科学研究的各种方法

工欲善其事，必先利其器。好的教育方法可以帮到我们更好地化解面临的教育问题。以下是12种比较常用的科学教育方法，家长可根据实际情况，在养育孩子过程中灵活地加以运用。01 发现并关注孩子的正面行为这种方法适用于所有的场景，越早使用效果越好。具体做法是，当父母发现孩子的正面行为，也就是表现出良好的行为时。就要当着孩子的面把他的良好行为给描述出来，并加以肯定，这等于是在给孩子传递一个信号：“原来我做这样做是对的！”这样就起到了巩固孩子良好行为的作用，孩子以后的良好行为也会越来越多，而不好的行为会越来越少。02 帮孩子制定明确合理的规则每个孩子都要有规则意识，而给孩子规则意识最好从孩子刚学会爬就开始，从最简单也最容易让孩子理解和接受的游戏规则做起，再逐渐从游戏规则延伸到健康安全规则、社会交往规则、生活规则、做事规则、学习规则直至做人规则为止。不要小看这些规则，孩子规则意识建立得越早，家长后期在教育上就越轻松。这里以生活规则为例，比如让孩子做到饭前便后要洗手、不挑食、不随便乱丢垃圾、物有定位、按时睡觉等等，这些规则最终通过习得变成一种固定的好习惯。当然，父母不能只是满足于帮孩子制定规则，还要让孩子清楚地知道哪些方面是可以做的，哪些方面是不可以做的，这样孩子就能学会约束自己的行为，有明确的界限感。制订明确合理的规则，可在很大程度上起到约束孩子行为的作用，提高孩子的自我管理能力。03 让孩子共同参与规则的制定制定规则不是父母一方的权利，而是父母与孩子双方共同的权利，孩子也有参与规则制定的权利。在孩子还小的时候，父母可以帮助孩子制定规则，但随着孩子逐渐长大，父母就要根据孩子的发展状况，大约在4岁以后，就可让孩子参与制订与自己相关的规则。包括学习计划、每天的作息时间安排等等。让孩子参与规则的制定，体现了孩子的意愿和自主性，由于规则是孩子参与制定的，他在心理上就不容易产生排斥感，会更容易遵守。同时，在这个过程中，还可以培养孩子的做事计划性。04 有限选择法这种方法比较适用于容易跟孩子发生冲突的场景，孩子大约两三岁后可以使用。父母可以给孩子两到三个不同的选项，而且这些选项都在父母可以接受的范围内。因此，不管孩子做出哪种选择，都和父母最初的想法大体一致。有限选择法既给了孩子一定的决定权，又巧妙地把孩子的行为限定在可控制的范围之内，能够减少孩子因为争夺权利带来的争端。05 承担自然的后果这种方法适用于孩子做了错事或者把事情搞砸了的情况，比如孩子不小心把水杯打翻，把书撕坏了，发脾气时把玩具摔了等。对孩子的错误行为，父母不要过度地指责，只要求孩子承担因自己行为所造成的后果。比如，孩子把水杯打翻了，导致水洒了一地。父母对孩子如果是劈头盖脑的一顿责骂，只会造成孩子情绪的对立，如果换种方式，这样问孩子：“水洒了应该怎么办？你会用什么方法去解决它……”引导孩子看到自己的问题，并承担因自己的过错而产生的后果——自己动手把地上的水渍给擦干净。让孩子承担自然的后果，这对孩子来讲就是一种难得的自我教育，孩子从中将学会对自己的行为负责，减少了父母的唠叨斥责以及亲子之间的矛盾等。06 暂时性剥夺孩子喜欢或看重的东西这种方法适用于孩子做了错事，自然后果无法及时显现，或者是孩子自己无法承担后果的情况。针对以上这种情况，暂时性剥夺孩子最看重或最喜欢的东西，是一种比较理想的教育方式，能够让孩子在犯错误之前，不得不认真做一番权衡。对爱犯错误的孩子能起到一定的警示作用。07 只针对孩子错误的行为进行批评这种方法适用于孩子做了错事、需要批评指正的时候，比如孩子说话没有礼貌，欺负别的小朋友等等。当孩子做了错事，父母只要针对孩子错误的行为本身批评就可以了，尽量不要扩大批评面，比如针对孩子的性格、人格和能力等方面作出批评，比如对孩子说：“你真是讨厌！”“你怎么这么没用，尽给家里惹事！”“你就是被大家讨厌……”等等。行为性批评能让孩子知道自己的错误之处，但是不会影响到孩子对自己的认知。08 只针对孩子良好的行为进行赞扬这种方法适用于任何的场景。当孩子需要赞扬的时候，父母要具体地描述出孩子做得较好的行为，比如说：“你这次的作业写得很工整，你一定很用心……”等等，这种只针对具体行为的赞扬方式，能够让孩子知道自己哪些行为做得好，并在以后把这些好的行为给巩固下来。09 正面的具体的指导这种方法适用于孩子因为缺乏正确的技巧和方法，做错了事情或者不会做事情时父母的指导。父母要明确地、具体地告诉孩子应该怎么做，要做什么，而不是告诉孩子不要做什么。正面的具体的指导，能让孩子学会做事的方法，还不容易引起孩子的抵触心理。10 对孩子某些不良言行的选择性忽视这种方法适用于孩子想用不良言行吸引大人注意的场景。当孩子出现不良言行时，父母可假装没有看到或听见孩子的不良言行，这样可避免孩子为了引起父母的关注，不断重复错误的言行。比如孩子讲脏话骂人，父母就采取故意忽视的方式，假装没听见孩子骂人的话。过不了多久，孩子自己都觉得没有意思，就会停止了。父母若能合理运用选择性忽视，可以减少孩子的很多不良言行。11 适当延迟满足这种方法适用于孩子提出不是必须满足的需求时，适当延迟满足可以让孩子体验等待，培养耐心。适当延迟满足可以提高孩子的自控力，但是不适用于生活必需品。对于生活必需品，父母要尽可能地及时满足。12 请求孩子帮助这种方法适用于父母希望孩子完成一些事情的场景，父母用向孩子求助的方法来提出自己的要求。与直接命令的方式相比，请求孩子帮助，充分体现了父母对孩子人格的平等和尊重，会让孩子更有成就感。结语父母若能合理运用以上这12种常用教育方法，可大大减少孩子的不良行为的发生，帮助父母更好地解决与孩子在成长中的教育问题，并进一步促使亲子关系的和谐。

