奥迪斯邓肯的传奇生平从人口学视角到定量推理的社会科学.docx
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奥迪斯邓肯的传奇生平从人口学视角到定量推理的社会科学
奥迪斯·邓肯的学术成就:
社会科学中用于定量推理的人口学方法
“社会学不像物理学。
唯独物理学才像物理学,因为一切近似于物理学家对世界的理解都将最终成为物理学的一部分。
”(奥迪斯·邓肯。
1984.NotesonSocialMeasurement,p.169.)
总体逻辑思维和类型逻辑思维
对于邓肯用于定量推理的人口学方法,我将从粗略宽泛的科学史概况谈起。
自然科学史长久以来一直在科学史中占据主导地位。
古希腊最负盛名的哲学家柏拉图对于自然科学的启蒙和发展有着极其深远的影响(Burtt1952,1978;Butterfield1957;Hall1981,pp.62-63;Kuhn1957;Lindberg1992,pp.38-39)。
进一步讲,柏拉图对于包括社会科学在内的整个西方哲学都具有深远影响。
现代数学家、哲学家Whitehead(1861-1947)这样评价道:
“对于欧洲哲学传统最稳妥的概括是:
它是对柏拉图思想的一系列注解。
”(引于Mayr1982,p38)
是什么让柏拉图在科学史上占据如此重要的地位?
他对科学——在当时的古希腊被喻为“自然哲学”—的主要贡献是他对“真知”或“真理”定义的方式。
他认识论中的一个精华之处就是对“本质的世界”(worldofbeing)和“形成的世界”(worldofbecoming)的区分。
真知依附于“本质的世界”,而“形成的世界”则是我们在现实生活中所观察到的一切。
柏拉图对真知—如今被称之为科学—的定义是具有普适和永恒意义的真知。
它绝不是形成的世界中的具体实物或现象,因为这类知识是不可靠的,而真理则处在一个更高的层次——它是对本质世界的认知。
因此,科学家(哲学家)的职责就在于去超越可以观察、感受和经历的事物而获取本质世界中的真理。
规律本身先于我们而存在并且是永恒存在的,它是造物主理性创造的产物。
这种对真知的定义所强调的是“发现”——几乎与科学上的努力同义——意味着伟大的真理总是隐藏在自然界中并等待着科学家们去发现。
这就是科学的目的论属性。
我想举一个具体的例子来阐述柏拉图的观点。
在柏拉图看来,要理解圆的真正属性,仅靠研究我们在日常生活中可以观察到的或借助绘画设备画出的圆是错误的,原因在于这些现实生活中可以观察到或者用最佳工具可以制成的圆都不能达到理想的完美的圆的标准。
完美的圆仅存在于哲学家的脑袋里。
只需理解这一完美的假想中的圆,我们就能理解所有圆的真正属性。
因此,自然科学将“本质的世界”看作是真正的现实,即我们从未实际观察到过但却仍假设它独立于形成的世界而存在着。
柏拉图的本质的世界是由不连续的、抽象的思想或形式构成的。
对柏拉图而言,现实世界中观测到的变异有一个简单的解释:
形成世界中的物体并不是本质世界的成功复制品。
Mayr(1982,2001)将这种思维称之为“类型逻辑思维”。
类型型逻辑思维认为自然科学应该重点关注典型现象,比如典型的人体,典型的自由落体,以及典型的圆。
进一步说,科学家们在研究这些典型现象时应该努力排除外生和干扰因素,如温度、尺寸和位置。
自然学科中有一个屡试不爽的强假设:
只要我们理解了典型现象,我们就可以将其概括并推广到具体的个体上。
物理科学因遵循柏拉图的类型逻辑思维而取得了巨大的成功。
这种思维也解决了长期以来科学与宗教的潜在矛盾。
因为从这个角度而言,自然定律在自然事物之间架起了充分、现实而又直接的因果关联,而不是向上帝索取“终极原因”。
哥白尼、伽利略和牛顿均是采用了这种分析方法的成功典范。
类型逻辑思维认为现实生活与完美的本质世界之间的变异都源自于复制过程的瑕疵和缺陷,可以忽略,不值得真正的科学家们去劳神。
