01 / 导读
导读
引用
Kellstedt, P. M., & Whitten, G. D. (2018). The Fundamentals of Political Science Research (3rd ed.). Cambridge University Press.
章节概要
第三版共十二章，另有四个简短的附录（卡方和t的临界值，以及二项logit和probit模型的联结函数），后附参考文献和索引，剑桥大学出版社标注的篇幅为340页。每章以概述开头，以“本章引入的概念”和习题结尾。全书的顺序是有意安排的：先是因果理论（第1—4章），然后是测量与描述（第5—6章），再是概率与推断（第7—8章），最后是回归（第9—12章）。出版社说，本书采用研究设计与实证分析相结合的方法，使学生能够提出并检验因果理论。第三版序言补充说，新增的“Your Turn”小栏目要求学生把各章的内容应用到新的情境中。
第1章：政治的科学研究
开篇一章问什么是政治学，并把科学方法呈现为对因果解释的探寻。它介绍变量与因果解释、政治模型，以及一组“行路规则”：关注因果关系，不要让数据单独驱动理论，只考虑经验证据，把意识形态和规范性陈述放在门外，同时追求普遍性和简约性。
第2章：理论建构的艺术
如何构建理论。各节涉及良好的理论建构策略、有趣的研究问题和变异、利用文献而不被文献淹没、对原因作形式化思考（效用、期望效用与投票率之谜），以及对制度的关注。第三版扩充了本章，新增一节“发展原创理论的三种策略”，其中包括由一个Z变量调节既有X—Y关系的情形，另增一节讲如何在前人工作的基础上展开研究。
第3章：评估因果关系
关于因果关系的一章。它从日常的因果语言讲起，然后提出确立因果关系的四道障碍，以及不控制其他可能原因时会出现什么后果。三个政治学例子，即生活满意度与民主稳定、种族与政治参与、对“启智计划”（Head Start）的评估，说明了这个问题为什么重要。
第4章：研究设计
比较是确立因果关系的关键。本章涵盖实验设计及其与四道障碍的关系、随机分配与随机抽样的区别、准实验和实验的缺点，以及横截面和时间序列两种形式的观察性研究。第三版新增一节，讲如何剖析其他学者的研究。
第5—6章：测量感兴趣的概念；了解你的数据
早期版本中这两章合为一章，第三版把它们拆开。第5章讲社会科学测量：概念清晰、信度、测量偏差、效度及其关系，并以测量民主和测量政治宽容两个争议为例。第6章引入描述统计：变量的测量尺度（分类、顺序、连续）、描述分类变量和连续变量的方法，以及描述统计和图表的局限。
第7章：概率与统计推断
总体与样本、概率基础、中心极限定理和正态分布。总统支持率的例子引出了抽样问题，包括手机时代的随机抽样和样本量的影响；第三版新增了一节，讲随机抽样面临的挑战。
第8章：双变量假设检验
双变量假设检验与因果主张、如何在各种检验之间选择，以及p值和统计显著性的逻辑与局限。三种检验得到详细演示：列联表分析、均值差检验和相关系数。序言说，本版扩充了卡方检验和列联表分析的逻辑。
第9—10章：双变量回归模型；多元回归：基础
第9章介绍两个变量的OLS回归：拟合直线、估计、度量不确定性（均方根误差、R平方、置信区间、单尾和双尾检验）以及OLS背后的假设。第10章转向多元回归：解释、比较效应大小、统计显著性与实质显著性、不控制某个变量的后果、一个来自贸易文献的例子，以及新增的关于构建和撰写回归表格的一节。
第11—12章：多元回归模型设定；受限因变量与时间序列数据
第11章涵盖虚拟自变量、交互假设、异常值与有影响力的个案以及多重共线性。第12章讨论虚拟因变量，包括线性概率模型、二项logit和probit，以及时间序列问题，如滞后、趋势与伪回归、差分因变量和滞后因变量，并以经济与总统声望为例。
核心概念
第1—4章：因果理论与设计
- 变量与因果解释：自变量和因变量的词汇。
- 四道因果障碍：第3章中用来判断因果主张的清单。