本文转载自【微信公众号：社科学术圈，ID:shkxquan】经微信公众号授权转载，如需转载与原文作者联系-1-社会科学的研究步骤在每一个环节都需要理论的指导。其中，在检验研究假设结束之后，需要与现有的文献对话，再次发现新问题，开始新一轮的研究过程。在这个环节之中，资料分析作为重要一环，对于社会科学的研究极为重要。-2-资料分析的方式分类教育研究包含多样化的研究方法及分类。一般情况下，按照认识论基础，研究方法可以分为定量研究、定性研究和混合研究。也有部分学者按照研究目的、手段等对研究方法进行分类。比如别敦荣和彭阳红将研究方法分为：理论思辨、经验总结、历史研究、调查研究、比较研究、数学分析、质的研究和个案研究；在国内，根据刘良华对研究方法的分类大体上有三个基本类型：实证研究（量化的、质化的）、思辨研究（又称理论研究）、实践研究（常以教育对策、教育反思、教育改革形式显现）。实证研究是基于“事实”的方式进行论证并有规范的研究设计和研究报告。陈向明指出，“研究方法”一般包含三个层面：第一，方法论，即指导研究的思想体系，其中包括基本的理论假定、原则、研究逻辑和思路等；第二，研究方法或方式，即贯穿于研究全过程的程序与操作方式；第三，具体的技术和技巧，即在研究的某一阶段使用的具体工具、手段和技巧等。文中所采取的分类是按照陈向明定义中的第三个层面为标准进行的分类。在实际的研究过程中大多数时候是以一种研究方法为主，其他为辅，交叉使用的。以下内容是介绍每一种具体的方式。那么资料搜集上来了？该如何分析呢？-3-具体的资料分析方式| 思辨分析1. 历史研究方法历史研究法是运用历史资料，按照历史发展的顺序对过去事件进行研究的方法。亦称纵向研究法，是比较研究法的一种形式。在政治学领域中，它着重对以往的政治制度、政治思想、政治文化等的研究。历史研究的目的在于解决政治制度的现状及其演变趋向。但不是断章取义地分析政治制度的现状，而是系统地研究它们以往的发展及其变迁的原因。历史研究法主要是研究政治制度的发展历史，从各种事件的关系中找到因果线索，演绎出造成制度现状的原因，推测该制度未来的变化。2. 比较研究方法比较研究法就是对物与物之间和人与人之间的相似性或相异程度的研究与判断的方法。比较研究法可以理解为是根据一定的标准，对两个或两个以上有联系的事物进行考察，寻找其异同，探求普遍规律与特殊规律的方法。按属性的数量，可分为单向比较和综合比较。按时空的区别，可分为横向比较与纵向比较。按目标的指向，可分成求同比较和求异比较。按比较的性质，可分成定性比较与定量比较。按比较的范围，可分为宏观比较和微观比较。3. 文献研究方法文献研究法主要指搜集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究形成对事实的科学认识的方法。文献法是一种古老而又富有生命力的科学研究方法。文献法的一般过程包括五个基本环节，分别是：提出课题或假设、研究设计、搜集文献、整理文献和进行文献综述。文献法的提出课题或假设是指依据现有的理论、事实和需要，对有关文献进行分析整理或重新归类研究的构思。研究设计首先要建立研究目标，研究目标是指使用可操作的定义方式，将课题或假设的内容设计成具体的、可以操作的、可以重复的文献研究活动，它能解决专门的问题和具有一定的意义。| 话语分析话语分析作为一种专门的学科研究对象的出现，特别是在法语领域的出现，一般来说，是语言学发展过程中，特别是自20世纪60年代末以来，必然会出现的现象。这个新领域与语言学保持着复杂的关系，而这种关系又是经济被重新定义的。话语分析作为一种活动，正如它的内涵一样，它存在的前提是：特殊对象的生成、观念系统的状态、新颖恰当的研究对象的方法论的框架系统的状态。批评话语分析（critical discourse analysis）,以下简称CDA是当代语言学研究的一个新兴分支。批判话语分析的主要方法：系统功能语法分析、语篇体裁交织性分析、话语历史背景分析。例如：如果有一部有关第三世界的纪录片始终把第三世界的穷人当做及物动词性的宾语，那就必然给读者、听者留下这样的印象：穷人是被动的牺牲品，而不是斗争的参与者。例如：对何人使用何种称谓，体现着作者（讲话者）的态度。情态是人际功能的体现形式之一，主观情态反应话语生成者与陈述者的亲近性，而客观情态则模糊了个体和团体的观点。| 内容分析内容分析法：是一种对于传播内容进行客观，系统和定量的描述的研究方法。其实质是对传播内容所含信息量及其变化的分析，即由表征的有意义的词句推断出准确意义的过程。内容分析的过程是层层推理的过程。内容分析法的信度指两个或两个以上的研究者按照相同的分析维度，对同一材料进行评判结果的一致性程度，它是保证内容分析结果可靠性、客观性的重要指标。ROST content mining是一款免费的大型内容分析研究性工具平台，主要功能包括：辅助各学科进行研究，协助完成文本分析和内容分析方面的研究，凡是需要分析论文、微博、博客、论坛、网页、书籍、聊天记录、电子邮件、本地文本类格式文件、数据库中各类文本字段的学科，都可以使用本软件，分析方法目前支持：分词、字频统计、词频统计、聚类、分类、情感分析（含简单和复杂）、共现分析、同被引分析，依存分析、语义网络、社会网络、共现矩阵等分析方法。| 质性研究一种在社会科学及教育学领域常使用的研究方法，通常是相对量化研究而言。质性研究实际上并不是一种方法，而是许多不同研究方法的统称，由于他们都不属于量化研究，被归成同一类探讨。其中包含但不限于民族志研究，人类学研究，论述分析，访谈研究等。1. 民族志研究民族志，是一种写作文本，是人类学独一无二的研究方法，是建立在人群中田外野地工作基础下第一手观察和参与之上的关于习俗的撰写。民族志内容主要为相关人的访问内容、档案记录的检视、与衡量与访问内容的可信度，从此内容，可找出特定团体与组织之间的关联，并为关心大众以及专业的同行撰写整个故事的来龙去脉。而民族志学家则记录人们的日常生活。研究的焦点放在人类思想和行为中较可预测的型态上。为了真实纪录，1930年代后，民族志的产生通常需要相当冗长时间的实际体验。2. 口述史研究口述史亦称口碑史学。口述史在国际上是一门专门学科，即以搜集和使用口头史料来研究历史的一种方法，或由此形成的一种历史研究方法学科分支。1948年，美国哥伦比亚大学的艾伦内文斯（Allan Nevins）教授在该校创立了口述史研究中心，第一次使用了“口述史”这个概念。标志着现代口述史学术领域的成立口述历史是通过有准备、以音像设备为工具的采访，记述人们口述所得的具有保存价值和尚未得到过的原始资料。3. 行动研究行动研究是一种适合于广大教育实际工作者的研究方法。它既是一种方法技术，也是一种新的科研理念、研究类型。行动研究是从实际工作需要中寻找课题，在实际工作过程中进行研究，由实际工作者与研究者共同参与，使研究成果为实际工作者理解、掌握和应用，从而达到解决问题，改变社会行为的目的的研究方法。它是一种行动研究理论与实践相结合，在于资料收集、合作探讨、自我反省、多方总结最后解决问题的方法；一种主题明确、思路清晰的解决问题的方法。4. 扎根理论研究扎根理论研究法是由哥伦比亚大学的AnselmStrauss和BarneyGlaser两位学者共同发展出来的一种研究方法。是运用系统化的程序，针对某一现象来发展并归纳式地引导出扎根的理论的一种定性研究方法。