如何成为一个量化研究员（一文看懂学习策略）

学方法贵在专精！只知皮毛似懂非懂，不如不学！开始学习之前，你必须了解选课策略这些重要的tips！要知道学习的顺序非常重要哦！

曾几何时我们都有这些困惑

# 在学习研究方法的路上#

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社会科学研究需要熟练掌握两方面的知识，一个是专业理论，另一个是研究方法。不同的专业有不同的理论，这可以在专业学习中来掌握；但不同的专业所用的研究方法基本上是相同的，它是可以跨出专业来学习的。

研究方法相当于研究工具，没有工具是做不出产品来的；特定的研究方法相当于特定的工具，针对解决不同的问题要用到不同的方法。所以说，从事科学研究的人，掌握一定的研究方法是一个不可回避的学习过程。

我们可以把社会科学研究方法分为三个层次：方法论，一般方法和特定方法。三者是密切联系在一起的，即后者是以前者为基础的。

方法论可以告诉你，是什么东西使社会科学研究成为了科学，即社会科学是什么样的，应该怎么做才是科学的；一般方法指的是适用于各门或多门社会科学的各种技术方法；而特定方法是指在一般方法基础上进一步发展出来的、只与特定学科有关的技术方法。

我们这里讲的研究方法主要涉及第一和第二个层面，重点是第二个层面的方法。

图1为研究方法的三个层次

在一般方法层面又分为定量研究和定性研究方法，而定量研究方法所涵盖的内容最多，也是社会科学研究中使用最为广泛的方法；规范的定性研究方法在中国使用的并不多。这主要是中国学者对定性研究有自己的理解，甚至把理论研究、思辨研究都称为定性研究，这是非常错误的。

中国的高考实行文理分科，这样会导致学习社会科学的学生在“先天”就害怕数学，从此对统计学产生了惧怕的心理，甚至产生放弃学习统计学的念头。尽管在社会科学领域大家都知道方法很重要，都渴望学习方法，但同时又缺乏自信。

因此，对所有学习研究方法的社会科学学者和学生来说，我们面临的第一项任务就是要消除大家对方法的惧怕心理，建立学习统计学的自信心。解决这一问题的最重要方法，就是要循序渐进地学习，从最基本的概念和基础的内容学起，切不可急于求成，跨越式或碎片化学习是学习统计学的大忌。

那么，什么是跨越式、什么是碎片化学习呢？一个正常的学习程序应该是一个存在先后顺序的系统。

首先学习A课程，因为这门课是其他所有课程的基础，然后再学B、C或D课程，因为这些课程的内容是以A为基础的，在这些课程里不会再去讲A的内容，只是假定大家都已经学过A课程了，A课程属于B、C或D课程的前修课；学过了B和C课程才可以学习E课程，学过了C和D课程才可以学习F课程等等。跨越式学习是指没有学过A课程就去学B或F课程，或者是学过A和C课程，没有学过B课程，就去学E课程，是学不懂的也就是说还没有学过基础知识和基本概念，或没有学过“前修课”，就去学更高一级的课程，那肯定是学不懂的。

图2为各门课程是一个叠加和递进的系统

碎片化学习是指只学习了某门课程的一小部分内容，而没有完整学习全部内容。比如统计学原理课程有10章的内容，但只学了3章；线性回归模型课程需要学习一个学期，但只学了3个小时。这样学习，会导致对某些内容“一知半解”、“似懂非懂”，而且会把统计学学“夹生”了。

因为研究方法课程是一个完整的体系，在进入这一知识体系以后，开始时某些没有搞懂的问题，随着学习内容的增加和深入会逐渐被放大，甚至会影响进一步的学习。

如果能够按照一个合理的路径来学习统计学， 你一定会感觉到统计学实际上并不难，我们的学员里有一些本科是学外语、中文或历史的，都把统计学学懂了，有些甚至专门教授统计学课程，成为社会科学定量研究方法的专家。

学习研究方法的路径

初级阶段Tips

“初级阶段”属于入门级，也属于必备的知识，主要包括“研究设计和研究方法、社会科学应用统计学原理、应用线性回归模型”三门课程。

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社会科学研究设计和研究方法属于所有社会科学研究方法类的第一门课。 做任何一项研究首先要做的就是研究设计，这门课主要介绍社会科学研究的思路、原则、研究方式，以及如何做研究设计，如何对研究对象进行测量，如何收集数据等一些具体方法，提高学员对整个研究思路和研究程序的理解。

