The Fundamentals of Political Science Research（政治學研究基礎）

引用

Kellstedt, P. M., & Whitten, G. D. (2018). The Fundamentals of Political Science Research (3rd ed.). Cambridge University Press.

章節概要

第三版共十二章，另有四個簡短的附錄（卡方和t的臨界值，以及二項logit和probit模型的聯結函式），後附參考文獻和索引，劍橋大學出版社標註的篇幅為340頁。每章以概述開頭，以“本章引入的概念”和習題結尾。全書的順序是有意安排的：先是因果理論（第1—4章），然後是測量與描述（第5—6章），再是機率與推斷（第7—8章），最後是迴歸（第9—12章）。出版社說，本書採用研究設計與實證分析相結合的方法，使學生能夠提出並檢驗因果理論。第三版序言補充說，新增的“Your Turn”小欄目要求學生把各章的內容應用到新的情境中。

第1章：政治的科學研究

開篇一章問什麼是政治學，並把科學方法呈現為對因果解釋的探尋。它介紹變數與因果解釋、政治模型，以及一組“行路規則”：關注因果關係，不要讓資料單獨驅動理論，只考慮經驗證據，把意識形態和規範性陳述放在門外，同時追求普遍性和簡約性。

第2章：理論建構的藝術

如何構建理論。各節涉及良好的理論建構策略、有趣的研究問題和變異、利用文獻而不被文獻淹沒、對原因作形式化思考（效用、期望效用與投票率之謎），以及對制度的關注。第三版擴充了本章，新增一節“發展原創理論的三種策略”，其中包括由一個Z變數調節既有X—Y關係的情形，另增一節講如何在前人工作的基礎上展開研究。

第3章：評估因果關係

關於因果關係的一章。它從日常的因果語言講起，然後提出確立因果關係的四道障礙，以及不控制其他可能原因時會出現什麼後果。三個政治學例子，即生活滿意度與民主穩定、種族與政治參與、對“啟智計劃”（Head Start）的評估，說明了這個問題為什麼重要。

第4章：研究設計

比較是確立因果關係的關鍵。本章涵蓋實驗設計及其與四道障礙的關係、隨機分配與隨機抽樣的區別、準實驗和實驗的缺點，以及橫截面和時間序列兩種形式的觀察性研究。第三版新增一節，講如何剖析其他學者的研究。

第5—6章：測量感興趣的概念；瞭解你的資料

早期版本中這兩章合為一章，第三版把它們拆開。第5章講社會科學測量：概念清晰、信度、測量偏差、效度及其關係，並以測量民主和測量政治寬容兩個爭議為例。第6章引入描述統計：變數的測量尺度（分類、順序、連續）、描述分類變數和連續變數的方法，以及描述統計和圖表的侷限。

第7章：機率與統計推斷

總體與樣本、機率基礎、中心極限定理和正態分佈。總統支援率的例子引出了抽樣問題，包括手機時代的隨機抽樣和樣本量的影響；第三版新增了一節，講隨機抽樣面臨的挑戰。

第8章：雙變數假設檢驗

雙變數假設檢驗與因果主張、如何在各種檢驗之間選擇，以及p值和統計顯著性的邏輯與侷限。三種檢驗得到詳細演示：列聯表分析、均值差檢驗和相關係數。序言說，本版擴充了卡方檢驗和列聯表分析的邏輯。

第9—10章：雙變量回歸模型；多元迴歸：基礎

第9章介紹兩個變數的OLS迴歸：擬合直線、估計、度量不確定性（均方根誤差、R平方、置信區間、單尾和雙尾檢驗）以及OLS背後的假設。第10章轉向多元迴歸：解釋、比較效應大小、統計顯著性與實質顯著性、不控制某個變數的後果、一個來自貿易文獻的例子，以及新增的關於構建和撰寫回歸表格的一節。

第11—12章：多元迴歸模型設定；受限因變數與時間序列資料

第11章涵蓋虛擬自變數、互動假設、異常值與有影響力的個案以及多重共線性。第12章討論虛擬因變數，包括線性機率模型、二項logit和probit，以及時間序列問題，如滯後、趨勢與偽迴歸、差分因變數和滯後因變數，並以經濟與總統聲望為例。