5. 个案研究个案研究(case study)也称个案调查。对某一特定个体、单位、现象或主题的研究。这类研究广泛收集有关资料，详细了解、整理和分析研究对象产生与发展的过程、内在与外在因素及其相互关系，以形成对有关问题深入全面的认识和结论。个案研究的单位可以是个人、群体、组织、事件或者某一类问题，由此而产生人员研究个案，各生活单位或社会团体个案、传播媒介个案，以及各种社会问题个案等。6. 文本分析从文本的表层深入到文本的深层，从而发现那些不能为普通阅读所把握的深层意义。新批评细读法“新批评”细读法不是一种自我感兴趣的印象式批评，而是一种“细致的诠释”，是对作品作详尽分析和解释的批评方式。其操作过程大致分为以下三个步骤：首先是了解词义，然后是理解语境，再次是把握修辞特点。叙述学分析法叙述是人类社会性活动中的一个重要部分。“叙述学”分析法，主要是故事分析(包括故事序列分析，故事类型分析等等)，与叙述视角分析(包括叙述者的人称、位置、可信度；叙述者的声音、叙述的速度等)。| 社会网络分析社会网络分析用于描述和测量行动者之间的关系或通过这些关系流动的各种有形或无形的东西,如信息、资源等。根据分析的着眼点不同,社会网络分析可以分为两种基本视角：关系取向和位置取向。关系取向关注行动者之间的社会性粘着关系,通过社会联结本身——如密度、强度、对称性、规模等——来说明特定的行为和过程。位置取向则关注存在于行动者之间的、且在结构上相处于相等地位的社会关系的模式化(patterning),它讨论的是两个或以上的行动者和第三方之间的关系所折射出来的社会结构,强调用“结构等效”来理解人类行为。| 引文分析引文分析法，就是利用各种数学及统计学的方法进行比较、归纳、抽象、概括等的逻辑方法，对科学期刊、论文、著者等分析对象的引用和被引用现象进行分析，以揭示其数量特征和内在规律的一种信息计量研究方法。引文分析的主要内容：引文年代分析、引文量分析、集中和离散规律分析、引文类型分析、引文语种分析、引文国别分析。引文分析的主要作用是：测量学科的影响和重要性、研究学科结构、研究学科信息发布、确定核心期刊、研究文献老化规律等。| 统计学分析1. 统计描述它研究如何用科学的方法去搜集、整理、分析经济和社会发展的实际数据，并通过统计所特有的统计指标和指标体系，表明所研究的社会经济现象的规模、水平、速度、比例和效益，以反映社会经济现象发展规律在一定时间、地点、条件下的作用，描述社会经济现象数量之间的关系和变动规律，也是进一步学习其他相关学科的基础。2. 方差分析方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。3. 二元相关因果关系分析方法之一种。二元线性回归分析法是在一元回归基础上的延伸,式中y是因变量；x1、x2是自变量；a、b1、b2是回归系数。二元线性回归法适用于分析有两个主要自变量的预测，一般运用计算机进行计算。4. 元分析元分析(meta-analysis)统计方法是对众多现有实证文献的再次统计，通过对相关文献中的统计指标利用相应的统计公式，进行再一次的统计分析，从而可以根据获得的统计显著性等来分析两个变量间真实的相关关系。元分析程序输入参数包括：各个观察到的相关系数(已有研究文献中变量间的相关统计分析，从而可以根据获得的统计显著性等来分析两个变量间真实的相关关系。5. 多元回归“多元回归”在工具书中的解释：1、研究一个依变量、依两个或两个以上自变量的回归。2、亦称为多元线性回归,是反映一种现象或事物的数量依多种现象或事物的数量的变动而相应地变动的规律。3、建立多个变量之间线性或非线性数学模型数量关系式的统计方法。在肥料试验中广泛应用。6. 多元变量分析多元分析，是指同时考虑多个反应变量的统计分析方法。其主要内容包括两个均值向量的假设检验、多元方差分析、主成分分析、因子分析、聚类分析和典范相关分析等。7. 因子分析因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，一科成绩好的学生，往往其他各科成绩也比较好，从而推想是否存在某些潜在的共性因子，或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。8. 主成分分析主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。又称主分量分析。实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量(或因素)，因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。主成分分析首先是由K.皮尔森对非随机变量引入的，尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形。信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量。主成分分析作为基础的数学分析方法，其实际应用十分广泛，比如人口统计学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模、数理分析等学科中均有应用，是一种常用的多变量分析方法。9. 聚类分析聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。10. 非参数检验非参数检验(Nonparametric tests)是统计分析方法的重要组成部分，它与参数检验共同构成统计推断的基本内容。参数检验是在总体分布形式已知的情况下，对总体分布的参数如均值、方差等进行推断的方法。但是，在数据分析过程中，由于种种原因，人们往往无法对总体分布形态作简单假定，此时参数检验的方法就不再适用了。非参数检验正是一类基于这种考虑，在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。由于非参数检验方法在推断过程中不涉及有关总体分布的参数，因而得名为“非参数”检验。11. 结构方程模型结构方程模型（Structural·Equation·Modeling, SEM）是社会科学研究中的一个非常好的方法。该方法在20世纪80年代就已经成熟，可惜国内了解的人并不多。在社会科学以及经济、市场、管理等研究领域，有时需处理多个原因、多个结果的关系，或者会碰到不可直接观测的变量(即潜变量)，这些都是传统的统计方法不能很好解决的问题。20世纪80年代以来，结构方程模型迅速发展，弥补了传统统计方法的不足，成为多元数据分析的重要工具。

