書籍編號:RM03
 書        名:好研究如何設計?用量化邏輯做質化研究
 出版日期:2012.12.15
 作        者:Gary King, Robert O. Keohane,  Sidney Verba
 譯        者:盛智明、韓佳/ 林宗弘校訂
 規        格:15 x 21 cm
 頁        數:352頁
 定        價:380元
  I  S  B  N:978-986-6525-63-6

 

專業推薦

值得一讀再讀的好書。這本由三位知名學者合著的書,當年出版時,即為美國政治學界的盛事。對於從事質化研究的學者而言,這本書尤其具備參考價值。
黃長玲(台大政治系副教授)

本書論證精采,密度很高,對一些流行研究—例如對商學院之案例分析(總是選擇成功企業)的批評,令人拍案叫絕,光是避免犯下研究設計的重大錯誤這點,就值得讀者認真閱讀。
林宗弘(中研院社會所助研究員)

 

【內容簡介】

超越量化與質化之爭
尋找「好研究」的共同原理

◎近二十年來最重要的社會科學方法論經典 
◎哈佛三大重量級學者思辨結晶
◎哈佛、哥倫比亞、華盛頓、普林斯頓等大學「方法論課程」指定教材

在社會科學中,普遍存在兩種截然不同甚至對立的方法論典範:量化研究和質化研究。儘管壁壘分明,但社會科學家一直希望為兩者尋找共通準則。這種嘗試從來沒有間斷,本書是諸多嘗試中,最具影響力的一部作
這本由哈佛大學三大學者合著的經典,反駁了質化學者對於量化研究的種種偏見,對質化研究諸多「不科學」之處提出犀利批評,並期盼質化學者運用量化分析的嚴整邏輯,讓研究變得「更科學」。
這種觀點在社會科學界引起極大震撼,激起方法論的大論戰,自出版二十多年來與之論辯的文章與專書不斷,至今對於捍衛質化方法的研究者來說,依然構成重大挑戰。

「好研究」的共同特色
◎選擇對現實世界重要的問題來研究
◎選用可證偽的理論
◎有根據地選擇個案:避免只選擇符合理論假設的個案
◎以描述推論與解釋為目的
◎公開研究過程:研究者會清楚報告他們收集和分析資料的方法
◎報告不確定性:社會科學處理的是高度複雜的社會現象,研究者的推論出自於不完整的資料與測量,很難完美無缺,因此必須報告結
論的不確定性有多少

 

【作者簡介】

Gary King
哈佛大學政府學系教授、哈佛大學量化社會科學研究所主任。主要研究興趣在於「統計理論的創新與應用」,研究涵蓋政治學方法論的重要主題,例如「遺漏資料」、「區位謬誤」與「貝式統計」等。他是同時代政治學家中,論文被引用率最高的學者,擁有三十多個「最佳」獎項和美譽。

Robert O. Keohane
普林斯頓大學伍德威爾遜學院國際關係學教授,曾擔任過美國政治學學會和美國國際研究學會主席。以「國際關係研究」聞名於世,對全球政治理論和美國對外政策有精闢見解。

Sidney Verba
在哈佛大學政府學系執教三十五年,曾任美國政治學會理事長,以及美國國際研究學會的副理事長。研究主題包括美國的政治參與、政治平等、社會輿論、政治態度與政治行為等重要民主政治議題。

 

【譯者簡介】

盛智明
香港科技大學社會科學部博士候選人,主要研究方向:社會運動與集體行動、社區治理、公衆輿論和政治態度,以及衝突解決機制研究

韓佳
香港中文大學政治與行政學系博士。曾任職於香港浸會大學新聞系和香港中文大學政治與行政學系。現為上海財經大學公共管理系講師。研究興趣包括東亞發展的政治經濟學、當代中國政治、政治學的量化分析、文化政策以及流行文化的政治學。

 

【目錄】

中文版序 
量化的逆襲?—從KKV出版二十年談起(林宗弘)
超越量化與質化研究法之爭(盛智明) 
前言
1 社會科學中的「科學性」
1.1 導論
1.2 研究設計的要素
1.3 本書主題

2 描述推論
2.1 一般性知識和特殊事實
2.2 推論:資料收集的科學目的 
2.3 質化研究的形式模型 
2.4  資料收集的形式模型 
2.5 摘要歷史細節 
2.6 描述推論 
2.7 判斷描述推論的標準 

3  因果律與因果推論 
3.1 定義因果律
3.2 闡明因果律的替代性定義 
3.3 估計因果效應所須的假設 
3.4 判斷因果推論的標準 
3.5 構建因果理論的準則 

4 選對案例
4.1 不明確的研究設計 
4.2 隨機選擇的侷限 
4.3 選擇性偏誤 
4.4 有意識的選擇觀察值 

5 免於犯錯
5.1 測量誤差 
5.2 不把相關變項包括在內:偏誤
5.3 將無關變項納入研究:無效性 
5.4 內生性 
5.5 估計解釋變項的值 
5.6 控制研究環境

 

【精彩試讀】

這是一本關於社會科學研究的書。我們有個實踐性的目標:設計出能有效推論社會生活與政治生活的研究。討論主要集中於政治學領域,但論點也適用於社會學、人類學、歷史學、經濟學和心理學等其他學科,以及法律證據、教育研究和臨床論證等非學科型研究領域。