- 实验设计与观察性设计：第4章的主要划分。
- 随机分配与随机抽样：第4章各节标题特别点出的区别。
第5—8章：测量、描述与推断
- 效度与信度：测量一个概念的两大问题。
- 测量尺度：变量是分类的、顺序的还是连续的。
- 中心极限定理：由样本了解总体的基础。
- p值与统计显著性：双变量检验的逻辑与局限。
第9—12章：回归
- OLS回归与拟合优度：拟合直线，并用R平方和均方根误差来判断。
- 多元回归：控制其他变量以分离出某一效应。
- 虚拟变量与交互项：纳入分类变量和条件性假设的方法。
- logit、probit与时间序列问题：第12章的主题。
评析
优点
- 从理论到回归一以贯之。 章节顺序遵循一个思路：先构建因果理论，再确立好的检验需要什么，然后学习执行检验的统计方法。学生在接触回归之前就明白为什么要用回归。
- 让不擅长数学的读者也能接触技术内容。 出版社说，本书使可能被数学吓到的学生也能接触技术性内容，每章结尾都有概念清单和习题。
- 对因果与设计的论述相当充分。 第3、4章在引入任何统计之前，用近50页讲因果推理和研究设计。
- 实用指导。 书中有关于如何利用文献、如何呈现和撰写回归表格，以及如何剖析其他学者研究的建议。
- 配套材料。 剑桥列出了免费资源和仅供教师使用的资源，以及第三版的SPSS、Stata和R配套手册，因此可以与课程使用的软件搭配。
局限
- 偏重定量。 前四章之后，全书讲的是统计和回归。定性方法和案例研究没有专门章节。
- 后面的章节技术性最强。 第11、12章（交互项、有影响力的个案、多重共线性、logit与probit、时间序列）假定第9—10章的回归逻辑已被掌握，所以短课程停在第10章也是合理的。
- 部分例子与美国政治相关。 目录中可见的若干例子（总统支持率、投票率、总统声望、启智计划、美国的种族与政治参与）来自美国，不过民主和贸易等其他例子是比较性的。
- 没有找到独立书评。 以上评价依据目录、序言和出版社的介绍。
在课程中的定位
这是研究方法类书籍中使用统计的主要教科书。Shively和Endersby的The Craft of Political Research是更短、非技术性的替代选择，涵盖设计与测量，只用三章讲统计；它是更温和的第一本读物，而对将亲自做回归的学生，Kellstedt和Whitten是更好的选择。Halperin和Heath的Political Research: Methods and Practical Skills是范围更广的方法教材，也涵盖定性方法和社会科学哲学，适合计划自己做项目的学生。
King、Keohane和Verba的Designing Social Inquiry与Gerring的Social Science Methodology讨论的是定性与定量研究如何共享推断标准；前者最好在读完Kellstedt和Whitten关于因果的章节之后再读，后者是研究生层次的论著。Shepsle的Analyzing Politics介绍理性选择和形式理论，与第2章中“形式化思考”一节相关。
如何使用本书
本书适合政治学研究方法第一门课的本科生，以及需要阅读定量政治学文献的学生。出版社说，本书使可能被数学吓到的学生也能接触技术性内容，而且第9章有一节专门讲回归的最低数学要求。
一个学期的实用安排：
- 第1—4周：第1—4章。 慢读并做习题，尤其是第3章的四道因果障碍。即使你从不做回归，它们也很有用。
- 第5—8周：第5—8章。 测量、描述与推断。使用“Your Turn”小栏目和章末习题。
- 第9—12周：第9—12章。 回归。第9—10章是核心；第11—12章可根据课程所用数据的需要有选择地布置。
- 配合阅读。 使用与课程相符的数据集和SPSS、Stata或R配套手册，复现第8—10章中的一个例子。读完第10章后重读第3章，检查你的回归结果是否支持因果主张。