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前面我们讲了测量的基本过程
我们需要对一个复杂的模糊的概念
提出明确的定义
并且采用适当的变量或者指标
去进行测量
从而对于研究现象的特征去进行描述
比如我们用人均GDP这个变量
来描述国家
或者是地区的经济发展水平这个特征
就是测量
但是不同的变量所要描述的特征
可能是不一样的
比如说性别这一个变量
通常只包括男性或者是女性
这样两种选择
也就是两种特征
另外呢还可以再举一个例子
就业状况
可能包括有就业或者是没有就业
这两种类型
也可能会被进一步细分为全职就业
半职就业 临时工
完全没有就业
这样四个特征
那不管是两个类型
还是四种类型
我们在测量的时候
需要满足两个条件
第一是穷尽
也就是特征的取值
应当是穷尽了
这个变量所有的可能的特征
第二是互斥
也就是特征的每个取值之间
应当是互斥的
也就是类型之间应当没有重复
没有重叠
当然也有一些变量的特征并不是类别
而可能是具体的数值
比如说收入的金额的大小
GDP的多少等等
那么针对不同的变量
我们就需要了解
变量的不同类型以及测量的方式
总的来说变量的测量
可能包括四种方式
或者说是测量的四个层次
第一种是定类测量
也被称为定名测量
第二种是定序测量
第三种是定距测量
第四种是定比测量
定类和定序两种测量的方式
主要是针对分类变量
也就是变量的具体取值
所代表的只是类别或者是程度
而不是连续的数值
定距和定比测量主要是针对不执行变量
可能是连续的
是在一个区间范围内
都有可能出现的数值
那定类测量
本质上来说就是一种分类体系
就是对于研究对象的不同属性
或者是特征加以区分
标以不同的名称或者是数值
用来表征其类别
采用定类测量的变量
每一个取值所反映的
只是不同的性质 类别
或者是状态上的差别
但是不同的取值之间
并没有程度或者是数量上的差异
比如说刚才提到的性别
就是采用定类测量的一种变量
其他的例子
比如说职业
可能包括工人 农民 公务员 教师等等
职业的不同类型
我们可以分别赋予不同的数值
但是这些不同的数值所反映的
也只是职业类型上的差异
还有专业这样一个变量
有可能会包括数学 物理 化学
社会学 经济学等等
社会研究中的许多其他现象
比如说宗教信仰
婚姻状况 国别等等
都是采用定类测量的方式
我们尽管可以给每个专业
赋给一个数值
但是每一个取值都是只代表类型
而不代表大小或者程度上的差异
对于定类测量的变量
我们在分类和赋值的时候
就需要特别关注我们所区分出来的类别
是不是穷尽并且互斥的
比如说
如果我们想要研究职业类型
然而我们的取值却只包括了工人 农民
公务员 教师这样的四种类型
那么就是不穷尽的
还有很多其他的职业类型
就被我们忽略掉了
这样的一种测量就是不完整的
另外如果说
我们想要研究城市家庭的住房来源
那么我们也可能分出了这样的几种类型
这里我们会看到
第一类和第二类之间就是不互斥的
第一类商品房既包括了新商品房
也包括了第二类中间提到的
二手商品房
第二种测量的方式或者说测量的层次
叫做定序测量
也被称为等级测量
定序测量的每一个取值
也是对于不同现象的
不同的类型性质的度量
但是不同的取值之间
可以按照某种逻辑顺序
排列出大小 强弱 程度等等方面的差别
比如说教育程度
我们就可以区分出
小学及小学以下
初中
高中及中专
大专
大学本科
本科以上这样六种类型
它们之间存在着教育程度
由低到高的等级差别
对于这样六种类型
我们可以分别赋值
1到6这样的数字去表征
但是呢这种数字
并不是真正意义上的数字
他们只能反映教育程度的类型
