一、定量研究发展历程

讲座通过分析定量研究发展历程，发现第一代定量研究靠数据起家;第二代定量研究靠方法起家;第三代定量研究靠想法取胜;而好的定量研究想法是关键.紧接着围绕什么是好的想法，怎样提出好的想法一系列问题，得出“跨领域交叉研究"是一个好的方向。老师以其自身为例，表明他主要研究方向为婚姻家庭，但也会涉及到社会分层、工作满意度、人口流动等问题。

二、研究实例

第二部分老师以其自身研究经验为例,通过其自身研究成果的相似性,证明交叉研究的优势三篇论文均为交叉研究的方向，使用公开数据和常规统计方法,但都发表到社会学的主流期刊上，可以发现交叉研究的优势.

论文——"混合型”主观阶段认同:关于中国民众阶层认同的新解释

问题起源:转型期中国阶层结构变化，主要表现为阶层地位认同相对偏低，客观认同对主观认同解释力低，客观地位对主观认同的解释力有限.

三种解释:地位决定论、地位过程论、参照群体论

1.单一型 vs 混合型:单一型指研究对象自身客观社会地位;混合型指研究对象及其家庭成员戈德索普--对女性地位的传统观点:以家庭为基本分析单位，家庭的社会地位主要由男性家长的地位决定，女性的阶层认同主要由其丈夫决定，

2.戴维斯、罗宾逊:独立型、共享型、依附型;

3.赖特:直接阶级位置、间接阶级位置。接着根据配偶地位的影响、父母地位的影响、阶层认同偏差与混合型阶层偏差、婚姻的异质性匹配与阶层认同偏差、代际地位流动与阶层认同偏差、代际变迁中家庭变迁与对现代化和个体化理论的批判提出九个假设.

通过分析得到主要结论，并提出三点讨论:

①以家庭为单位，研究中国公民的主观阶层认同，且应当考虑包括父母在的大家庭;

②现实中，个体阶层认同的影响因素非常复杂，应当充分考虑不同群体之间的差异性;

③受中国传统文化，政治体制和社会结构的影响，中国的现代化进程有其自身的特点，因而不能简单沿用西方认为行之有效的现代化或个体化理论。

论文二——工作-家庭冲突、性别角色与工作满意度:基于第三期中国妇女社会地位调査的实证研究

问题起源:工作满意度是组织行为学中一个经典一题

影响满意度的因素包括收入,工作环境等;工作角度与其他社会角色的兼容性:工作-家庭冲突对工作满意度的影响存在性别差异;国内研究概括.

结论:

①无论是家庭影响工作，还是工作耽误家庭，员工都会对工作表达不满;

②男员工更可能因为工作而影响家庭儿女，员工更可能因为家庭而影响工作;

③虽然女性员工会感到顾工作对家庭的冲突越小,但是他们感到这种冲突对工作满意的影响更大。

如何缓解工作-家庭冲突?从工作角度来说，家庭友好型工作制度如何设计以及是否有需要注意的问题:从家庭角度来说，家人的支持是否以及在多大程度上能够缓解工作-家庭冲突也需要深入研究.

论文三--父母在、不远游:留守父母对子女流动范围的影响

三大理论:

1.传统劳动里迁移理论:追求预期经济收益的最大化，所以地区间在预期收入上的差距是驱使劳动力跨地区迁移的主要因素;

2.人力资本理论:关于迁移决策的微观研究;

3.新劳动力迁移理论:家庭决策而非个人决策，劳动力迁移是为了实现家庭整体福利的最大化。

接着通过考虑经济文化因素，赡养责任分配，群体差异等条件，提出八条假设.通过分析得到两条结论:

①有父母需要赡养,对个体流动范围仍有影响,但影响的方向和大小取决于老家是否有其他人能够承担起赡养起父母的责任;

②赡养责任对个体流动范围存在一定影响.

总结:

①好的定量研究是方法，数据和好的想法;

②跨领域交叉融合是一个重要途径.

三、问题整理

问题一:"如何根据一个研究确定所需的研究方法并快速的学习该方法用到自己的研究上?"

答:"这个我觉得是很多做调研的同学都会面临的一个问题，因为现在的方法很多，全部学会也是不太可能，而一般的基本方法大家都会，那么主要根据研究问题和所用的数据。"

问题二:"不同模型的自变量系数可以比较吗?"

答:“模型的系数有的是不可以比较的，而有的在比的时候，因为数据不同，仅仅比大小是有一定差距的。我们更应该关心的问题是，这个差距是不是有统计显著性的，所以在比较的时候不仅要看数据，还要做交互项的检验.

问题三:"第一个研究中，除了配偶，父母的影响，子女的社会地位会对结果造成影响吗?

答:"可以考虑，但需要数据的支持。在这里，我们更多的是考虑父母和家庭的影响，因为我们这里更多的是考虑代际传递，就是说父母有多少资源可以传递一下去。"

问题四:"怎么找某研究主题有的调研数据?"

答:"首先是看这个领域中最主要的研究者;其次，多关注国内外相关的杂志:然后可以多看看文献后高引的参考文献;可以多看一些国外的综述性杂志。"

问题五:"老师几个研究中所用的自变量和因变量都能通过数据得到很好的体现，那您是先了解调研数据再进行设计研究的吗?

答:"其实做定量研究，根据我个人的经验，就是你的理论和数据之间一个反复的碰撞。首先就是你要有一个大胆想法，你可以没有任何数据的支持，然后你希望找到一个数据可以验证你的想法，你就可以试一试这个时候你的数据的结果不一定可以验证你的想法,而你顺着你的数据的结果产生了另外一个想法，这就是你的理论和你的数据的第一次碰撞。然后同样的方法,你也可以从一个数据开始,从分析一个数据得到一个结果,然后通过结果去猜一猜产生一个想法。所以想法有时候是从数据中产生的，你拿你的数据和你的想法反复的碰撞然后他们就可以形成一个完整的研究。"

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