这一哲学理论的精髓在于科学家只有懂得了如何超越由形成世界产生的细微变异,才能探求到伟大的科学发现。
柏拉图对真理的定义过去一直占据着科学界的主导地位,现在很大程度上亦如此。
然而在十九世纪中叶,英国生物学家达尔文却引发了一场革命。
今天的人们关注达尔文更多是因为他的自然选择理论,但是我们这里关心的是他对总体的思考。
对达尔文而言,变异不再是像柏拉图认为的那样非现实、非预测和不重要。
相反,他们是进化的前提并成为科学研究领域最有趣的一个方面。
对于达尔文而言,变异才是现实,并不是由观测者引入的误差。
他的《物种起源论》(1859)的第一章和第二章的题目分别为“自然状况下的变异”和“家养状况下的变异”。
这里强调的是个体而非仅仅是典型。
同一父母的子女之间存在变异,正是这种变异的代代相传形成了自然选择的基础:
用今天的话讲,每一代都会生成大量的基因变异,但只有相对少数的个体可以存活并继续繁衍。
达尔文是个生物学家。
将他的总体逻辑思维引入社会科学主要还是他的表弟,弗朗西斯·加尔顿(FrancisGalton)的功劳。
和达尔文一样,加尔顿出身富贵。
由于不喜欢大学生活,加尔顿出游了许多地方,并在此过程中发现人与人之间,从身高到智商到貌美的各个方面千差万别。
他认为平均结果的意义并不大:
“个体差异…基本上是唯一值得他感兴趣的东西”(Hilts1973,p.221)。
此后他开始应用达尔文生物学中的总体逻辑思维并借助统计工具来研究人类群体。
加尔顿并非第一个应用统计方法研究人类群体的科学家。
比利时数学家阿道夫·凯特勒(AdolpheQuetelet)早在他之前就已经将与正态分布息息相关的概率测度论推广到社会现象的研究当中,并称之为“社会物理学”(Quetelet1842)。
在重点为“平均人”的社会物理学的研究过程中,凯特勒发现,尽管个体行为间千差万别、不可预测,但是总体人群或子人群的平均值却相对稳定且可测。
换句话说,平均值似乎正好满足柏拉图对于真理永恒性和不变性的苛刻要求。
与凯特勒很不同的是,加尔顿关注的是“属性是如何分布的”(Galton1889,pp.35-36)。
因此,加尔顿相对凯特勒的重大超越就在于他将变异当作了一个严肃的课题。
因此,加尔顿将传统术语“概率误差”改成“概率偏差”,因为“误差”一词暗指在测量过程中产生的非期望、非真实的较小数量(1889)。
对加尔顿而言,偏差是分布的一种属性,它在反映客观现实方面与平均值同样重要。
加尔顿对个体差异和变异而非平均值的重视最终使他发现了具有划时代的意义的“回归”和“相关”概念(Hilts1973)。
值得一提的是,在研究人类的过程中,加尔顿改变了变异一词的含义。
对他而言,变异是客观现实的一部分。
由于加尔顿的贡献,社会科学从此将柏拉图的“形成的世界”作为客观现实来研究。
换言之,社会学关注的正是独立各异的案例的完整分布。
在进行研究之前,科学家都要首先定义所研究的人群,否则将无法解释最终的结果。
这是因为包含在人群中的因素之间千差万别,结果会因纳入研究的个体的不同而相去甚远。
这个前提乃是科学抽样的基础。
不同个体间的行为和观点可以差别很大。
社会科学家的工作正是在变异中寻求共性。
对物理科学家而言,变异是希望避免的测量误差,意即需要剔除的外界干扰。
但对社会学家而言,变异却是社会现实的本质。
类型逻辑思维和总体逻辑思维的关键区别对现代统计学具有重大影响。
类型逻辑思维将偏离于平均值的偏差视为“误差”,认为只有平均值才接近真实原因。
换言之,真实原因是恒定不变的,我们实际观测到的东西都包含测量误差。
假设我们预先知道声速在理想状态下是一个定值。
每次我们通过仪器进行测量的结果都会略有不同。
如果我们反复进行测量就会得到一系列的数值,那我们该如何看待这组看似不同的数值呢?
