2018年陕西师范大学政治经济学院804社会学研究方法考研强化五套模拟题
● 摘要
一、基本概念
1． 参数值
【答案】参数值又称为总体值，它是关于总体中某一变量的综合描述，或者说是总体中所有元素的某种特征的综合数量表现。在统计中最常见的总体值是某一变量的平均值。
2． 折半信度
【答案】将研究对象在一次测量中所得的结果，按测量项目的单双号分为两组，计算这两组分数之间的相关系数，这种相关系数就叫做折半信度。折半信度与复本信度的情况类似，它要求前后两个部分的项目的确是在测量同一个事物或概念。一旦二者所测量的并不是同一个事物或概念，那么，研究者就无法用它来评价测量的信度了。
3． 实证主义方法论
【答案】实证主义方法论认为，社会研究应该向自然科学研究看齐，应该对社会世界中的现象及其相互联系进行类似于自然科学那样的探讨。要通过非常具体、非常客观的观察，通过经验概括得出结论。同时，这种研究过程还应该是可以重复的。在研究方式上，定量研究是实证主义方法论的最典型特征。
4． 问题的可行性
【答案】问题的可行性，是指研究者是否具备进行或完成某一研究问题所需要的主、客观条件。在许多情况下，越是具有重要价值和创新性的研究问题，它所受到的主、客观限制往往也越多。主观限制是指研究者自身条件方面的限制。客观限制是指进行一项研究时受到的外在环境或条件的限制。
5． 集中填答法
【答案】集中填答法的具体做法是:先通过某种形式将被调查者集中起来，每人发一份问卷; 接着由研究者统一讲解调查的主要目的、要求、问卷的填答方法等事项; 然后请被调查者当场填答问卷; 填答完毕后再统一将问卷收回。收回问卷的方式可以采用投入问卷回收箱的办法，以消除集中填答法所带来的某些心理顾虑。
集中填答法的优点如下:
（1）比个别发送法更为节省调查时间、人力和费用;
（2）比邮寄填答法更能保证问卷填答的质量和回收率。
集中填答法的局限如下:
（1）许多调查研究的样本根本不可能集中，而一旦被调查者不能集中，这种方法的优点自然也就不复存在:
（2）将众多的被调查者集中在一起，有时会形成某种不利于个人表达特定看法的“团体压力”或“相互作用”。
二、思考与实践
6． 请谈谈相关分析与因果分析的区别与联系。
【答案】（1）相关分析与因果分析的含义
①相关分析
所谓相关，就是指两个变量间存在一种连带关系，即当一个变量的值发生变化时，另一个变量的值也相应地发生变化。相关分析就是以一个统计值表示变量与变量间的关系，这个统计值称为相关系数。通常大多数相关系数取值在0与士1之间，0代表无相关，士1代表完全相关，相关系数越大，表示相关程度越强。相关系数前面的正负号表明相关的方向，正相关系数表示，当一个变量的值增大时，另一个变量的值也增大; 而负相关系数则表示，当一个变量的值增加时，另一个变量的值却在减少。
②因果关系，是指某个因素的存在一定会导致某个特定结果的产生。因果分析是为了确定引起某一现象变化原因的分析，主要解决“为什么”的问题。因果分析就是在研究对象的先行情况中，把作为它的原因的现象与其他非原因的现象区别开来，或者是在研究对象的后行情况中，把作为它的结果的现象与其他的现象区别开来。回归分析是一种因果分析，它是根据两变量间关系的具体形态，选择一个合适的数学模型，用来近似地表达变量间平均变化关系，这个数学模型就是回归模型。
（2）相关分析与因果分析的区别
①相关分析的目的在于了解两个变量之间的关系强度，即用相关系数来描述x 和Y 两个变量之间的共变特征。
因果分析的目的在于了解一个变量怎样随另一个变量变化而变化。
②相关分析中，两个变量之间的关系是双向的，不涉及两个变量间的因果关系。也就是说回归分析可以不分自变量和因变量。
因果分析表示一种因果关系，可以进行预测，必须明确自变量和因变量。
（3）相关分析与因果分析的联系
①因果分析以相关分析为基础，只有两个变量之间存在高度的相关关系时，因果分析才有意义。
②一般先进行相关分析，测定现象之间的相关程度大小，进而决定是否进行因果分析，推断出变量之间的因果关系。
7． 文献研究方式区别于其他几种研究方式的本质特征是什么?
【答案】文献研究是一种通过收集和分析现存的，以文字、数字、符号、画面等信息形式出现的文献资料，来探讨和分析各种社会行为、社会关系及其他社会现象的研究方式。
其他几种研究方式都具有一个共同的特点一一它们都要接触研究对象，都要收集和使用直接从社会成员那里获得的第一手资料。而文献研究方式则与它们有一个显著的不同，就是它的不介入性和无反应性，它不是直接从研究对象那里获取研究所需要的资料，而是去收集和分析现存的，以文字、数字、图片、以及其他信息形式存在的第二手资料一一文献资料。
8． 试简要说明变量的四种类型。
【答案】变量的定义:一般来说，概念可以分为两种类型:一类概念仅仅标识某类现象。另一类概念则往往包括若干个子范畴、属性或亚概念，它们反映出概念所指称的现象在类别、规模、数量、程度等方面的变异情况。
根据变量取值的性质不同，可以把变量分为类别变量、顺序变量、间距变量和比率变量四种类型。对应的测量层次分别称为定类层次、定序层次、定距层次和定比层次。
（1）类别变量，也称为定名变量，在本质上是一种分类体系，即将研究对象的不同属性或特征加以区分，标以不同的名称或符号，确定其类别。
（2）顺序变量也称为等级变量。定序变量的取值可以按照某种逻辑顺序将研究对象排列出高低或大小，确定其等级及次序。或者说，定序变量可以按某种特征或标准将对象区分为强度、程度或等级不同的序列。
（3）间距变量也称为等距变量或区间变量它不仅能够将社会现象或事物区分为不同的类别、不同的等级，而且可以表示它们相互之间不同等级的间隔距离和数量差别。
（4）比率变量也称为等比变量或比例变量。比率变量除了具有上述三种测量的全部性质之外，还具有一个绝对的零点（有实际意义的零点）。所以，它表示的数据既能进行加减运算，又能进行乘除运算。
上述四种变量的测量层次是由低到高，逐渐上升。测量高层次变量的方法具有测量低层次变量方法的所有功能，即它既可以测量低层次测量可以测量的内容，也可以测量低层次测量所无法测量的内容; 同时，测量高层次变量的测量方法还可以作为测量低层次变量的测量方法处理。
9． 抽样设计的基本原则是什么?
【答案】抽样设计的基本原则有以下方面:
（1）目的性原则，是指在进行抽样方案设计时，要以课题研究的总体方案和研究的目标为依据。以研究的问题为出发点，从最有利于研究资料的获取，以及最符合研究的目的等因素来考虑抽样方案和抽样方法的设计。
（2）可测性原则，是指抽样设计能够从样本自身计算出有效的估计值或者抽样变动的近似值。在研究中通常用标准误来表示。这是统计推断必需的基础，是样本结果与未知的总体值之间客观的、科学的桥梁。通常，只有概率样本在客观上才是可测的，即概率样本可以计算出有效的估计