写给社科类学生的一点实证学习经验南开大学社会心理学系吕小康1写在前面1.1适合的阅读对象1.1.1直接对象为上我的方法课的社会学类专业的硕士生。
1.1.2同时适用于非经济计量类的所有社会科学学生，如社会工作、人口学、政治学、心理学等。
1.1.3如果专攻上述专业中数理方向的，自然不适用本经验。
1.1.4必须对定量方法有一定的兴趣或有一定的实际需求，否则还是找本小说消遣消遣吧。
1.2写作的动机1.2.1本人文科出生，从高中到本硕博（社会学）皆是，目前在一个半文半理的细分专业工作，既有成果多数在理论领域。
无过多实证研究经验，目前仍是“在路上”的学习者。
学习上高度自我驱动，基本上属于兴之所致、死抠到底型。
对基础理论的兴趣超过实际应用，对数学内在审美的体验感超过模型应用的成就感。
所以，我写的东西未必实用。
我也没有能力写出一本《葵花宝典》，别人能够一练升天。
1.2.2我学习和写作的原因主要是因为我有兴趣，而不是因为有天赋或有成就。
文科绝对强于理科，数学智商中等偏下。
擅长逆向思维，并现场应用如下：凡是我在自己身上试验过、且能大体学得通的内容，就说明它们本质上不是很难，大都可以推而广之应用于多数社会科学类学生（注意：这是主观概率，不是客观事实，本人不负责此断言的外在效度）。
1.2.3我的信心来自我的实践，你的信心则需来源于你的实践。
2老生常谈的三门基础课2.1微积分、线性代数、概率论与数理统计，缺一不可。
但是不能看《大学文科数学》类的教材内容，而要在那些基础上，系统地学完普通理科难度的相关课程。
2.1.1我需要呐喊：那些号称研究型大学的社会科学（非经济类）实证教学模式，需要变革了！你们提供的数学、统计和方法教学，已经不能满足当下研究的需要了！那些号称研究型大学的社会科学（非经济类）的同学们，你们所学的数理知识是严重有偏、有缺的，完全不能满足未来研究的需要，你们需要警醒了！2.2微积分是基础中的基础，需要掌握多变量微积分的一般运算（主要是偏微分与重积分运算）和一般意义上的级数理论（主要是级数收敛与最基础的泰勒展开）。
推荐教材：同济六版《高等数学》，国内相关的参考资料非常丰富，内容详略基本得当，也比较流行。
想比较有深度的，可以看史济怀、常庚哲的《数学分析》（高等教育出版社，2012）。
不过，相信我，文科背景的学生，基本上是看不下去数学分析的——除非你做了极其强大的心理动员。
但是，我觉得这本书真的写得很好，尤其是上册（可能下册对我来说太难了、欣赏不了？）。
2.3线性代数倒是一般难度即可，大体能明白矩阵运算与表达，了解秩的作用和线性相关、线性无关的概念，差不多就可以勉强应付；如果想要看懂后期实证研究中的系列证明，至少学到正定二次型的相关内容。
2.3.1推荐教材：2.3.1.1邱森，《线性代数》（武汉大学出版社，2008）；我觉得这个老师的讲解很详细，不像某些线代教材（见下），“惜字如金”，我们这些智商低的文科生，伤不起啊！2.3.1.2魏战线、李建成，《线性代数与解析几何》（高等教育出版社，2010）；2.3.1.3千万不要看同济版的《线性代数》，惜字如金，理解起来实在太伤人，但是它的学习辅导那本小薄册还可以。
2.4概率论与数理统计，不需要实变与测度论知识，掌握基础的概率论，能够知道二元随机变量的联合分布、概率密度等基础内容，大致可以。
了解点估计、置信区间与假设检验的基本原理，要能理解假设检验与显著性检验的区别，能理解功效函数的意义。
2.4.1推荐教材：2.4.1.1茆诗松等，《概率论与数理统计教程》（高等教育出版社，2011）；简单的可以看茆诗松等，《概率论与数理统计简明教程》（高等教育出版社，2012）。
