| 数据质量、前提假设与因果模型——社会科学定量研究之反思 |
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| 引用本文： | 许加明,陈友华.数据质量、前提假设与因果模型——社会科学定量研究之反思[J].社会科学研究,2020,2(2). |
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| 作者姓名： | 许加明 陈友华 |
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| 作者单位： | 南京大学社会学院,江苏 南京 210023;南京大学社会学院,江苏 南京 210023 |
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| 基金项目： | 国家社会科学基金重大项目“实现积极老龄化的公共政策及其机制研究”（17ZDA120）；江苏省社会科学基金青年项目“‘全面二孩’政策对江苏省人口变迁的影响研究”（16SHC003）；江苏高校哲学社会科学优秀创新团队建设项目“苏北发展与社会治理研究”（2017ZSTD018） |
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| 摘 要： | 在社会科学定量研究中，高质量的观察型数据的获取非常困难，导致后期进行的统计分析极有可能沦为一种低效甚至无效的数字游戏。任何一种统计分析方法都是建立在特定的前提假设基础之上的，社会科学定量研究中的很多前提假设本身可能就不成立，而且往往同时存在多种不同的前提假设可供任意选择，导致后期的分析结果充满不确定性与风险。在现实社会中，各种社会现象相互交织在一起，因而高度理想化的因果模型很难解释复杂的社会现实。应当通过定量研究范式的创新、定性研究范式的复兴以及大数据的运用，重构社会科学研究的新范式。
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| 关 键 词： | 定量研究 数据质量 前提假设 因果模型 |
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