哪本研究方法教科书适合我：入门篇 | 学科教学

哪本研究方法教科书适合我：入门篇

在本科阶段学习政治学研究方法课程，不仅对学生来说极具挑战，而且对教师而言同样如此。通过对研究方法的学习，我们可以了解到如何进行基于理论的科学探究以研究政治，也可以理解理解如何增加对政治世界总体认识的知识体系。

除此之外，数据分析技能在政府部门、非营利组织和商业机构的工作中需求日益增长。因此，在AI和大数据时代，修习一门方法论课程，可以帮助我们获取就业市场所需的一个对口技能，在求职时突出自己的能力（如线性回归）或使用的软件工具（如R、Stata或SPSS），从而增强我们的市场竞争力（尤其是文科生们）。

然后，在修习这些技能的过程中，作为文科生的我们不可避免地会遇到多个挑战。相信在方法类专业课程的学习中，我们可能会或多或少产生这样的想法，即“这是浪费时间，我们应该专注于政治学而非统计学”。但实际上，政治科学研究恰恰要求科学化的研究方法，而通过对研究方法课程的学习，我们往往会获得对严谨政治学研究最具实质性的接触。

那么，有哪些书籍适合入门者进行政治学研究方法学习呢？目前，市场上有着广泛多样的教科书可以为我们选择。但是，正是由于教科书的琳琅满目，反而使得我们有些手足无措，而无法确定哪本书更适合我们不同的知识基础和学科背景。

在这里，我们将研究方法教科书分为两类，共推介五本教科书。

一、注重解释研究设计的教科书

 《The Fundamentals of Political Science Research》

By Kellstedt, Paul M. and Guy D. Whitten. 

2013. 2nd edition. 

New York: Cambridge University Press. 

Paperback: $84.99.

主要内容：

该书以介绍学生如何思考政治学的科学研究为开篇；第2章详述了提出有趣问题和发展过往研究的重要性，并且特别关注因果推理和构建强有力的理论；第3到第5章分别讲述了因果推断的要求、良好研究设计的要素以及重要的测量概念。

第6至第11章涵盖了主要的定量主题，技能包括基本概率论、交叉表格分析、均值差异检验以及相关系数等。其中三章专门针对线性回归，从二元回归逐步过渡到多元回归，最后讨论规格设定与诊断问题。这样拆分线性回归内容有助于将复杂主题分成更易于掌握的部分。第十一章作为定量训练的最后一章，快速概述了二项选择模型（即Logistic回归和Probit回归）以及时间序列分析。

最后一章，即第12章，通过提供撰写完整研究文章或最终报告的一般性建议来结束全书。这一章的内容范围广泛，从如何进行有效的文献综述到如何最佳地整合表格和图表等均有涉及。

内容特点：

章节编写清晰易懂，将统计模型的理论动机进行了详细解读；

在我们介绍的这五本书中，这是唯一一本介绍了时间序列分析的教材；

每章末尾均提供术语词汇表和练习题，书后的附录包含了卡方临界值表、t临界值表（其中最后一行代表无限自由度，即正态分布）、Logit链接函数值以及Probit链接函数值；

该教科书并未提供深入的软件培训，但为了说明目的，书中还是包含了一些Stata代码和输出结果。

其他教学资源和配套用书：

该书在线资源（网址：http://www.cambridge.org/fpsr）提供了示例数据集、使用统计软件（如SPSS、Stata和R）进行书中分析的指南，以及教学资源。在最新第三版的更新中，也提供了SPSS、R和Stata的配套用书。

 Political Science Research Methods

By Johnson, Janet Buttolph, H. T. Reynolds, and Jason D. Mycoff. 

2015. 8th edition. Washington: CQ Press.

 Paperback: $121.00. Bundled with workbook: $132.00.

