Page 113 - 《社会》2019年第1期

社会· ２０１９ · １

被解释变量在假想中得到的多次随机观察值的平均值（或称期望值）
（ 犓犻狀 犵 犓犲狅犺犪狀犲犪狀犱犞犲狉犫犪 ， １９９４ ： ８０－８２ ）。
，
上述过程代表了一个完全依照统计学的随机理想进行研究的想
象，但实际的质性研究并不具备这样的“回到历史的同一时间和同一地
点”的条件。随机的逻辑认为，依靠通过比较随机变量的期望值差异就
可以发现变量间的因果效应。但对于处在具体时空中的案例而言，要

满足随机抽样 和 赋 值 的 要 求，就 只 有依靠“回到 过去”的幻想（ 犓犻狀 犵 ，
犓犲狅犺犪狀犲犪狀犱犞犲狉犫犪 ， １９９４ ： ９４ ）。这样的幻想在质性的世界遥不可及，
因为少案例的质性研究中解释变量的赋值只能是由“自然”或者“历史”
完成的。研究者只能按照“有目的方式”（ 犻狀狋犲狀狋犻狅狀犪犾犳犪狊犺犻狅狀 ），从已经
被自然和历史决定的有限的资料中选取观察值，而这种有目的的方式
恰恰“排斥”（ 狉狌犾犲狅狌狋 ）了随机取值的可能性（ 犓犻狀 犵 犓犲狅犺犪狀犲犪狀犱犞犲狉犫犪 ，
，
１９９４ ： １３９ ）。
推论逻辑由此提出了妥协的方案：将统计的其他原则与构建单位
，
同质 性 （ 狌狀犻狋犺狅犿狅 犵 犲狀犲犻狋 狔 ）相 结 合 （ 犓犻狀 犵 犓犲狅犺犪狀犲犪狀犱犞犲狉犫犪 ， １９９４ ：
，
９１ ）。同质性的案例就是那些因果效应相同的案例（ 犓犻狀 犵 犓犲狅犺犪狀犲犪狀犱
犞犲狉犫犪 ， １９９４ ： ９３ ）。同质性可以从观察上识别，“每个案例中的解释变量
取同一个值，那么被解释变量在每个案例中的对应值也一样”（ 犓犻狀 犵 ，
犓犲狅犺犪狀犲犪狀犱犞犲狉犫犪 ， １９９４ ： ９１ ）。推论逻辑进而强调，研究者一旦发现
某些案例具有的同质性，就可以建立假设开展后续研究。研究者还可
以根据各种样本不满足同质性指标的程度，展开对统计偏差的评估。
构造单位同质性假设的过程可以违背统计的一些原则。比如，研究者
可以根据某一变量的极端变化值寻找同样具有极端变化值的变量，以
此建立二者之间的因果相关性假设（ 犓犻狀 犵 犓犲狅犺犪狀犲犪狀犱犞犲狉犫犪 ， １９９４ ：
，
１４１ ）。再比如，研究者可以追溯几个案例中某一共同现象产生的共同
，
原因作为因果相关性的理论假设（ 犓犻狀 犵 犓犲狅犺犪狀犲犪狀犱犞犲狉犫犪 ， １９９４ ： １４６
－１４７ ）。
构造单位同质性后，研究者沿着两个方向继续推进。一方面，他们
可以检验同质性假设中有关自变量和因变量的因果相关性，这样，后续
的检验和修正需要依照若干统计方法原则进行。这些原则包括严格根
据解释变量的变化范围选取样本，通过操控测量指标来增加观察值数
，
量，运用测量技术防控系统性测量内生性等问题（ 犓犻狀 犵 犓犲狅犺犪狀犲犪狀犱
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