社会统计研究对象的特点-华夏学术资源库

社会统计的研究对象是社会现象的数量方面，它不是研究社会现象的质（即“是什么”），而是研究其规模、水平、结构、速度、比例、相互关系等“量”的规定性。

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与自然科学（如物理学、化学）的研究对象相比,社会统计研究对象具有以下几个显著的特点：

总体性与大量性

这是社会统计最根本的特点，社会统计不关心个别的、偶然的社会现象，而是关注由大量同质个体组成的总体的特征和规律。

含义：社会现象的本质和规律性只有在足够多的样本或总体数据中才能显现出来，个别现象可能是偶然的、特殊的，但当我们将大量现象汇集起来观察时，偶然的、次要的因素会相互抵消，而必然的、主要的因素则会凸显出来,呈现出统计规律性。
例子：
- 研究中国人的受教育程度，我们不能只看邻居或同事的学历，必须通过全国人口普查或大规模抽样调查，收集数亿人的数据，才能得出平均受教育年限、文盲率、高等教育普及率等具有代表性的结论。
- 分析“网瘾”青少年问题，不能仅凭几个案例就断言问题严重，必须对大量青少年进行调查，统计出“网瘾”的发生率、分布特征等。

社会统计的核心是“用数据说话”，它将复杂的社会现象转化为可以测量和计算的数量。

含义：社会统计通过设计指标和量表，将抽象的社会概念（如“社会地位”、“幸福感”、“社会公平”）操作化为具体的、可测量的数值,这个过程本身就带有一定的抽象性。
例子：
- “幸福感”是一个抽象概念，社会统计可以通过设计问卷，让被访者在1-10分之间打分,从而将幸福感量化为数值。
- “社会阶层”可以通过测量收入、职业、教育水平等多个指标,综合计算出一个阶层指数。
- 注意：这种抽象性可能导致信息的损失，一个数值（如GDP）无法完全反映一个国家发展的所有方面,因此需要结合定性分析来弥补。

社会统计研究的数量不是空洞的数字，而是特定时间、地点、条件下社会现象的具体表现，这些数值在总体内部或不同总体之间是不相同的、存在差异的,即具有变异性。

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含义：没有变异，就没有统计的必要，统计的目的就是描述和解释这种变异,并探究其背后的原因。
例子：
- 我们研究“2025年中国各省的人均可支配收入”，这个“具体性”体现在“2025年”、“中国”、“各省”这些限定词上，各省的收入数据各不相同（北京、上海高，甘肃、青海相对低），这种“变异性”正是统计研究的核心。
- 研究不同年龄段人群的社交媒体使用时长，不同年龄段的时长存在显著差异,这种差异是统计分析的对象。

这是社会统计区别于自然科学统计最显著的特点，社会现象是由人的活动构成的，不可避免地带有人的主观意志、价值判断和文化背景。

含义：
- 社会性：研究对象（如家庭、组织、社区）本身就是社会结构的一部分，研究过程和研究结果都可能受到社会关系、社会规范的影响。
- 主观性：无论是研究者设计问卷、定义概念，还是被研究者回答问题，都不可避免地会掺杂主观因素，人们的记忆、认知、社会期望效应（如“社会赞许性”，即倾向于给出社会期望的答案）都会影响数据的准确性。
例子：
- 在调查收入时，人们可能出于避税或炫耀等心理,虚报或瞒报收入。
- 在研究“种族歧视”时，如何定义“歧视事件”本身就带有主观性和价值判断。
- 社会统计必须非常重视问卷设计的科学性、调查方法的严谨性,并对数据的质量进行反复评估。

社会是一个不断运动和发展的有机体，社会现象也处于永恒的变化之中,社会统计的数据具有很强的时间性。

含义：社会统计不仅要描述社会现象的静态横截面（如某一年的人口结构），更要揭示其动态发展规律（如过去十年人口老龄化的变化趋势）,任何社会数据都必须注明其时间背景。
例子：
- 分析中国的离婚率，必须考察其从1980年代至今的长期变化趋势，才能判断其是上升还是下降，以及与社会变迁（如城市化、女性地位提高）的关系。
- 比较不同国家的发展水平,也必须考虑它们所处的历史发展阶段不同。