为什么太阳会东升西落？为什么有春夏秋冬？为什么地球是圆的？为什么飞机能翱翔蓝天？为什么鱼能在水中畅游？为什么人类会诞生？这些物理、化学和生命现象都是由于大自然规律天然存在的，不随人的主观意志而转移。人类虽然无法改变和创造规律，但能够认识规律、利用规律去探索神奇的大自然。图1.浩瀚的星空探索自然是科技界同仁的使命，它以自然界为研究对象，目标就是要揭示自然界各种事物和现象的性质及其发展规律。我们对于自然规律的认识是随着自然科学的发展而逐步深入的，也有理由相信，随着人类对于大自然的认知逐渐加深，各种自然规律也将逐渐变得系统和完整。研究方法概论对自然界的探索，是一个观察、提问、假设、推理、验证的螺旋渐进过程。在这个过程中离不开研究方法的支撑，如培根的实验法、笛卡儿的解析法、伽利略的理想实验法、牛顿采用的公理化方法、归纳与演绎法；卢瑟福的模型法、康德的思辨与假说法、门捷列夫的分类比较法等等。没有研究方法的科学研究探索就成了无源之水、无本之木，就不可能取得实质性的研究成果。以基础科学理论研究为例，通过观察实验和模拟等方法，使用工具和仪器设备，获得研究对象的第一手事实材料，并加以整理和加工，再使用一系列归纳、演绎、假说等方法上升为科学理论，最后运用科学理论解释和预测新的现象。图2.英国科学家牛顿研究方法是人们在从事科学研究过程中不断总结、提炼出来的，从不同的维度和不同的层次出发，可以产生多种不同的分类。从研究方法的层级或者使用范围来分，自然科学的研究方法一般可以划分成三类：一是最普适的哲学方法和逻辑方法，为一切科学所采用；二是各门自然科学的一般性研究方法，如观察、实验、模拟、归纳等方法；三是某些学科特殊的研究方法，如生物和医学学研究中的解剖法、飞机设计中的试飞法等，它们其实也是特殊的观察法或实验法。从认识探索的历程和深度来看，可以分为经验方法和理论方法。很难有一个完全统一的分类。同时，随着科学的进步与发展，研究方法本身也在动态发展。因此，自然科学研究方法在不同维度和不同层次上呈立体网络状结构。其中，归纳和演绎是科学研究中被使用得最频繁的研究方法。多年前，我看过一篇杨振宁老先生谈学习和研究方法的文章，记忆深刻。很多人可能都知道，杨老先生大学毕业于西南联大，他总结我们中国学习自然科学的研究方法，主要是“演绎法”，往往直接从牛顿三大定律，热力学定律等基础出发，然后推演出一些结果。然而，对于这些定律如何产生的研究和了解不多，也就不容易产生有重大意义的原创性成果。他到美国学习后发现，世界著名物理学大学费米、泰勒等是从实际试验的结果中，运用归纳的原理，采用的是“归纳法”。这两种方法对杨老先生的研究工作，产生了很大的影响。图3.著名科学家杨振宁归纳法归纳法就是由一系列特殊性的前提概括出一般性的结论，简单说就是由个别到一般。往下分，归纳法又可以分成求同法、存异法、共用法、共变法、残余法，其在科学研究方法中占有重要的历史地位。自然科学中的很多定律和公式都是通过观察、研究个别现象后，从杂乱的经验事实中间，对它们进行总结归纳出来的，从而掌握了自然界的普通性规律。例如，法拉第发现磁转电的方法就是典型的归纳法。话说1820年，奥斯特成功地发现电产生磁现象后，无数科学家都在探索如何通过磁产生电。法拉第自1821年就开始了磁生电的研究，为了防止磁铁对电流表产生影响，他用了很长的导线把电流表接到隔壁的房间里。他的实验方法是，把磁铁插到线圈中以后，再跑到隔壁房间里看电流表指针是否偏转，10年来他一直没有看到电流表指针偏转过。直到1831年10月17日，这一天由于种种原因，电流表就放在线圈不远处，当法拉第把磁铁快速地插入线圈时，突然电流表指针奇迹般地摆动了一下，又回到零刻度线。当他急忙把磁铁从线圈中拔出来时，指针又向相反方向摆动了，从此他归纳总结出切割磁力线产生电流的规律，从而将人类带入电的时代。图4.法拉第发现电磁感应尽管归纳法极大地推动了自然科学前进的步伐,在科学发展史上具有无可替代的作用，但是它也不是万能的，也有它的局限性。著名哲学家休谟首先思考和发现归纳法的局限性，提出了著名的“休谟问题”，即归纳推理的根据何在？对归纳法的有效性、合理性提出了质疑。因为归纳是以直观的感性经验为基础，只能根据已经掌握的少部分事实或现象进行归纳，作出的结论可能带有很大的偶然性，甚至会出现与客观事实相矛盾的情况。所以思格斯指出：“我们用世界上的一切归纳法都永远不能把归纳过程弄清楚”。图5.英国哲学家休谟演绎法演绎法是从一般到个别的推理方法，揭示的是个别和一般的必然联系。它不仅能够作出科学预见，为新的科学发现提供指导性的线索，还将使科学研究沿着正确方向前进。理论的威力在于正确地预测，只要推理的前提是正确的，推理形式是合乎逻辑的，推理的结论也必然是正确的。比如，门捷列夫通过近20年的坚持不懈，收集和掌握了海量的元素数据，并从中掌握了元素周期规律。他不仅预见了当时未被发现的镓、锗、钪等元素的存在，而且还预先确定了这些新元素的性质，并得到科学的证实，轰动了整个欧洲。1849年，科学家根据牛顿的万有引力定律，成功地预测了海王星的运动轨道。爱因斯坦曾预测有弯曲一定范围的空间和弯曲的光，后来都被证实。图6.门捷列夫及元素周期表演绎法的局限性主要有两点：一是由于人们有时机械地套用“三段论”，将得出错误的结论；二是有时共性不能涵盖所有的个体特性。导致演绎法不能保证结论的正确，以及不能正确地反映变化的客观世界。流体力学4大研究方法除了这两种基本研究方法外，每个学科可能都有一些各自独特的研究方法。我是流体力学专业出身，就以流体力学为例。通常，开展流体力学的工作主要有4种研究方法：现场观测法、实验模拟法、理论分析法和数值计算法四个方面。现场观测法从流体力学的学科历史来看，流体力学始于人们对各种流动现象的观测。面对奔腾的河流，孔子发出了:“逝者如斯夫,不舍昼夜”的感叹，古希腊哲学家赫拉克利特说“人不能两次踏进同一条河流”。阿基米德在澡盆中，看到溢出的水，提出了流体静力学的一个重要原理——阿基米德原理。 丹尼尔·伯努利通过观察发现流速与静压关系的伯努利原理。在流体力学史上还有很多这样的例子，发现自然界的各种流动现象，通过各种仪器进行观察，从而总结出流体运动的规律，再反过来预测流动现象的演变。但此方法有明显的局限性，最主要的体现在两个方面，一是一些流动现象受特定条件的影响，有时不能完成重复发生；二是成本比较大，需要花费大量的人财物。