每一个数字之间
也可以反映教育程度高低的差别
得分为5的人
他的教育程度是大学本科
那么就要高于得分为3的人
但是这种差别
不反映实际数量上的差异
因此我们可以对比
不同取值的大小程度的差异
这种差异
不是实际的数量上的大小的差别
再比如对于收入的研究
我们有时候会把家庭的收入
由低到高分成不同的档次
那么每一个档次
就是收入水平的一种类型
从这个例子我们会看到
收入水平取值为1
表明收入在两万以下
收入水平取值为2
表明收入是在2到4万之间
但是和刚才的例子类似
取值一和二之间只有程度的差别
而不能说得分为二的家庭
他的收入是得分为一的家庭的两倍
实际上我们会看到
得分为六的家庭收入是在15到50万之间
是远远的超过了得分为一的家庭的六倍
我们还可以再看一个例子
我们会经常涉及到
对于满意度幸福感
这样的主观态度的测量
这种测量我们也可以采取定序的方式
比如我们可以问一个居民
对于现在的住房条件的满意程度
一可以表示非常不满意
二表示不太满意
三表示差不多
四表示满意
五表示非常满意
那么1到5之间的取值
也是存在程度差异的
并且每两种程度之间是没有中间的取值
无论是定类测量还是定序测量
都是针对分类变量
这两种测量方式的每种取值
都只代表类型
所以呢不能够进行加减乘除这样的运算
相比前面两种分类变量的测量方式
定距测量和定比测量
通常都是针对连续变量的
也就是说它们的取值范围
不只是个别的类型
而是在一个区间范围内
任意的数值都有可能
定距变量和定比变量
都能够将社会现象区分出不同的类型
甚至是不同的等级
并且它们的取值
都能够反映实际数量上的差异
一个典型的例子
是测量温度时的摄氏度这样一个指标
我们不但可以知道今天的温度
是不是比昨天的高
我们也可以确切地知道
到底是高了多少度
比如说如果今天的温度是摄氏10度
昨天的温度是摄氏8度
那么我们可以说
今天的温度比昨天高了两度
另一个常见的例子是智商的测量
我们常常用IQ这样的一个指标
去测量智商
那么如果说一个人的智商是140分
那么他的确比IQ值是130分的人
要高十分
而IQ得分是130的人
又比得分120的人高出十分
这两个的差值都是十分
代表的是智商上的真实的差距
那要注意的是
定距测量的数值虽然可能出现零
但是这个零
却不是数学意义上的真正的零
就比如说
如果某一天的温度是摄氏零度
这并不代表当天就没有温度了
而只是反映出来
当天的温度达到了水的冰点温度
这个冰点温度在摄氏度中
被人为地确定为是零度
但这个零度并不是真实的零点
相反
零度或者说冰点的这个温度
也是温度的一个取值
从测量的角度上来说
任何一个值都有可能
被我们作为是一个参考的零点值
比如说在美国
测量气温采用的就不是摄氏度
而是华氏度
而华氏的零度就不是水结冰的冰点温度
而是冰点以下的32华氏度
所以对于定距变量的测量
它的取值是连续的
并且数值之间的差距
代表了真实的距离
但是定距变量的取值
并不是基于一个真实的零点
在这一点上就和定比测量不同了
比如说收入就是一个定比测量的变量
它的取值不但是连续的
而且收入为零
的确反映了真实的0值
也就是没有收入
收入这个变量的取值
不但反映了收入的类型收入的程度
而且收入5000的人
比收入3000元的人要高出2000元
收入3000元的人
又比收入一千元的人高出2000元
所以定比测量可以说
是同时具备了定类 定比 定距测量的特征
同时定比测量又是基于一个真实的零点
像我们刚才提到的GDP基尼系数
贫困人口的比例等等
它们都是采用定比测量的一些变量
那么从刚才讲到的关于温度的测量
有没有什么温度的指标
是采用定比测量的呢
