统计学方法在社会学中的应用

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1、统计学方法在社会学中的应用chenyangOO7收录于2007-05-02阅读数:公众公开原文来源统计学在社会学中的应用——1950-2000:一个简要的回顾发表日期:2006年12月23日岀处:北京大学社会调查研究中心作者:Adrian.E.Raftery本页面已被访问2625次统计学方法在社会学中的运用已经成功地走过了半个世纪,它对提高社会学这门学科的科学研究水平做岀了巨大的贡献。根据研究者所使用的数据类型的不同,我将战后统计学方法在社会学中的应用过程分为三个层叠的时期。第一代统计方法起于1940年代晚期,研究者主要运用交互表(cros

2、s-tabulations)的方法,同时对关联测量(measuresofassociation)和对数线性模型(log-linearmodels)倾注了许多心血,可以说这是社会学对统计学贡献最大的一个领域。第二代统计方法始现于1960年代,这一时期的研究者主要面对的是个体层次的调查数据,同时他们将注意力集中在具有线性结构关系(LISREL)的因果模型和事件史分析(eventhistoryanalysis)上。第三代统计方法在1980年代晚期就已经初现端倪,研究者所处理的数据已经不能简单地归入上文所述的任何一个范畴。一方面是因为这些数据都具有

3、与众不同的形式,比如文本和口述,另一方面是因为在与空间的和社会网的数据联系时,依赖性已经成为一个至关重要的方面。尽管有许多新的挑战,但用统计学方法研究这一领域的条件已经成熟,最近,几个主要的研究机构已经开始在统计学和社会科学领域展开新的探索。1引言2第一代统计方法:交互表(Cross-Tabulations)2.1分类数据的分析(CategoricalDataAnalysis)2.2潜在类别模型(LatentClassModel)2.3假设检验和模型选择(HypothesisTestingandModelSelection)3第二代统计方法

4、:个体层次的调查数据(Unit-LevelSurveyData)3.1对职业地位的测量(MeasuringOccupationalStatus)3.2结构方程模型的诸多应用(TheManyUsesofStructuralEquationModels)3.3事件史分析(EventHistoryAnalysis)3.4二分因变量(BinaryDependentVariables)3.5其他有限因变量(OtherLimitedDependentVariables)3.3多层次模型(MultilevelModels)3.4缺省数据(MissingD

5、ata)3.5因果关系(Causality)4第三代统计方法:新数据,新挑战,新方法(NewData,NewChallenges,NewMethods)4.1社会网络和空间数据(SocialNetworksandSpatialData)4.2文本和定性数据(TextualandQualitativeData)4.3叙述和序列分析(NarrativeandSequenceAnalysis)4.4仿真模型(SimulationModels)4.5宏观社会学(Macro-sociology)5讨论参考文献1引言为了纪念千禧年的来临,美国统计学会月

6、刊(JournaloftheAmericanStatisticalAssociation)干1

7、登了一个由大约50篇短文组成的连载,每篇短文都着力概括统计学中的某一领域在即将过去的一个世纪所取得的进展。这一计划的初衷在于将统计学中一些最优秀的成果做一总结,并且突出未来研究中的具有潜力的领域。我写作了有关统计学在社会学中应用的那篇论文(Raftery,2000)。其他几篇相关的论文或许会对那些对社会学方法论感兴趣的读者有帮助,这些文章涵盖了列联表(contingencytable),对数线性模型(Fienberg,2000),因果推理在社会科

8、学中的应用(Sobel,2000),人口学(Xie,2000),政治学方法论(Beck,2000),计量心理学(Browne,2000),经验方法在法律科学中的应用(Eisenberg,2000)等诸多领域。在我这篇论文的初稿问世后,许多同事都对我的文章发表了评论,其中有许多评论正确地指岀了我在文章中不慎遗漏的该领域的一些重要发展。然而,由于美国统计学会月刊给我的篇幅有限,我不可能将这些遗漏的部分全部补充进来。幸运的是,社会学方法论{SociologicalMethodology)编辑MichaelSobel和MarkBecker请我撰写一

9、篇在此基础上有所扩展的专题论文,或许这篇论文能够为这一不断发展的研究领域提供一个更为合适的概括。社会学起源于十九世纪中期,孔德(他首先引进了“社会学”一词),马克思,韦伯和涂尔干

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