从满足类型逻辑思维的角度出发,概率统计学家找到了一种解决方法——大数定律。
即随着观测次数的增加,计算出的平均值将变得愈发可靠和稳定,最终趋近于真实值。
中心极限定理将这一思想进一步发展并指出这些对平均值的估计符合正态分布。
当然,这两个统计定律的假定条件是,造成测量的偏差的是一个微小的、独立的随机量。
在术语中这类偏差被称之为测量误差。
在总体逻辑思维中,偏差是具有重要意义的现实。
平均值只是总体的一种属性而已;变异则是另外一个同等重要的属性。
邓肯在1984年《关于社会测量的注释》一书中,评价了Jevons关于“平均数”(mean)和“平均值”(average)的区别:
对恒定的真实值进行观测时,把得到的各有偏离的观测值进行平均所得的结果是平均数;而平均值则通过对一系列相互间存在着内在差异的测量数值进行平均而获得。
类似地,埃奇渥斯(Edgeworth)也将“观测值的平均”和“统计量的平均”区别对待(Duncan1984,p.108)。
在其书中随后的章节中,邓肯比较了两种关于统计的观点,并阐明了自己的主张:
“尽管统计一度被视为‘关于平均值的科学’,但更好的做法是将其描述成‘关于差异的科学’,尽管这种做法仍然有失偏颇”(p.224)。
人口思想家---邓肯
邓肯曾多次在私人交谈中告诉我,他是一个人口思想家,而且一直以来都积极提倡社会学中的总体逻辑思维(December7,2002;February16,2004;May10,2004;May23,2004)。
对我们而言,尤为重要的是从他出版的著作中直接寻找答案。
为此,我打算引用以下三个例子。
例一
邓肯一生著作等身。
在所有这些著作中,他认为1984年出版的《关于社会测量历史性和批判性的注释》是他“最好的一本书…不仅具有历史价值而且经久不衰”(私人通讯,September27,2004)。
这本书包含了他对社会科学的哲学思想,反映了他对待社会研究实践广博而具批判性的观点。
在这本书中(1984),邓肯直接引用了达尔文的相关观点和总体逻辑思维:
“达尔文对任何自然人群中的变异及其遗传性的强调,都在实际上为心理计量学提供了总体概念框架,也指明了这一学科与群体科学的密切关系。
(相反,心理物理学常常受类型逻辑思维影响,集中于对物种规范的研究……仅仅勉强承认个体间存在着变异,将其视为研究的干扰而非首要研究对象。
)”(p.200)。
邓肯在事业起步阶段,就涉足心理计量学领域并对此产生浓郁兴趣。
在其自传(1974)中,他自豪地提到曾将心理计量学的文献介绍给著名的经济计量学家ArtGoldberger。
当时路径分析和结构方程模型正处于起步阶段(pp.19-20)。
例二
Hauser和邓肯(1959)对人口学的经典定义是,人口学是“是对人口规模、地域分布、人口构成和人口变迁以及这些变迁的要素的研究”(p.2)。
这个精确且深刻的定义沿用至今(Xie2000)。
这个定义的精湛之处就在于Hauser和邓肯在定义中明确包括了“人口构成”和“人口变迁”。
这表明他们坚信总体逻辑思维——任何一个人群当中都存在个体差异。
邓肯的定义促使人口学得以作为一门基础的交叉社会学科而蓬勃发展,同时还为其它社会学科提供了实证根基。
邓肯学派的中心原则是将实证的现实放在先导性的位置。
我们所熟知的很多有关美国社会的“统计事实”就是从事量化分析的社会学家应用人口学方法提供的。
例如种族与性别的社会经济不平等、种族隔离居住、代际社会流动、离婚和同居的趋势、单亲家庭对子女的影响、收入差别的扩大和大学经济回报率的增长(Xie2000)。
例三
邓肯在给我的email(2002年12月7日)中写道:
“这里要重申的是:
我渐渐忆起我曾经谈过的东西的出处了。
参见《社会测量的注释》第96~98页,我引用了哥白尼研讨会上Neyman文章中的论点。
看来,不必等到年长,拥有慢慢积累起来的智慧,我就可以有一些睿智的评论了”。
收到信后,我去翻他的书(1984),找到了下面这段曾被邓肯引用的Neyman的话:
“十九世纪兴起、二十世纪崛起的科学引入了众多本质上‘多元化’的研究对象。
它们作为实体,在分类上确实满足某种定义,然而在个体层面上却有着千差万别的属性。