实际上是有的
如果有兴趣的同学
可以去查阅一下
一个叫开尔文温度的这么一个概念
这样的一个指标体系
就是存在一个真实的零点的温度
这个叫绝对零度
有兴趣的同学可以去了解一下
好 我们可以小结一下
定类 定序
定距和定比四种测量方式
实际上是四种由低到高的四个测量的层次
那么这四种测量方式的不同特点
有什么意义呢
定类变量和定序变量
由于它的取值所反映的都是类型的不同
或者程度的差异
而不是真实的数值
所以我们不能够直接去进行加减运算
比如我们对于性别这个变量
我们不能够将一百个人的性别得分相加
或者去求平均值
而只能是区分出不同类型所占的比例
对于定距变量来说
我们可以进行加减运算
比如我们可以去计算
过去三天的平均气温是多少
我们也可以去计算
两个人的智商的差别到底有多大
我们也可以去看一下
今天的温度和昨天的温度
到底差了多少度
但是我们不能说
温度10度是温度5度的两倍
也不能说智商100的人
比智商50的人高一倍
但是对于定比测量的收入
这样的一个变量来说
我们既可以说
收入2000的人比收入一千的人高一千元
也可以说
收入2000元是收入1000元的两倍
也就是说对于定比测量来说
既可以做加减的运算
也可以做乘除的运算
-1.1 什么是社会研究
-1.2 什么是社会科学研究
-1.3 社会科学研究的出发点
-1.4 社会科学研究的核心
-1.5 社会科学研究的不同类型
-1.6 研究效度：评价研究的质量
-1.7 社会科学研究的伦理规范
-第一讲测试 理解社会科学研究
-2.1 研究设计的作用
-2.2 理论及因果关系
-2.3 基于变量的语言体系
-2.4 研究对象与分析单元
-2.5 研究的时间维度
-2.6 如何撰写研究计划书
-第二讲测试 研究设计
-3.1 研究问题的不同形式
-3.2 什么是好的研究问题
-3.3 研究问题与论证的逻辑
-3.4 选题从哪里来
-3.5 如何进行文献检索
-3.6 如何进行文献综述
-3.7 如何陈述研究选题
-第三讲测试 研究选题
-4.1 导言：研究方案设计
-4.2 研究策略选择I：检验因果效应
-4.3 研究策略选择II：因果机制与理论创新
--4.3 研究策略选择II：因果机制与理论创新（上）-视频
--4.3 研究策略选择II：因果机制与理论创新（下）-视频
-4.4 理解定量研究：基本过程和要点
-4.5 理解定性研究I：不同的范式基础
-4.6 理解定性研究II：基于建构主义的质性研究
-第四讲测试 研究策略
-5.1 导言：什么是概念化与测量
-5.2 从概念到变量：测量的基本过程
-5.3 测量的层次与方式
-5.4 概念的复合测量：指标体系与量表
-5.5 测量的信度
-5.6 测量的效度
-第五讲测试 概念化与测量
-6.1 导言：什么是抽样
-6.2 概率抽样：基本原理
-6.3 概率抽样：评估抽样误差
-6.4 概率抽样：抽样框的重要性
-6.5 概率抽样：基本形式
-6.6 概率抽样：几种特殊形式
-6.7 非概率抽样：基本原理与主要形式
-第六讲测试 抽样
-7.1 导言：什么是调查问卷？
-7.2 从研究问题到调查问卷
-7.3 确定问卷的结构
-7.4 选择提问的形式
-7.5 问题设计的注意事项
-7.6 问卷发放的不同形式
-7.7 问卷调查实施中的注意事项
-第七讲测试 问卷调查
-8.1 导言：什么是田野调查
-8.2 田野调查：基本过程
-8.3 田野调查中的数据收集
-8.4 观察：基本类型和要点
-8.5 定性访谈：基本类型与过程
-8.6 半结构式访谈：准备与实施
-第八讲测试 田野调查：观察与访谈
