该研究

的参与者对黄金时段中的25个电视节目按照上述10点电视暴力量表进行打分。通过计算算

术平均数，研究者可以描述这100个样本的平均暴力得分如6.4。除此以外，还有统计方法

可以在一个给定的概率水平下(如0.95)计算所有圣莫尼卡市有线电视用户的平均暴力得分在

5.8到7.0之间。这些方法被用来对“总体”进行预测，这是第5章要讨论的话题。

后面你将会看到，统计学最有价值的应用或许是做假设检验，虽然这方面有很多超过

本章节介绍的内容。我们还是看一个简单的例子。假设同一研究者从邻近的加利福尼亚州西

枢获取了类似的有线电视订户对电视节目的暴力打分，他们的平均暴力得分是7.2。根据这种

差异能否得出结论说圣莫尼卡市和西枢的有线电视用户对黄金时段电视节目的肚子右边 平均暴力水

平有差异吗(我们假设两地的电视节目相同)？

同样用前面的一些概率方法来估计总体均值，研究者可以用假设检验来回答上述问题。

这就需要建立一个没有差异的“虚无”假设，就是说两地有线电视用户电视暴力平均得分没

有差异。一个适当的统计方法可以计算这两个均值来自或者不来自同一总体的概率，接下来

考虑接受或拒绝虚无假设。拒绝这个假设的常用水平一般设置在0.05。比如计算得出两个均

值来自同一总体的概率是0.04，因为该概率小于0.05，虚无假设就会被拒绝，而从逻辑上接

受其替换假设，即两个总体的均值是有差异的。在这里研究者可能犯错误吗？统计计算估计

如果两个总体相同的概率少于4%，表示这种差异可能仅仅源自偶然性。这样就有充足的理

由来解释这种差异了。

如果你目前很难理解这种决策程序，请不用担心。现在重要的是统计方法可以让研究

者来检验组间差异或相似的假设。第6章和第7章将详细讲述这些统计方法和其隐含的理论，

到时候当你阅读完这些章节后再来理解这个就没有什么困难了。然而如果你这样做了，或许

你就可以让你的导师或顾问来帮忙解释。就像好用英语怎么说 所有的统计阴谋，当烟飞云散后，所有的结果

就显得不足为奇，言之成理了。就像我的妈妈阅读完他的一项研究后说的，“弗雷德，我现

在可以告诉你了……”

四、批判眼光的价值

无论定量研究设计得如何精致，你都要“言之成理”，这一点非常重要。有时候研究者

沉醉于他们的研究方法而忽略了研究对象。一个常见的失误就是研究者冒然使用某一测量尺

度或量表，而没有仔细考虑其隐含的假定。前面提到的电视暴力量表的一个重要假定是量表

的距离和每个零点的等距——“从心理上说是正确的”。但是我们怎么知道被试者在使用这样

的量表的时候心里实际上有这种距离或尺度？虽然有方法可以判断这一点(第3章)，从本质

上，有时候这种苛刻的假定被热切的研究者所忽视。特别在研究某一现象的前期阶段(如人

们对于个人电脑的态度)。我们对这个话题了解太少以至于没法使用传统的态度量表。采用

面访、焦点小组或者使用其他更定性化或解释性的调查方法作为发展测量的前奏是很重要的。

研究中个体的代表性是定量研究中长期存在的缺陷，这并不是因为统计方法而是由于

研究中常使用方便获得的成员。比如一批批的大二学生参加了数以百次关于态度改变的心理

研究。很多这些研究在寻找诸如信息形式等差异方面显得很得心应手并加强的英文 且理论上是正确的。

但是这些研究的问题是他们仅仅反映了大二学生这个总体，而非最有趣的(当然最有代表性

的)社会部分。研究的背景同样是个问题，如在大学实验室做电视收视方面的实验而非典型

的家庭收视坏境。在实验室中得出的结论(也许一个学生正在挣额外的课程学分)也能适用于

晚上躺在舒适的客厅长椅上吗？很可能不是的，做这个研究的方便性使其研究结果丧失了普

遍性。

与研究设计相比，假定前述的问题与统计方法更有关联，这些问题经常存在于定量研

究中。另外一个需要牢记于心的是一项研究是否有专家评审。如果你在研究的领域是个新人，

你需要知道最学术化的刊物为某一学科领域建立声誉。大多数情况下，文章一般由同行评估

并推荐拒绝还是接受，并经常会提出修改意见。你可以经常假定出现在这些刊物的定量研究

文章会反映适当的统计学应用，虽然在有些情况下，各种观点总会有一些坦诚的差异。

如果你不是定量研究方面的专家，在阅读规划刊物文章时你的主要挑战将是统计学如

何引导作形容难过的词语 者推到出结论的“逻辑”。比如，如果一项方差分析显示三种版本的牙膏电视商业

广告导致不同的购买决定，隐含于该结论的是哪一种统计逻辑？哪一种推断可以让该陈述能

应用于其牵涉的总体？再次说明，我们并不是在讲准确的数学计算，而是说从研究中所用的

特定统计模型来说明推理的合理性。正是这种实际中的逻辑贯穿该书五种分析方法的核心。

在统计运用中，你需要特别留心的是一些不太知名的学术刊物、书籍章节、没有发表

的作品如毕业论文、会议文章等，这些研究往往处于预备阶段，没有被严格的评审。在这些

情况下，最好仔细检查其运用的方法；而实际上，鉴别一项设计不充分的研究并不需要具有

统计学博士学位。就像我在过去的岁月里为我新学生的课讲过无数次：

正因为一项研究的数据并不能总是正确的，所以总要带着苛刻的眼光来阅读。

小结

定量研究室很多种研究方法中的一种，其最突出的特点是要用测量数据、被称为统计

学的各种数学公式和操作来进行概括或者假设检验。定量研究方法并不比定性研究方法更好

(或更坏)；通常，需要根据研究的对象或现象来决定哪一种更适合。有些研究者可能在一项

简单的研究中同时使用两种方法。定量研究用于下列情况通常是适合的：(1)需要测量并且

是可行的；(2)统计概括可应用于研究的问题；(3)当概率或假设检验是有用的。最后，研究

中使用数字并不能保证什么；对于读者而言，能读得懂并能评估一项研究仍然是很重要的。

这就需要批判性的阅读。

补充阅读

Babble, Earl, The Practice of social Rearch. 8th t,CA: Wadsworth, 1998. 进行社

会研究最好的资源之一。

Judd, Charles M, Eliot R Smith, and Loui . Rearch Methods in Social Relations.

6th ed.

New York: Holt, Rinehart and Winston, 1991. 简单读物，远方的表妹 显示了相对于更早版本进行更新

的优势。

Watt, James H, and Seth A van den Berg,Rearch Methods for Communication Science.

Boston Alyn and Bacon, 1995. 非常集中地提供了传播学研究的应用。

Williams,F.R. E. Rice, and E.M. Rogers,Rearch Methods and the New Media. New Free

Press, 1988. 提供了经验假设和替代选择的概览。