《政治科学研究方法》

中译本第5版

国外经典政治学教材丛书

北京：中国人民大学出版社，2016年3月出版

ISBN：978-7-300-20415-4

主要内容：

本书全面探讨了研究设计的各个方面，融合了定量方法和其他研究方法。本书篇幅较长，相对更多地关注定量技能以外的特点（在15章中有10章）。特别是第13章（关于双变量统计学），长达100页，涵盖了众多主题，如交叉表格分析、等级关联度量、均值差异检验、方差分析（ANOVA）、双变量回归以及相关系数等。随后的第14章则用68页篇幅对其中许多方法进行了多元版本的深入探讨，并引入了Logistic回归。

内容特点：

本书可能是在我们介绍的五本书中最全面的一本（可能仅次于Imai专注于定量研究的书籍），因此适合我们准备深入研究广泛材料并对每个主题进行深度探讨；

本书在第8至10章从定量和定性的角度集中讨论了收集原始数据的问题。这些章节分别描述了直接观察法、从现有来源收集数据以及调查研究方法；

本书在第15章包含了一篇由Becki Scola撰写的关于美国各州女性任职情况的真实研究报告注释示例，有助于我们了解实际政治科学研究实例及其项目组成部分为何被包含在内；

本书每章都包含新术语词汇表，书末还包含了综合词汇表以及正态分布p值表、t分布临界值表、卡方分布临界值表和F分布临界值表；

其他教学资源和配套用书：

在线数据集和学习资源访问以下网址：https://edge.sagepub.com/johnson8e。除此以外，该书还有一本由Jason D. Mycoff撰写的配套用书《Working with Political Science Research Methods: Problems and Exercises（第4版）》。

该配套用书不强调使用某一统计软件，也不要求进行大量数据分析，而是侧重让读者书写他们所学的概念、解释结果以及使用数据进行基本分析（例如创建频数表和计算平均值）。

二、注重解释定量方法的教科书

《Naked Statistics: Stripping the Dread from the Data》

By Wheelan, Charles. 2013. New York: W.W. Norton & Company. Paperback: $16.95. 

《赤裸裸的统计学》

中译本

北京：中信出版社，2013年11月出版

ISBN：978-7-5086-4215-4

主要内容：

本书涵盖了描述性统计学、相关系数、概率论、统计推断、民意调查和线性回归分析等内容。其重点放在了方法背后的直觉及如何解释结果上。书中的例子并非严格限定在政治领域，也不是完全从其他领域引述，而是覆盖了一系列广泛的主题，旨在与读者的经验相关联。

内容特点：

本书是我们所介绍的五本书中最易消化、技术性最弱的一本。因此，对于担心数学背景的文科生来说，这本书是极具吸引力。

因本书出版初衷是面向大众市场，因此尽可能地避免使用公式。但是，凭借这本书，我们就能学习到到方法背后的理论以及如何解读结果。但如果希望学习将公式应用于实际数据或使用统计软件实现统计方法，就需要搭配我们介绍的其他教科书。

本书没有词汇表、表格或补充数据集，偶尔出现在章节末尾的附录展示了少量公式和示例计算。这些章节附录涉及方差、标准差、均值、相关性、比例误差幅度以及t分布（重点关注回归系数的t检验）。

The Essentials of Political Analysis

By Pollock, III, Philip H. 2011. 4th edition.

 Washington: CQ Press. Paperback: $85.00.

 Bundled with R or Stata companion: $116.00.

 Bundled with SPSS companion: $145.00.

