好研究如何設計？：用量化邏輯做質化研究

　　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品。

　　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

本書特色

　　涵蓋研究設計的每個步驟
　　從提出問題、尋找理論、選取個案和觀測值、檢驗理論與資料的正確性、發現因果關係、最後到報告結論，涉及方法論所有面向

　　詳細討論方法論的重要概念
　　包括描述推論、因果推論、可觀察意涵、單位同質性、選擇性偏誤、平均因果效應、測量誤差、內生性

　　清楚的實例說明，拆解經典著作的研究設計
　　包括《使民主運轉起來》（Robert Putnam）、《抵制保護主義》（Helen Milner）、Stalinist Political Economy（Nina Halpern）、The State and Poverty in India（Atul Kohli）、Hegemony and Culture（David Laitin）

　　理論與實際操作兼具
　　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。
　
　　適用領域
　　政治學、公共行政、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。

　　適用課程
　　質化研究、研究方法、社會科學方法論、研究設計、比較研究、國際關係研究、因果推論

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、公眾輿論和政治態度，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。

好的量化研究與好的質化研究，背後的邏輯並沒有不同
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。