这门课的技术性不强，也不需要使用数学，所以没有前修课要求。这门课学完以后有两个虚线箭头，一个指向“社会科学应用统计学原理”，另一个指向“质性研究方法”。这里之所以用虚线，意味着先学习“研究设计”这门课尽管可以有利于对后两门课的学习，但并不必需的。

图3为研究方法课程体系和逻辑路径

注：上图中我们给出了4门初级课（紫色）、6门中级课（蓝色）和6门高级课（橙色），这只是我们目前所开出的部分课程，但却是国际上社会科学界普遍使用的研究方法。

在学习了第一门课以后，就可以进一步把要学的研究方法分为量化（定量）研究方法和质性（定性）研究方法两大类。

“质性研究方法”更强调测量被研究对象的主观意志导致人的行为和认知的个体性、差异性和不确定性，特别是挖掘产生某种行为的动机和原因、寻求更为真实和客观的解释，从而更有利于人们理解深层次的原因。实际上质性研究方法又可以分成不同的种类，但在目前的教学中还没有分的那么细，所以在质性研究方面我们就只列出了一门课。

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“社会科学应用统计学原理”可以说是社会科学研究方法的第二门课，也是定量研究方法的第一门课。这门课讲的是统计学最基本概念和原理。对于从未学过任何统计学（不包括社会经济统计学）或者曾经学过但并没有真正理解统计学含义和真谛的学员，建议一定要选修这门课程。

统计看似是统计计数问题，实则是统计思维问题，思维通了，统计方法的学习就比较顺风顺水，否则百思不得其解。这门课学懂了，你才算真正“入门了”，否则永远都只是个“门外汉”。这门课只需要有中学数学基础就足够了，学起来简单且有趣，你甚至会爱上统计学。

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在“社会科学应用统计学原理”这门课学员会学到单变量和双变量数据和分析，那么要想得出科学的结论，还必须学习多变量分析方法，特别是回归分析模型。 “应用线性回归模型”是所有多变量模型的基础模型。它通常也被称为定量分析方法的第二门课，或模型类方法的第一门课。

任何其他统计模型都是在线性回归模型基础上或比照线性回归模型构建出来的，如果不了解线性回归模型，对其他模型的理解就会比较困难，而且在应用上，特别是在对模型结果的解释上也会经常出现错误。

然而，线性回归模型主要是针对因变量是连续变量的回归。由于社会科学中的变量绝大多数都是非连续型变量或者称作分类变量，所以针对分类变量的分析用线性回归模型往往是解决不了的，这时候就需要进一步接触学习中高级方法课程。

只有通关了初级阶段，你才有资格做研究，你才算是在研究方法领域打下了一个基础。

辅助课程·软件操作

在学习中高级课程之前，我们要求所有学员必须掌握至少一种统计分析软件，因为我们所学的所有统计学方法，都不需要自己做手工计算，全部都是要通过统计软件来进行计算的。换句话说，不学习或不使用统计软件，什么结果都计算不出来。

目前国内社会科学常用的统计软件主要是SPSS和Stata。前者学习和使用都更为简单，后者比前者略为复杂一些，但功能会更强。除此之外，也有人用SAS和R软件。SAS软件通常在流行病和统计学界用的比较多，R软件属于免费软件，功能非常强，今年在国际上非常流行，但学习起来会难一些。

如果说研究方法是做研究的工具的话，那么统计软件则是使用研究方法的工具。它使我们的计算更容易、更方便、更快捷。

尽管如此，一定要记住，软件仅仅是一种工具，并不承载任何“知识”，如果想通过软件来学习统计知识，则是不可能的。另外，在做研究时，使用什么方法是由研究者来决定的，而不是由软件来决定的，软件使用的是否合适取决于使用者，更取决于使用者对方法的理解。

我们将对这几类软件提供入门性课程，主要介绍软件的结构和基本操作；不过多介绍软件里面提供了各种分析方法，因为软件是照着方法写出来的，一旦学会了方法，自然就知道如何用软件做分析了。

所以对刚入门的小白或者方法学习不扎实的学员来说，希望大家在选课策略上一定要注意学习顺序，以每门课程学懂学精为目的，从整体上把握而不是泛泛地学个皮毛。

当然，要想把研究做得更好，还需要掌握更多的研究方法，并进一步学习后续课程。

最系统全面的社会科学研究方法课程

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责编/黄衍华

编辑/BOOLEY

主创/社科方法网编辑部

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