《政治研究量化分析指导：

原理、示例和习题》

中译本第4版

万卷方法丛书

重庆：重庆大学出版社，2020年7月出版

ISBN：978-7-5689-2162-6

主要内容：

本书在第1章描述了清晰定义概念和良好测量变量的重要性，并在第2章转而讨论不同层次度量上的描述性统计学。第3章解释了学生应该如何制定假设并提出现象的解释，包括对何为“可接受解释”的精彩说明。这一章还介绍了变量制图的重要性。第4章阐述了研究设计的逻辑以及控制的重要性。在铺垫好这些基础知识后，第5-9章全面进入了统计推断的内容。主题包括交叉列表、均值和比例的推断、均值差异检验、等级关联度量、相关性、线性回归以及Logistic回归。

内容特点：

本书列出了统计模型需要的所有公式，但是关于线性回归（第8章）和Logistic回归（第9章）的讨论依赖于直觉。

本书对Logistic回归的直觉理解是一大亮点，书中清楚地区分了概率、赔率以及对数胜算（log-odds）的概念，其中对教育程度对投票影响的一个优秀实例，很好地展示了Logistic回归是如何作为对数胜算的线性模型运作的。

本书在每一章结束时都包含练习题、突出显示专门词汇和索引关键术语。重要表格如概率分布的临界值会在文本首次使用时嵌入各章节中，而非集中在书末。因此，需要合理利用书前的表格清单非常重要。

其他教学资源和配套用书：

本书配有丰富的教学配套用书（包括SPSS、Stata和R）：《An IBM SPSS Companion to Political Analysis（第5版）》、《A Stata Companion to Political Analysis （第3版）》、《An R Companion to Political Analysis（第1版）》。本书及配套用书的数据集以及补充资料均可从以下网址获取：http://edge.sagepub.com/Pollock。

《量化社会科学导论》

中译本

上海：上海财经大学出版，2020年8月出版

ISBN：978-7-5642-3610-6

主要内容：

本书第1章介绍了R的基础知识；第2章从潜在结果框架出发引入因果性的概念，并展示了如何从这个视角分析实验性和准实验性数据；第3章描述了测量问题，展示了图形、双变量相关性甚至是聚类算法；第4章通过统计预测的视角引入线性回归；第5章着重于从数据中学习，包含了分析文本数据、网络数据和地理空间数据的例子；第6章和第7章深入挖掘了概率和统计推断背后的数学原理，这两章篇幅均显著长于其他章节。第7章内容尤其充实，占全书约20%。总结性的第8章指引读者在追求数据分析技能的过程中可能继续探索的方向。

内容特点：

本书的组织结构不同于其他教科书，每一章都围绕着一个更加具体的目标，并包含大量真实数据实例；其次，所有的真实数据实例都是互动式的，当每个概念被介绍时，都会随文提供R语言代码来实现这些例子，从而将理论与实践紧密结合在一起。

本书每一章末尾都围绕多个示例数据集设计了多个练习题，学生可以通过这些练习题在R语言中实践所学的方法。结合这些练习题和内文代码，阅读此书时无需额外的软件辅助材料。

本书结尾包含了一个独立索引，列出了书中所有使用的R命令，以便读者查找特定命令的使用示例作为参考。本书展示了如何在需要时快速地在R中计算临界值。

尽管本书对如何使用R语言的解释相当清晰，但在我们所介绍的者五本书中，它最具有技术性。对于不具备较好技术背景的学生来说，可能具有一定的学习壁垒。但是，学习完成后，我们掌握了R语言的使用、能绘制复杂的图表、能够从线性回归模型进行估计和预测、实施聚类分析（包括文本作为数据的分析）以及网络分析。后两者属于机器学习算法，在强调大数据应用的就业市场上尤其具有价值。

其他教学资源和配套用书：

本书在线提供了超过50个练习题，它们使用了社会科学领域实际已发表论文的真实数据。所有数据集和补充材料均可通过一个专门网站获取（相关信息也存储在GitHub上：https://github.com/kosukeimai/qss）。此外，还有一个基于R语言中“swirl”包的可安装课程，用于复习练习，这使得学习过程变得轻松且互动性强。

我们选择这五本书，在于其许多教授在采用这些教材后报告了积极的教学效果。但是，一本书究竟适不适合我们进行研究方法的入门学习，取决于我们自身的条件。当然，因为有了许多教学实践检验，这五本书中应当总有一本适合我们。

〇 排版：冉芷箐

〇 审校：大兰 杨晔