从技术角度而言,这样的分类即‘群体’”(p.96)。
显然,邓肯受到Neyman的影响,相信社会科学就是一个真正意义上的群体科学。
邓肯十分鄙视那些试图效仿物理科学来探寻假想的社会普适法则的做法,因为他坚信这种法则并不存在且毫无意义。
回归分析和路径分析的两种途径
高斯方法(类型逻辑思维):
观测数据=固定模型+测量误差
加尔顿方法(总体逻辑思维):
观测数据=系统差异(组间差异)+残余差异(组内差异)
类型逻辑思维和总体逻辑思维是两种科学哲学观点,他们为统计分析提供了两种途径,特别是对于回归分析。
回归分析至今仍是量化社会学方法中应用最广泛的工具。
我将这两种方法分别命名为“高斯方法”和“加尔顿方法”。
我们可以采用以下方法来形象地加以区别:
这两种方法的区别很微妙,因为它只会影响到解释,而不会影响到回归参数的估计。
研究者们,无论对回归持怎样的哲学观点,无论是否认识到这种微妙的区别,均用相同的数学公式和统计软件,根据相同的统计表格得到统计推论。
一种用于理解区分这两种方法的途径是对模型进行简化从而使观测值散布于固定量周围:
yi=μ+εi
(1)
这就是著名的测量模型。
在物理学中,科学家可能知道存在一个固定的量,但是碍于测量的误差而无法获得。
统计学的测量理论应运而生:
在常态下(例如测量仪器没有系统偏误),反复测定所得观测值的平均值能精确地接近真实值(Duncan1984;Stigler1986)。
在这种情况下,这个平均数就是回归方程的最小二乘解。
在群体科学中(比如社会科学),观测到的y值不同不仅仅来自于测量误差,也有可能是由于y值本质上不同,代表了同一群体中不同个体的差异。
如果我们将视线集中于对单一量的估计,我们可以运用相同的估计技巧来估计总体均值。
这里,μ=E(y),这一总体中的每个个体yi都各不相同。
即使没有测量误差,我们仍然可以得到不同的观测值yi。
其中,εi表示第i个观察值与总体平均值的偏差。
由于同一总体中不同的个体对应不同的y值,采用随机(科学)抽样的方法取样本并用样本的平均值去估算总体的平均值是十分必要的。
总体的平均值是研究中希望得到的众多数值之一。
对于第一种情况,观测数据都是通过一个固定且普适的机制生成的,这种回归分析方法称之为“高斯方法”。
对于第二种情况,其重点在于用最简洁的描述方式总结总体差异,这种回归分析方法称之为“加尔顿方法”。
邓肯敏锐地觉察到两者的区别。
在《关于社会测量的注释》(1984)一书中,邓肯借用了埃奇渥斯关于观测值和统计量的区别定义,即:
观测值是一系列围绕于真实值的量,而统计量则是同一总体的不同量化属性。
邓肯进一步赞同Jevon的提法,即:
我们要对“平均值”与“平均数”加以区分,前者与观测量密切相关,而后者则与统计量密切相关(p.108)。
尽管这两种方法都采用相同的估算过程(比如说最小二乘法),但是他们的研究目标、研究隐含的假设和对结果的解释有着本质差别。
如果追溯到早期关于路径分析和结构方程的研究,我们可以清楚地看到邓肯一直在用总体逻辑思维进行思考。
但这一点并不总是为后继的学者们所领悟与赞赏。
我将通过对邓肯和布拉洛克的比较来进一步阐述这一观点。
布拉洛克是另一位社会学方法论的鼻祖,他受到HerbertSimon的影响,早于邓肯开始研究因果推理模型。
其实,这个比较是邓肯自己最先做出的。
他在早期给我的一封信件中(19884月26)附带了他写给统计学家DavidFreedman的回复。
这可以参见我个人关于FranzBoas的文章(Xie1988)。
邓肯写道,“着重强调总体而非类型逻辑思维的观点意义重大。
然而我没有能力说服布拉洛克”。
邓肯和布拉洛克均为路径分析和结构模型研究的奠基人,但他们关于因果模型的应用却意见相左,邓肯本人也承认这一分歧。
布拉洛克认为,这类模型至少可以使人理想性地在“本质的世界”这一框架中去理解普适真理。
例如,布拉洛克在其著名的《非实验性研究中的因果推理》(CausalInferencesinNonexperimentalResearch)(1961)一书中提出过这样的问题,“为什么不先根据这些理想的模型和完全封闭的系统来建造我们的因果定律及其它理论,之后再去发掘现实世界偏离这个模型多少呢?