本書並不是一本關於社會科學哲學的書,也不是一本關於諸如抽樣調查設計、田野調查實作或統計資料分析等特定研究工作的指南。這是一本關於研究設計的書:如何提出研究問題並以學術的方式作出有效的描述推論和因果推論。因此,本書處於抽象的哲學爭論與研究者實作技術之間的中間地帶,關注所有社會科學研究背後潛藏的基本邏輯。

我們寫作此書的主要目標是應用同一套推論邏輯,將一般所謂的「量化」研究和「質化」研究的兩種研究傳統連結起來。這兩種研究傳統看上去迥然不同;有時它們的確看似敵對。我們認為這些差異主要來自研究風格和具體技巧的不同。兩種研究背後都有相同邏輯作為基本框架。量化研究方法傾向於清晰闡述這一邏輯並予以形式化,但優秀的質化研究也是以相同的推論邏輯為基礎。如果所有質化和量化研究者在研究設計過程中,都更注意這一邏輯,他們將從中獲益。

本書的主要目的在於說明,量化研究傳統和質化研究傳統之間的差異只限風格,這些差異在方法論上和實質上並不重要。所有好研究都能被理解為—的確,被最好地理解為—源於相同的內在推理邏輯。量化研究和質化研究都可以是有系統的和科學的。歷史研究也能是分析性的,透過有效的因果推論過程來獲得對可替代性解釋的評估。歷史學或歷史社會學與社會科學並不抵觸(Skocpol 1984: 374-86)。

大多數研究都不能明確歸類為質化研究或量化研究。最好的研究經常綜合了兩者的特徵。在相同研究中,研究者可能獲得某些適合統計分析的資料,也獲得一些同樣重要但不適用統計分析的資料。社會、政治或經濟行為的模式和趨勢,比人們觀念的變動或因特殊的個人領導者而產生的差異,更適於量化分析。如果我們想理解這個迅速變遷的社會世界,我們既需要包含那些不能被輕易量化的資訊,也需要擁有那些易於量化的資訊。此外,所有社會科學都需要相互比較,才能判斷哪些現象在程度上(如:數量差異)或本質上(如:性質差異)「更」類似或「更不」類似。

我們並不試圖將所有社會科學家都趕出圖書館,逼進計算機中心;也不試圖用結構性訪談來替代個性化的交談。反之,我們指出,當研究者注意到科學推論的準則時(這些準則有時在量化研究陳述得更清晰),非統計研究將產生更多可靠的結果。界定明確的統計方法是量化研究的堅實基礎,它所代表的是,適用於各種研究的抽象形式模型,甚至對於那些變項不能被數據化測量的研究也是如此。正由於統計模型是抽象的,甚至有點不切實際的性質,才能如此清晰地展現推論準則。

我們討論的推論準則,對社會科學家認為重要的議題而言,有時無關緊要。政治生活中,許多重要問題—諸如代理人(agency)、責任義務(obligation)、公民權(citizenship)、主權(sovereignty),以及民族國家(national societies)與國際政治之間的適當關係等概念—都是哲學層面而非經驗層面的問題。但是這些準則與所有旨在了解真實世界面貌的研究都相關。事實上,社會科學與隨意觀察之間的差別就在於,社會科學尋求對完善調查程序的系統性運用以達致有效的推論。在這裡我們聚焦於經驗研究,意味著迴避了社會科學哲學的許多議題,諸如後現代性的影響、真理的存在與本質、或相對主義及相關主題的爭論。我們假設獲取外部世界的某些知識是可能的,但這些知識總是不確定的。

此外,我們的準則體系並沒有暗示我們的實驗必須盡善盡美(如果這樣的實驗存在),或在作出有效社會科學推論之前就必須收集到所有相關資料。即使資訊很少,重要的議題還是值得研究。在這種情況下,應用任何研究設計的結果都會產生相對不確定的結論,但只要坦誠報告不確定性,此類研究仍將大有用處。有限的資訊通常是社會調查的必然特徵。因為社會變化日新月異,任何結論都有很高的不確定性,那些有助於理解這些變遷的分析,需要我們同時描述並理解之。有時問題變得太快,因此即便使用最有效的科學方法收集到的資料也早已過時。若是一個神智失常的人揮著一把斧頭向我們衝來,那麼寫個五頁有關精神病的問卷調查來應對,恐怕並非上策。Joseph Schumpeter曾經引用愛因斯坦的話,「一旦我們的命題是確定的,它們對理解現實就一無是處;只要它們說明了現實,它們必然是不確定的。」(Schumpeter 1936/1991: 298-99)。儘管很難達到確定性,但我們可以藉由注意科學推論的準則,來提高結論的信度、效度、確定性和誠實性。我們提倡的是試圖對世界做出描述推論和因果推論的社會科學。那些不認同部分和不完全可知論之預設的人,以及不以描述性理解和因果性理解為職志的人,恐怕無法在本書獲得啟發,也無法領略本書涉及的典範爭論。

總之,我們無意對科學的經驗研究提供處方。我們提供的是一些告誡和準則,用意在於磨練思維而非扼殺思想。在量化和質化研究中,我們將推論的理論標準應用於固有不完美的研究設計和經驗資料上,這種應用本身亦非盡善盡美。任何有意義的準則都允許例外,但我們希望能明確評估這些例外,估計它們對研究信度的影響,並且坦白回報結論的不確定性。我們追求的不是教條,而是耐得起考驗的思想。

----- 更多精彩內容,請見《好研究如何設計?》

 


 

 

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