图7.阿基米德发现浮力定律实验模拟法为了克服现场观测的缺点，人们制造了多种实验装置和设备，建立了多个专项和综合实验室。实验基本上能可控、重复流动现象，可以让人们仔细、反复地观测物理现象，直接测量相关物理量，从而揭示流动机理、发现流动规律，建立物理模型和理论，同时还能检验理论的正确性。流体力学史上很多重要的发现都是通过实验发现或证实的，比如意大利物理学家伽俐略利用实验演示了在空气中物体运动所受到的阻力；托里拆利通过大气压力测量实验，证明了恒定孔口出流的基本规律；牛顿用摆和垂直落球在水和空气中进行了绕流阻力实验；由法国工程师皮托发明、世界流体力学大师普朗特改进的风速管，可同时测量流体总压和静压。随着技术的进步，风洞和水洞成为实验流体力学中两种主要的实验设备。风洞是一种特殊的管道，通过产生可以调节的气流，使实验段中的模型流场能够模拟或部分模拟实际流场。水洞更容易实现流动显示和定量测量，对进行湍流和边界层等基础科学问题的研究以及一些实际工程问题具有重要价值。图8.风洞试验及试验模型理论分析法理论分析法是在感性认识的基础上，在一定的理论指导下，综合运用归纳与演绎、比较与分类、分析与综合等逻辑方法，采用数学理论和方法，实现定量化分析，来认识事物的本质及其规律的一种科学分析方法，是流体力学分析研究的一种高级形式。尽管人们对流动的认识和探索进行了几千年，但只有到了欧拉方程和伯努利方程的建立，才是流体动力学作为一个分支学科建立的标志，开启了用微分方程和实验测量进行流体运动定量研究的新阶段。无数物理学家和力学家进行了大量的探索，例如：拉格朗日的无旋运动、亥姆霍兹的涡旋运动、达朗伯佯谬，一直到纳维-斯托克斯方程，即著名的NS方程，它是流体动力学的理论基础。由于纳维-斯托克斯方程是一组非线性的偏微分方程，很难求出解析解。在流体力学理论分析中，常常根据特定的物理性质和具体环境，抓住主要因素、忽略次要因素进行抽象化、简化流体物理性质，减少自变量和减少未知函数，建立特定的力学理论模型，这样可以简化数学方程、克服数学上的困难，进一步深入地研究流体的平衡和运动性质。例如普朗特学派逐步将N-S方程作了简化，从推理、数学论证和实验测量等各个角度，建立了边界层理论，能实际计算简单情形下，边界层内流动状态和粘性力。数值计算法由于物体几何外形的复杂，以及非线性偏微分方程组求解的困难，早在20世纪初就有人提出用数值方法来解流体力学问题的思想。就是将流场区域离散化，分成许多个子区域，并确定每个区域中的节点，从而生成网格。将控制方程在网格上离散，就可以将偏微分格式的控制方程转化为各个节点上的代数方程组。求出方程组的近似解后，结合流场情况以及一些理论常识，解释这些计算值的物理含义和流动机理。在正式计算之前，通常还要通过经典模型算例，将计算结果与实验结果进行比较，以验证计算方法和参数设置。由于网格点数量大，要求的计算资源比较高。只有电子计算机问世以来，数值模拟才成为现实。相对于实验来说，数值模拟具有廉价、全流场、三维复杂流动分析，不受实验设备的研制、流场无干扰等特点。图9.飞机流场数值计算现场观测的现象和实验结果，只有在具备一定的理论基础时，才会有意识地从分散的、看似无联系的现象和数据中找到规律性的东西，甚至发现新理论。理论分析和数值计算也要依靠现场观测和实验模拟来校验力学数学模型。因此，在解决重大实际问题时，单一方法都是有缺点与不足的，必须多维度多层次综合运用多种方法。只有掌握了科学的研究方法，我们才能在国家科技强国战略中建功立业。

如果你打算在2020年学习一项新技能，那你如今可能正在放弃的边缘徘徊。无论是学一门语言还是一种乐器，亦或是计划上职场提升课，进步总是慢得令人绝望，最初的热情并不能让你坚持太久。在放弃边缘挣扎时，你可能会认为自己只是缺乏一种天赋。有些幸运儿生来就有这种天赋，他们学习任何新技能时总是游刃有余，而你只是不那么走运，恰巧缺少这种天赋罢了。在放弃边缘挣扎但是，事实却并非如此。许多博学多才的人，无论是大名鼎鼎的查尔斯·达尔文（Charles Darwin）还是诺贝尔物理学奖获得者理查德·费曼（Richard Feynman）都声称自己的智商与常人无异。他们的智商高低暂且不论，但最新的神经科学研究表明，只要使用合适的学习策略，绝大多数人的智商能足以学会新技能。神经科学领域的许多研究都基于洛杉矶加利福尼亚大学的罗伯特·比约克（Robert Bjork）教授和伊丽莎白·比约克（Elizabeth Bjork）教授提出的“必要困难”理论。“必要困难”理论指在学习时故意制造轻微的挫败感，这样可以使大脑对学习材料的处理更深入，记忆更持久。就像体育锻炼一样，刚开始会觉得肌肉酸痛，但长期坚持下去，身体素质自然会越来越好。不幸的是，我们如今使用的许多学习技巧，比如边读边划重点、绘制五颜六色的思维导图等方法，对我们的大脑来说都不够具有挑战性，所以无法让我们记住所学的信息，学习效果可想而知。格拉斯哥大学心理学家、学习科学家网站成员卡罗莱娜·库珀-特策尔（Carolina Kuepper-Tetzel）博士认为：“我们学习时往往倾向于使用那些既轻松又不费力的学习技巧。”“但它们不会转化为对知识的长期记忆。”之前，我们曾讲过如何成为一名博学家，（传送门：史上最牛“博学家”一览：活着就是为了满足欲望），今天我们再给大家提供一些学习方法，助你成为一个超级学霸。无论你打算学什么，以下方法都能帮你改正不良习惯，让你拥有令人羡慕的记忆力。学前测试为什么就算学前测试回答不出来，我们还要测试呢？让我们通过一个测试来回答这个问题。你知道芬兰语的“谢谢”怎么说嘛？答案是“kiitos”。如果你不是芬兰人，大概不会觉得自己能回答出来。但由于回答时的苦思冥想，你记住这个答案的可能性大大增加。心理学研究表明，即使在学前测试中一个问题都没答对，也能让大脑做好准备，在后来的学习过程有针对性地吸收信息。无论是对简单琐事的记忆，还是对复杂材料更深层次的理解，都是如此。在一项研究中，参与者在阅读奥利弗萨克斯（Oliver Sacks）一篇关于视觉神经科学的论文前，先接受了有关视觉神经科学的测试。结果，他们的学习效率比那些时间阅读更长的学生要高10％ - 15％。不管你现在在学什么，做个学前测试，即使你答不对，也能加强你之后的学习效果。教给别人除了学前测试，你可能还想做个测试，看看自己的学习效果怎么样。这在心理学上叫做“检索练习”，可以巩固对知识的记忆。在对照实验中，检索练习的学习效果远远胜过思维导图。