今天去听了个讲座，将主要内容放在这里。这学期讲座也听了不少了，却到底没有时间整理下。这次是个例外啦。

                                                       ——易黠 注

社会科学研究的三个基本原则
谢宇：我知道我的局限。
otis dudley duncan:只有物理学像物理学。

1 柏拉图   类型逻辑思维
为什么plato在西方科学史如此重要。因为他区分了world of being和world of becoming。plato的类型逻辑思维typological thinking，变异variation是对本质世界的拙劣的复制。
哥白尼，相信日心说39年，数据有时候不能说明，他相信日心说是因为其方程更简洁？？？？
伽利略，自由落体;牛顿，三大定律。
通过抽象思维摈去外在的偏差之后，我们可以获得真实的知识。
Bernoulli的大数定理和lapllace的中心极限定理为测量不确定性提供了数学方法。
通过重复观察取消不确定性，通过概率分布评估不确定性。
他们将差异理解为误差。可以通过统计补偿。但有的差异是本质上的差异，不是误差。
Quetelet：对于人自身的研究，plato的类型逻辑思维从来都不是令人满意的。社会物理学，基于平均人average man的前提假设，在平均人的假设下，可以得到真实知识。
2 达尔文  总体逻辑思维population thinking
变差是真实的。重要的是个体，不是类型。变异是自然选择的基础。
类型逻辑思维中，以平均数作为探索真实知识（原因）的手段，误差只是与平均数的离差。
总体思维中，平均数只是总体的一个特征，离差是很重要的事实。
3 Golton
达尔文的表弟，把总体思维引入社会科学。
平均数的意义是有限的，个体的差异才是重要的。
变异和共变才是重要的。
回归regression，下一代的身高的离散程度和上一代相等。
社会变异性的独特之处：分析单位不是个体是个体行为；不可遗传；影响环境；理性预期；路径依赖和偶然性。

第一原理 变异性是社会科学研究的真正本质
Variability is the very essence of social science research.
如收入，对数。
第二原理 社会分组可减少变异性
Social grouping reduces such variabilty.
组内差异小。
社会分组只有根据社会结果而言，才是有意义的，要能解释社会现象。
分组的悖论：准确性和简约性的矛盾。
第三原理 群体变异行动模式会随着社会情境的变化而变化，社会情境由社会时间和社会空间来界定。
Social context principle
再如，收入。收入的地区差异很大。
平均数的笑话：感觉怎样——很好，一只手在冰，一手在火，平均温度很好。
社会情境不同于社会分组，前者是一个有着自然边界的社会系统。
个体变异模式由个体间的关系支配，它也可以被宏观的条件支配。
集体行为可改变宏观环境和人类关系，这是社会变迁的主要来源。
男性和女性哪个寿命长？常识和统计的矛盾。个体理性的局限，女性寿命长的历史并不长。
社会科学没有真理，没有一成不变的。

二分变量的差异：读大学与不读大学的差异并不一定是读大学与否造成的，因为二者在其他层面上还存在差异。
假如个体是同质的，不成立。
个体差异不能做同质性假设，不能做个体上的比较。正因为此，科学抽样才是必要的。
异质性偏差，其他背景因素的影响vs内生性偏差，不同人对同一因素的反应。
在回归方程中，阿尔法和贝塔值假定为常量，但不同人对同一因素的反应是不一样的，应该是因人而异，但我们做不出来。
计量，Manski书中的评论，当观察的数据十分有限时，需要很强的假定才可以。要么收集数据，要么假设。
自由度的问题。
嵌套数据，假定在某社会情境中关系模式是同质的。如，多水平模型，随机系数模型，和增长曲线模型。这是社会情境原则的应用。

结论
抽样很重要。
描述研究，信息丰富，实在没有很强的假定的前提下，可论证的，我们所能做的唯一的事。
R & R
随机实验不能解决所有问题，很难推广。
统计学虽不完美，但无可替代。
只有当解释涉及到总体关注之处是，合计统计结果是加权的。

因果关系总是概率性的。
我们只能研究原因的结果，而不能研究结果的原因。
在原因和结果之间，存在这不对称：结果总是总体属性；原因也许不是社会的，可能不是总体的。
在统计分析中，我们总是需要作假设，理论为现实提供依据。