2.4.1.2我极欣赏这位老师的教材。
真的很好。
比浙大的《概率论与数理统计》好，后者更适合用来做考研的参考书，不太适合做社会科学类的教材。
顺便再推荐他的《贝叶斯统计》（中国统计出版社，2012），我相信，这个方法在未来5年左右的时间内，将会随着相关统计软件包的成熟和推广，会逐步推广到社会科学的各个研究领域。
有兴趣的同学们，抢先占领这一高地吧！2.4.1.3陈希孺：《数理统计教程》、《概率论与数理统计》（中国科学技术大学出版社，2009）。
陈老院士的书，实在是出神入化，令人爱不释手。
我特意把两本都买了，珍藏一下。
用文学手法来讲，他的写法就像是“如椽之笔”，平实简洁而力透纸背。
但不太适合当教材，而是适合当作教参。
顺便推荐他的《数理统计学简史》（湖南教育出版社，2003），国内有关统计史的著作相当稀少，这本书则是稀少中的精品。
2.5基本上，真正的实际应用中，用不到这三门课程的具体内容，但是为了达到能够应用这一水准，仍需要有这三门课的基本内容作为支撑。
而就是这三门课，就已经使国内许多大学的文科生头疼不已。
但这也正是少数文科生脱颖而出的大好机会。
当整个行业处于低水平时，你只需要做得比别人好一点点而已。
2.6关于教材的优劣？2.6.1基础课程的系列教材，很多时候谈不上谁比谁好；主要还是取决于老师的教学水平，和学生的自我修养，以及毅力。
如果能找到视频，就更好了。
比如吉林大学陈殿友的《线性代数》、《高等数学》，麻省理工的Gilbert Strang的线性代数，中科大的缪柏其《概率论与数理统计》，中科大史济怀或复旦陈纪修的《数学分析》，都是极好的。
不过要真看完你就研究生毕业了（如果你是两年制的研究生）。
另外，我觉得有些考研的数学视频也是不错，这里就不打广告了，大家自己找找吧（提到视频这点事，我总是在想，这样算侵犯版权吗？本人法盲，谢绝跨省）。
2.6.2个人觉得Strang的线代超赞，但适合先经历一次国内教材和教授方式的“洗脑”，你就觉得老外讲得真心好！没有比较的话，你会发现线代永远是那么的抽象……数学学习不能迷信神话，千万不能看了某些帖子，说某某老师讲得行云流水，于是就认为这课真的是行云流水，这些都是修辞，修辞是世界上最不靠谱的东西。
附故事一则，请自领会：2.6.2.1von Neumann曾经碰到别人问他一个估计中国小学生都很熟的问题，就是两个人相向而行，中间有一只狗跑来跑去，问两个人相遇之后，狗走了多少的这种。
应该先求出相遇的时间，再乘狗的速度。
如果没有什么记错的话，小时候听说过苏步青先生在德国的一个什么公共汽车上，就有人问他这个问题，他老人家当然不会感到有什么困难了。
von Neumann也是瞬间给出了答案，提问的人很失望，说你以前一定听说过这个诀窍吧，他指的是上面的这个做法。
von Neumann说：“什么诀窍？我所做的就是把狗每次跑的路程都算出来，然后算出那个无穷级数。
”——资料来源：北大未名，《Hero in my heart》，请自搜索之。
2.7基础有多重要？我总是想起以前adidas请奥尼尔做广告时说的哪句广告词：It’s all aboutFundamentals! 基础打好了，学习统计、计量，真的势如破竹；如果基础不行，想要有多难，就有多难。
3统计工具选择3.1以spss入门，然后抛弃它。
理由？不细述，“大势所趋”：试看未来之统计世界，必将不是spss的世界！在这一点上，我的论断是极不“实证”的。
3.2Stata几乎是最适宜的从入门到精通的软件，不过，你用的是正版的吗？3.2.1推荐的介绍读物：3.2.1.1《社会统计分析与数据处理技术：STATA软件的应用》（杨菊华，中国人民大学出版社，2008）我个人觉得是最适合入门的教材。