正如库珀-特策尔博士所说：“测试通常被视为评估知识的一种方式。然而，测试本身就是一种有效的学习策略，科学证明它可以提高对知识的长期记忆。”这可能是抽认卡测试效果不佳的原因之一。因为你认为这样的自我测试纯粹是在考验记忆力，所以你可能一想不起来就会去看答案。然而，如果你想记得更牢，必须要在放弃之前真正绞尽脑汁地去回想，这样记忆效果才更好。检索练习的学习效果远远胜过思维导图德国卡塞尔大学的米丽娅姆埃伯斯巴赫（Mirjam Ebersbach）教授表示:“你检索时觉得越难，加强记忆的效果越好。”如果你正在为考试而学习，尽量发现自己不明白的地方，提出问题，而不是只一味地看书。埃伯斯巴赫发现，提出问题的过程本身就能提高学习效果，因为它迫使你以一种新的方式重新组织材料。也许最有效的学习方法是尝试把学到的东西教给另一个人，因为这能使你对学习内容有更深刻的理解。如果你没有一个愿意听你讲课的小伙伴，你可以想象向某个人讲，或是写一封电子邮件，尽可能详细地列出你学到的东西。转换学习不要在一个学习任务上花费太长时间——要经常在各个学习任务之间转换。例如，如果你正在学习一门新语言，你可能会在两三个词汇表之间转换，或者在在不同的动词时态之间转换，而不是依次学习。这种策略被称为交叉学习，它就像学前测试一样会让人感到沮丧，因为你不能在转换前就真正记住。但根据必要困难理论，这就是它奏效的原因。大量研究表明，暂时的记忆混乱能极大地提高长期记忆的效果。除了促进知识学习外，交叉学习还可以加强你的动手技能。例如，如果你正在学习一种乐器，可以在音阶和正在练习的乐曲之间转换，学习效率会显著提高。运动起来在大众印象中，那些聪明人总是久坐不动，但事实却恰恰相反，最好的学习者同时也是最爱运动的人，因为有氧运动会刺激多巴胺、肾上腺素等神经递质释放，它们在记忆形成过程中扮演着重要角色。这意味着在晨跑或健身房锻炼后，你的思维会更加活跃。所以，试着根据你现有的运动计划来安排你的学习时间，你的记忆可能会自然而然地增强。运动能增强记忆力改变学习环境你有没有注意过，当你回到家乡时，过去那些久远的回忆会突然浮现在脑海中？这是因为我们的记忆与环境息息相关，也就是说，我们的记忆很大程度上受到环境因素的影响。情境相关记忆会引发愉快的怀旧情绪，但也会导致我们在实际学习中出现思维障碍。如果我们经常只在一个地方学习或练习某种技能，我们的记忆就会与那个地方的景象、声音和气味紧密联系在一起。当我们在考场上时，环境中没有了这些线索，我们在这样的新环境中很难回忆起同样的知识。为了避免上述情况，我们应该尝试在不同的地方学习。罗伯特·比约克教授和他的同事研究发现，仅仅是在不同的教室学习就能使学习效率提高21%。清醒休息在大脑与所有这些必要困难斗争后，给它一段恢复时间。这里说的并不是像看电视那样的时间，而是真的什么都不做。爱丁堡赫瑞-瓦特大学的米凯拉杜瓦（Michaela Dewar）教授发现，在没有任何外部刺激的情况下，“清醒地休息”可以让大脑巩固对所学知识的记忆。清醒地休息可以让大脑巩固对所学知识的记忆所以闭上眼睛，放松下来，让你的想法去它们想去的地方——因为你知道你的大脑正忙着巩固你的学习记忆。文字&版面 | 田晓娜更多精彩内容，请点击下方蓝字「了解更多」。

本文转载自【微信公众号：社科学术圈，ID:shkxquan】经微信公众号授权转载，如需转载与原文作者联系一、社会科学的研究步骤在每一个环节都需要理论的指导。其中，在检验研究假设结束之后，需要与现有的文献对话，再次发现新问题，开始新一轮的研究过程。在这个环节之中，资料分析作为重要一环，对于社会科学的研究极为重要。二、资料分析的方式分类教育研究包含多样化的研究方法及分类。一般情况下，按照认识论基础，研究方法可以分为定量研究、定性研究和混合研究。也有部分学者按照研究目的、手段等对研究方法进行分类。比如别敦荣和彭阳红将研究方法分为：理论思辨、经验总结、历史研究、调查研究、比较研究、数学分析、质的研究和个案研究；在国内，根据刘良华对研究方法的分类大体上有三个基本类型：实证研究（量化的、质化的）、思辨研究（又称理论研究）、实践研究（常以教育对策、教育反思、教育改革形式显现）。实证研究是基于“事实”的方式进行论证并有规范的研究设计和研究报告。陈向明指出，“研究方法”一般包含三个层面：第一，方法论，即指导研究的思想体系，其中包括基本的理论假定、原则、研究逻辑和思路等；第二，研究方法或方式，即贯穿于研究全过程的程序与操作方式；第三，具体的技术和技巧，即在研究的某一阶段使用的具体工具、手段和技巧等。文中所采取的分类是按照陈向明定义中的第三个层面为标准进行的分类。在实际的研究过程中大多数时候是以一种研究方法为主，其他为辅，交叉使用的。以下内容是介绍每一种具体的方式。那么资料搜集上来了？该如何分析呢？三、具体的资料分析方式01.思辨分析（1）历史研究方法历史研究法是运用历史资料，按照历史发展的顺序对过去事件进行研究的方法。亦称纵向研究法，是比较研究法的一种形式。在政治学领域中，它着重对以往的政治制度、政治思想、政治文化等的研究。历史研究的目的在于解决政治制度的现状及其演变趋向。但不是断章取义地分析政治制度的现状，而是系统地研究它们以往的发展及其变迁的原因。历史研究法主要是研究政治制度的发展历史，从各种事件的关系中找到因果线索，演绎出造成制度现状的原因，推测该制度未来的变化。（2） 比较研究方法比较研究法就是对物与物之间和人与人之间的相似性或相异程度的研究与判断的方法。比较研究法可以理解为是根据一定的标准，对两个或两个以上有联系的事物进行考察，寻找其异同，探求普遍规律与特殊规律的方法。按属性的数量，可分为单向比较和综合比较。按时空的区别，可分为横向比较与纵向比较。按目标的指向，可分成求同比较和求异比较。按比较的性质，可分成定性比较与定量比较。按比较的范围，可分为宏观比较和微观比较。（3）文献研究方法文献研究法主要指搜集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究形成对事实的科学认识的方法。文献法是一种古老而又富有生命力的科学研究方法。文献法的一般过程包括五个基本环节，分别是：提出课题或假设、研究设计、搜集文献、整理文献和进行文献综述。文献法的提出课题或假设是指依据现有的理论、事实和需要，对有关文献进行分析整理或重新归类研究的构思。研究设计首先要建立研究目标，研究目标是指使用可操作的定义方式，将课题或假设的内容设计成具体的、可以操作的、可以重复的文献研究活动，它能解决专门的问题和具有一定的意义。