核心概念

第1—4章：因果理論與設計

• 變數與因果解釋：自變數和因變數的詞彙。
• 四道因果障礙：第3章中用來判斷因果主張的清單。
• 實驗設計與觀察性設計：第4章的主要劃分。
• 隨機分配與隨機抽樣：第4章各節標題特別點出的區別。

第5—8章：測量、描述與推斷

• 效度與信度：測量一個概念的兩大問題。
• 測量尺度：變數是分類的、順序的還是連續的。
• 中心極限定理：由樣本瞭解總體的基礎。
• p值與統計顯著性：雙變數檢驗的邏輯與侷限。

第9—12章：迴歸

• OLS迴歸與擬合優度：擬合直線，並用R平方和均方根誤差來判斷。
• 多元迴歸：控制其他變數以分離出某一效應。
• 虛擬變數與互動項：納入分類變數和條件性假設的方法。
• logit、probit與時間序列問題：第12章的主題。

評析

優點

• 從理論到迴歸一以貫之。 章節順序遵循一個思路：先構建因果理論，再確立好的檢驗需要什麼，然後學習執行檢驗的統計方法。學生在接觸迴歸之前就明白為什麼要用迴歸。
• 讓不擅長數學的讀者也能接觸技術內容。 出版社說，本書使可能被數學嚇到的學生也能接觸技術性內容，每章結尾都有概念清單和習題。
• 對因果與設計的論述相當充分。 第3、4章在引入任何統計之前，用近50頁講因果推理和研究設計。
• 實用指導。 書中有關於如何利用文獻、如何呈現和撰寫回歸表格，以及如何剖析其他學者研究的建議。
• 配套材料。 劍橋列出了免費資源和僅供教師使用的資源，以及第三版的SPSS、Stata和R配套手冊，因此可以與課程使用的軟體搭配。

侷限

• 偏重定量。 前四章之後，全書講的是統計和迴歸。定性方法和案例研究沒有專門章節。
• 後面的章節技術性最強。 第11、12章（互動項、有影響力的個案、多重共線性、logit與probit、時間序列）假定第9—10章的迴歸邏輯已被掌握，所以短課程停在第10章也是合理的。
• 部分例子與美國政治相關。 目錄中可見的若干例子（總統支援率、投票率、總統聲望、啟智計劃、美國的種族與政治參與）來自美國，不過民主和貿易等其他例子是比較性的。
• 沒有找到獨立書評。 以上評價依據目錄、序言和出版社的介紹。

在課程中的定位

這是研究方法類書籍中使用統計的主要教科書。Shively和Endersby的The Craft of Political Research是更短、非技術性的替代選擇，涵蓋設計與測量，只用三章講統計；它是更溫和的第一本讀物，而對將親自做迴歸的學生，Kellstedt和Whitten是更好的選擇。Halperin和Heath的Political Research: Methods and Practical Skills是範圍更廣的方法教材，也涵蓋定性方法和社會科學哲學，適合計劃自己做專案的學生。

King、Keohane和Verba的Designing Social Inquiry與Gerring的Social Science Methodology討論的是定性與定量研究如何共享推斷標準；前者最好在讀完Kellstedt和Whitten關於因果的章節之後再讀，後者是研究生層次的論著。Shepsle的Analyzing Politics介紹理性選擇和形式理論，與第2章中“形式化思考”一節相關。

如何使用本書

本書適合政治學研究方法第一門課的本科生，以及需要閱讀定量政治學文獻的學生。出版社說，本書使可能被數學嚇到的學生也能接觸技術性內容，而且第9章有一節專門講迴歸的最低數學要求。

一個學期的實用安排：

• 第1—4周：第1—4章。 慢讀並做習題，尤其是第3章的四道因果障礙。即使你從不做迴歸，它們也很有用。
• 第5—8周：第5—8章。 測量、描述與推斷。使用“Your Turn”小欄目和章末習題。
• 第9—12周：第9—12章。 迴歸。第9—10章是核心；第11—12章可根據課程所用資料的需要有選擇地佈置。
• 配合閱讀。 使用與課程相符的資料集和SPSS、Stata或R配套手冊，復現第8—10章中的一個例子。讀完第10章後重讀第3章，檢查你的迴歸結果是否支援因果主張。