”(p.17)。
在本书之后的章节中布拉洛克还提到:
“是回归系数告知了我们科学的定律”(p.51)。
我将这种观点称之为“高斯模型”回归。
此方法认为回归代表了一种唯一、真实且具有定律性质的关系。
所有个体观测值的偏差均由无法预测的干扰因素造成。
Lieberson和Lynn(2001)将这种按照物理学方法建立社会科学模型的想法形象地描述为“误入歧途”。
邓肯和布拉洛克对路径分析和回归模型的理解是截然不同的。
邓肯不希望将因果关系强加于对结果的解释上。
例如,在他与彼得.布劳(PeterBlau)(1967)合作的关于代际流动这一最为著名的研究中,两人阐述道“我们现在还远未达到可以信心十足地进行因果推理的地步,这里提出的方案最多仅能作为对于准确因果模型的粗略近似估计”(p.172)。
在他富有开创性的论文《路径分析》(Duncan1966)中,邓肯在摘要中强调“路径分析旨在强调如何解释结果,而非提供寻找原因的方法”(p.1)。
此处,邓肯所指的正是加尔顿的回归模型。
高斯和加尔顿这两种泾渭分明的观点,也体现了邓肯和DavidFreedman二人长期以来在一系列书信往来中的分歧。
他们互通信件始于Freedman对邓肯在社会科学中路径分析运用的批判。
Freedman最初批判的对象是布劳和邓肯(1967)的合著,但后来改为对邓肯本人观点的批判(Freedman1987)。
Freedman第一次与邓肯通信是在1983年5月31号,这也是他第一次提出对路径分析的批判。
他批驳的焦点是,结构方程模型在社会科学中被滥用,因为他们假设了一个不能被证实的因果模型的存在(遵循柏拉图的型相论)。
邓肯的回信(1983年6月2日)很委婉,信中说道,“在过去的日子里,我渐渐意识到它的种种不足。
您引用的我1975年的文章中,体现了我增长的一点点见识。
文中,我去掉了所有的实证例子,现在,我手边也没有任何例子可以证明这一方法是有效的。
”邓肯还将他1984年即将出版的《关于社会测量的注释》(NotesonSocialMeasurement)一书的最后一章发给了Freedman,同时指出其中的一部分是“参考了您(Freedman)的意见写的”。
邓肯毫无反驳的回信给Freedman留下了深刻的印象,他在随后给邓肯的信中(1983年6月13日)写道:
“如果我置身于你所处的情况下,我绝对无法表现得如此大度。
我不愿意别人将我对你的批评视为趁人之危。
”此后这两位同仁交往频繁,除通过互相通信进行交流外,还亲自见面交流了几次。
胡克定律(Hooke’sLaw)就是他们所讨论的一个话题。
在Freedman看来,“如果数据的产生服从于胡克定律,则回归可以用于推理”(1986年3月3日Freedman给邓肯的信件)。
邓肯对此持有异议,“如果回归只能被‘胡克定律’证实的话,我看不出计算教育的收入回报有任何意义”(1986年2月25日邓肯给Freedman信件)。
1985年12月6日邓肯给Freedman写了长达5页的信件,详细阐述了自己关于社会科学应用回归分析的观点。
信中精彩的一段突现他与Freedman的分歧,邓肯说:
“我们的工作被Neyman称之为‘群体科学’,统计方法在此科学中与在‘严格意义上的’科学有着不同的含义和功能。
我真心地希望您可以描述一个经典的成功的例子,来说明一些气象学家、地质学家和生态学家是如何有效地应付所收集到的杂乱无章的观察数据的。
基于这些数据的研究根本无法重复,且需要同时对多个统计量进行估计,对其进行有效人为干预几乎是不可能或是其效果微不足道”。
在他们通讯的后期,虽然邓肯和Freedman的观点仍旧存在分歧,但是他们已经习惯于接纳这种分歧。
Freedman在一封信(1986年4月25日,Freedman给邓肯的信件)中承认:
“您对于高斯和加尔顿回归传统的区分似乎是正确的”。
Freedman代表了遵循了柏拉图的类型逻辑思维的高斯传统。