02.话语分析话语分析作为一种专门的学科研究对象的出现，特别是在法语领域的出现，一般来说，是语言学发展过程中，特别是自20世纪60年代末以来，必然会出现的现象。这个新领域与语言学保持着复杂的关系，而这种关系又是经济被重新定义的。话语分析作为一种活动，正如它的内涵一样，它存在的前提是：特殊对象的生成、观念系统的状态、新颖恰当的研究对象的方法论的框架系统的状态。批评话语分析（critical discourse analysis）,以下简称CDA是当代语言学研究的一个新兴分支。批判话语分析的主要方法：系统功能语法分析、语篇体裁交织性分析、话语历史背景分析。例如：如果有一部有关第三世界的纪录片始终把第三世界的穷人当做及物动词性的宾语，那就必然给读者、听着留下这样的印象：穷人是被动的牺牲品，而不是斗争的参与者。例如：对何人使用何种称谓，体现着作者（讲话者）的态度。情态是人际功能的体现形式之一，主观情态反应话语生成者与陈述者的亲近性，而客观情态则模糊了个体和团体的观点。03.内容分析内容分析法：是一种对于传播内容进行客观，系统和定量的描述的研究方法。其实质是对传播内容所含信息量及其变化的分析，即由表征的有意义的词句推断出准确意义的过程。内容分析的过程是层层推理的过程。内容分析法的信度指两个或两个以上的研究者按照相同的分析维度，对同一材料进行评判结果的一致性程度，它是保证内容分析结果可靠性、客观性的重要指标。ROST content mining是一款免费的大型内容分析研究性工具平台，主要功能包括：辅助各学科进行研究，协助完成文本分析和内容分析方面的研究，凡是需要分析论文、微博、博客、论坛、网页、书籍、聊天记录、电子邮件、本地文本类格式文件、数据库中各类文本字段的学科，都可以使用本软件，分析方法目前支持：分词、字频统计、词频统计、聚类、分类、情感分析（含简单和复杂）、共现分析、同被引分析，依存分析、语义网络、社会网络、共现矩阵等分析方法。04.质性研究一种在社会科学及教育学领域常使用的研究方法，通常是相对量化研究而言。质性研究实际上并不是一种方法，而是许多不同研究方法的统称，由于他们都不属于量化研究，被归成同一类探讨。其中包含但不限于民族志研究，人类学研究，论述分析，访谈研究等。（1） 民族志研究民族志，是一种写作文本，是人类学独一无二的研究方法，是建立在人群中田外野地工作基础下第一手观察和参与之上的关于习俗的撰写。民族志内容主要为相关人的访问内容、档案记录的检视、与衡量与访问内容的可信度，从此内容，可找出特定团体与组织之间的关联，并为关心大众以及专业的同行撰写整个故事的来龙去脉。而民族志学家则记录人们的日常生活。研究的焦点放在人类思想和行为中较可预测的型态上。为了真实纪录，1930年代后，民族志的产生通常需要相当冗长时间的实际体验。（2） 口述史研究口述史亦称口碑史学。口述史在国际上是一门专门学科，即以搜集和使用口头史料来研究历史的一种方法，或由此形成的一种历史研究方法学科分支。1948年，美国哥伦比亚大学的艾伦内文斯（Allan Nevins）教授在该校创立了口述史研究中心，第一次使用了“口述史”这个概念。标志着现代口述史学术领域的成立口述历史是通过有准备、以音像设备为工具的采访，记述人们口述所得的具有保存价值和尚未得到过的原始资料。（3） 行动研究行动研究是一种适合于广大教育实际工作者的研究方法。它既是一种方法技术，也是一种新的科研理念、研究类型。行动研究是从实际工作需要中寻找课题，在实际工作过程中进行研究，由实际工作者与研究者共同参与，使研究成果为实际工作者理解、掌握和应用，从而达到解决问题，改变社会行为的目的的研究方法。它是一种行动研究理论与实践相结合，在于资料收集、合作探讨、自我反省、多方总结最后解决问题的方法；一种主题明确、思路清晰的解决问题的方法。（4） 扎根理论研究扎根理论研究法是由哥伦比亚大学的AnselmStrauss和BarneyGlaser两位学者共同发展出来的一种研究方法。是运用系统化的程序，针对某一现象来发展并归纳式地引导出扎根的理论的一种定性研究方法。（5） 个案研究个案研究(case study)也称个案调查。对某一特定个体、单位、现象或主题的研究。这类研究广泛收集有关资料，详细了解、整理和分析研究对象产生与发展的过程、内在与外在因素及其相互关系，以形成对有关问题深入全面的认识和结论。个案研究的单位可以是个人、群体、组织、事件或者某一类问题，由此而产生人员研究个案，各生活单位或社会团体个案、传播媒介个案，以及各种社会问题个案等。（6） 文本分析从文本的表层深入到文本的深层，从而发现那些不能为普通阅读所把握的深层意义。新批评细读法“新批评”细读法不是一种自我感兴趣的印象式批评，而是一种“细致的诠释”，是对作品作详尽分析和解释的批评方式。其操作过程大致分为以下三个步骤：首先是了解词义，然后是理解语境，再次是把握修辞特点。叙述学分析法叙述是人类社会性活动中的一个重要部分。“叙述学”分析法，主要是故事分析(包括故事序列分析，故事类型分析等等)，与叙述视角分析(包括叙述者的人称、位置、可信度；叙述者的声音、叙述的速度等)。05.社会网络分析社会网络分析用于描述和测量行动者之间的关系或通过这些关系流动的各种有形或无形的东西,如信息、资源等。根据分析的着眼点不同,社会网络分析可以分为两种基本视角：关系取向和位置取向。关系取向关注行动者之间的社会性粘着关系,通过社会联结本身——如密度、强度、对称性、规模等——来说明特定的行为和过程。位置取向则关注存在于行动者之间的、且在结构上相处于相等地位的社会关系的模式化(patterning),它讨论的是两个或以上的行动者和第三方之间的关系所折射出来的社会结构,强调用“结构等效”来理解人类行为。06.引文分析引文分析法，就是利用各种数学及统计学的方法进行比较、归纳、抽象、概括等的逻辑方法，对科学期刊、论文、著者等分析对象的引用和被引用现象进行分析，以揭示其数量特征和内在规律的一种信息计量研究方法。引文分析的主要内容：引文年代分析、引文量分析、集中和离散规律分析、引文类型分析、引文语种分析、引文国别分析。引文分析的主要作用是：测量学科的影响和重要性、研究学科结构、研究学科信息发布、确定核心期刊、研究文献老化规律等。07.