3.2.1.2《数据管理与模型分析：STATA软件应用》（杨菊华，中国人民大学出版社，2012）。
3.2.1.3《应用STATA做统计分析》（劳伦斯·汉密尔顿著，郭志刚等译，重庆大学出版社，2011）。
书不错，翻译糟糕了点。
3.2.1.4《用Stata学计量经济学》（克里斯托弗•鲍姆，中国人民大学出版社，2012）。
3.2.1.5入门的有这几本基本就够了，深入的内容，大家自己再去结合自己的方向寻找吧。
3.3如果有水平、有野心，上R。
全正版，免费，开源。
只可惜是命令语言，估计就冲这一点，国内的社会科学界要流行这一软件还需n年，很多人还是宁可在一群盗版软件的滋养中，苟且偷生吧。
3.3.1推荐的读物：3.3.1.1Robert I. Kabacoff，《R语言实战》，高涛、肖楠、陈钢译，北京：人民邮电出版社，2013。
3.3.1.2Peter Dalgaard，Introductory Statistics with R，2008。
3.3.1.3Y. Cohen and J. Y. Cohen，Statistics and Data with R，2008。
3.3.1.4薛毅，《统计建模与R软件》，北京：清华大学出版社，2007。
3.3.1.5我个人认为，那两本英文书，以后应当成为社会科学类的应用统计学教材的流行写法。
社会科学类的统计教学，一开始就应当结合软件进行，而不是分开。
3.4当然，工具不是关键，实证研究的基本思想的培养与套路的掌握才是王道。
具体，可参看王存同老师的讲座（《社会科学中的量化研究》）讲稿。
请自检索。
3.5一些常用的网站：3.5.1常去这些地方看看，你会获得许多资源（此去略去一万字……）3.5.2人大经济论坛：/3.5.3新浪爱问：/3.5.4统计之都：/3.5.5 UCLA stata: /stat/stata/3.5.6 Quick R: /3.5.7 coursera：https:///4一些适用于社会科学类的实证教材4.1这里假定你已经至少学过基本的统计与专业研究方法之类的内容。
4.2谢宇：《社会学方法与定量研究》（社会科学文献出版社，2012），《回归分析》（社会科学文献出版社，2012）；4.3格致方法定量研究系列：如《高级回归分析》（格致出版社，2011），《数据分析方法五种》，《线性回归分析基础》，等等。
翻译的质量虽然并不总是尽如人意（或许我应当写成总是不尽如人意），但是仍然比直接看原文要省力点。
要是没有足够强悍的英文能力，老老实实读中文版吧。
4.4计量经济学系列：4.4.1只要你强制自己学完本科阶段的计量经济学，发现基本上你要用的方法，差不多在这一课程里都已经讲到了。
我一点都不觉得计量经济学是仅供经济学领域使用的方法。
实际上，社会科学类的诸多学科，除了都在研究人类行为这一主题上的共同外，另一显著的共同点就是：在定量方法上一视同仁，赢者通吃。
而且，这一课程的学习还可以放在大二，也就是三门基础课程之后立即开始。
4.4.1.1一点小牢骚：其实，我真心觉得，《社会统计学》这类课没有必要开，从名字开始就不伦不类的，难道每个学科都有属于自己的“统计学”吗？什么管理统计、心理统计、人口统计、政治统计，除了案例有所不同、侧重有所不同外，原理有本质区别吗？为什么要脱离实证的最前沿，上一个在统计领域并不靠前的《××统计学》？这些课程，都应当直接改名叫成××学科的统计应用，直接结合软件来讲应用，而不是又讲原理又讲应用，搞得社会学的以为社会统计学就是统计学的真面貌、搞心理学认为心理统计就是统计学的真面貌，其实都是一叶障目、不见森林。