而邓肯则代表了遵循了达尔文的总体逻辑思维的加尔顿传统。
他们基本方向的不同导致他们在解释社会科学研究中回归分析作用时的观点截然不同。
邓肯对社会科学中量化推理的影响
邓肯对当今量化社会学和社会人口学的贡献超过任何人。
邓肯除了在社会分层、社会人口学和统计方法论领域树立了典范外,还在建立学术传统方面做出了卓越贡献。
在大多数社会学家都模拟物理科学建模的情形下,邓肯开诚布公地反对仿效物理科学、寻求社会普适法则的研究。
他的这一举动并非表明邓肯不愿我们能像物理学那样拥有普遍的法则。
相反的,正因为已经敏锐地察觉到类型逻辑思维和总体逻辑思维的差别,他才更加意识到人文科学的差异只会让寻求普适法则的研究徒劳无功。
邓肯的新思路受到人口学悠久传统的启发:
记载和理解现实人口的实证形态是最为重要要的问题。
对于邓肯而言,也就是要注重人口特征的差异性。
这种思想让邓肯在其同事中脱颖而出,也助改革人口学一臂之力。
在邓肯之前,人口学研究的中心是人口规模的变化。
然而,PhilHauser和邓肯却强调人口学的实质内容应该是人口结构。
这一研究重点的重大转变归功于邓肯及其思想继承者的大量典范研究。
他们的研究包括社会流动与社会不平等、教育、收入、家庭、种族与民族、居住隔离、社会性别角色,以及总体社会测量。
这个新兴领域被称之为“社会人口学”。
因此继邓肯之后,量化社会学的发展与社会人口学的发展息息相关。
两者的统一使得人口学更具社会性,也使得科学的社会学更具实证性;因此,新生的人口学方法具备以下特征:
1.以实证为基础;
2.具备量化属性,有效利用调查或人口普查数据,搜集数据采用最小单位(通常是个人);
3.涉及回归一类方法的统计分析,强调实证的规律性,即组间差异。
但并不一定要对其研究结果进行因果解释;
4.要求研究者重视所研究的人口。
最理想的选择是运用全国性(以人口为基础)的调查进行社会科学研究。
布劳和邓肯(1967)的研究开创了这一新准则。
对统计社会学所持的异议
与邓肯在学术上打过交道的量化社会学界的同仁都知道,他对大多数社会学研究的普遍方式持批判态度,其中对他自己的研究批判最为犀利。
因此,邓肯对统计社会学所持的异议是可以理解的。
邓肯常常被误认为是路径分析和结构方程的创始人。
邓肯对此感到很不自在,他形容自己“对‘此方法的建筑师’这一称呼感到异常紧张,甚至不堪忍受”(1985年1月14日,邓肯给Freedman的信件)。
邓肯从未因将路径分析引入社会学研究,而以功臣自居。
这体现了他对社会学采用此方法总体上的不满态度,原因是很多研究者使用此方法时不予思考、过于随意,完全违背了他的初衷。
这也解释了邓肯为什么在最初回复Freedman的批判时没有反驳(1983年6月2日,邓肯给Freedman的信件)。
在随后的一封信中(1983年6月21日邓肯给Freedman的信件)邓肯开始反驳(或者准确地说是“解释”)道,Blau-Duncan路径模型(BlauandDuncan,1967)只是对复杂的社会过程的一种粗略简单的近似估计。
“在给您回信之后,我反复地思忖您的批判,以下是我的观点。
首先,您对我们书(BlauandDuncan1967)中第172页的警示给我印象颇深。
我们是诚挚地提出这些警示的。
然而您辛辣的讥讽实在让人难以接受,特别是当您在第8页指责我们没有考虑到教育质量、被采访者何时获得教育、何时进入劳动市场,以及历史、经济、世界大战和经济萧条这一系列因素。
请问一个模型有可能在将所有这些元素都包括进去的同时,还能保证其简洁性吗(最早强调的观点)?
”
这段话证明了一个经常被邓肯的当代量化社会学家忽视甚至误解的重要观点:
社会科学的统计模型最终是简约形式而非结构形式。
将结构解释强加于统计模型是危险的,也绝非邓肯愿意做的。
因此,邓肯的观点是,量化工具决不应该用于发
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