统计学分析（1） 统计描述它研究如何用科学的方法去搜集、整理、分析经济和社会发展的实际数据，并通过统计所特有的统计指标和指标体系，表明所研究的社会经济现象的规模、水平、速度、比例和效益，以反映社会经济现象发展规律在一定时间、地点、条件下的作用，描述社会经济现象数量之间的关系和变动规律，也是进一步学习其他相关学科的基础。（2） 方差分析方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。（3） 二元相关因果关系分析方法之一种。二元线性回归分析法是在一元回归基础上的延伸,式中y是因变量；x1、x2是自变量；a、b1、b2是回归系数。二元线性回归法适用于分析有两个主要自变量的预测，一般运用计算机进行计算。（4） 元分析元分析(meta-analysis)统计方法是对众多现有实证文献的再次统计，通过对相关文献中的统计指标利用相应的统计公式，进行再一次的统计分析，从而可以根据获得的统计显著性等来分析两个变量间真实的相关关系。元分析程序输入参数包括：各个观察到的相关系数(已有研究文献中变量间的相关计分析，从而可以根据获得的统计显著性等来分析两个变量间真实的相关关系。（5） 多元回归“多元回归”在工具书中的解释：1、研究一个依变量、依两个或两个以上自变量的回归。2、亦称为多元线性回归,是反映一种现象或事物的数量依多种现象或事物的数量的变动而相应地变动的规律。3、建立多个变量之间线性或非线性数学模型数量关系式的统计方法。在肥料试验中广泛应用。（6） 多元变量分析多元分析，是指同时考虑多个反应变量的统计分析方法。其主要内容包括两个均值向量的假设检验、多元方差分析、主成分分析、因子分析、聚类分析和典范相关分析等。（7） 因子分析因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，一科成绩好的学生，往往其他各科成绩也比较好，从而推想是否存在某些潜在的共性因子，或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。（8） 主成分分析主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。又称主分量分析。实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量(或因素)，因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。主成分分析首先是由K.皮尔森对非随机变量引入的，尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形。信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量。主成分分析作为基础的数学分析方法，其实际应用十分广泛，比如人口统计学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模、数理分析等学科中均有应用，是一种常用的多变量分析方法。（9） 聚类分析聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。（10） 非参数检验非参数检验(Nonparametric tests)是统计分析方法的重要组成部分，它与参数检验共同构成统计推断的基本内容。参数检验是在总体分布形式已知的情况下，对总体分布的参数如均值、方差等进行推断的方法。但是，在数据分析过程中，由于种种原因，人们往往无法对总体分布形态作简单假定，此时参数检验的方法就不再适用了。非参数检验正是一类基于这种考虑，在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。由于非参数检验方法在推断过程中不涉及有关总体分布的参数，因而得名为“非参数”检验。（11） 结构方程模型结构方程模型（Structural·Equation·Modeling, SEM）是社会科学研究中的一个非常好的方法。该方法在20世纪80年代就已经成熟，可惜国内了解的人并不多。在社会科学以及经济、市场、管理等研究领域，有时需处理多个原因、多个结果的关系，或者会碰到不可直接观测的变量(即潜变量)，这些都是传统的统计方法不能很好解决的问题。20世纪80年代以来，结构方程模型迅速发展，弥补了传统统计方法的不足，成为多元数据分析的重要工具。

之前和大家分享过，有效学习的过程要学会在学习中进行编码、巩固和检索三个步骤。编码就是大脑会把感官获得的东西转化成有意义的信息；巩固就是通过有时间间隔的回顾和复习，强化这些短期记忆，把它们变成长期记忆；检索就是从记忆中把学到的知识提取出来，用它们来解决实际问题。关于“编码、巩固和检索”的进一步阅读：超牢记忆法：教你过脑不忘的学习力！在这个编码、巩固和检索的基础上，如何才能实现高效学习呢？这里给你总结了9个科学高效的方法：1、检索式学习法检索学习，就是透过各种让大脑觉得有点困难的方式把知识提取出来，从而深化记忆，以及用它们来解决实际问题。怎样进行检索练习呢？其实方法也很简单，比如课后的测验、自我提问或测试、间隔练习、不同科目和技能的穿插练习等等。检索式学习法要想达到最佳效果：①重复多次检索比一次检索效果好，这很好理解，一个知识你如果经常拿出来用，那么你肯定能把它烂熟于心。②而且，检索之间最好有一定的时间间隔。这涉及到了大脑的一个记忆机制“必要难度法则”，也就是我们提取一项记忆时越费劲，在想起来后，我们就能记得越牢。而隔了一段时间再检索，我们对知识的提取能力会变弱，回忆内容就会更费劲，但回忆起来之后记忆就会被强化；而且隔了段时间再复习，我们会发现哪些内容更容易被遗忘，从而有针对性地复习，让自己记得更牢。对于间隔时长，学习之后要及时检索练习一次，然后可以间隔一天再练习，让睡眠帮你遗忘一部分东西。但也要注意，间隔时间不要太长，让自己忘记太多东西，否则就不是检索了，而是重新学习。2、多样化学习法所谓多样化，就是要既会集中练习，突破难点；又要学会穿插学习、交替学习，把既相关、又不同的学习内容混合在一起学习。多样化学习之所以有效，原因在于：首先，考试的时候就是多种知识和题型的穿插、交替，平时交替学习、练习，会更有助于临场的发挥；其次，交替学习要求我们辨别不同知识的区别，这会深化我们对知识的理解，比起简单的重复，能让我们掌握的更牢。怎样进行多样化学习呢？比如，在学数学的时候，把数学中的函数题、几何题、统计概率等题目都混合在一起来练习。这样的长期练习，会让你在遇到问题时，能快速的从大脑中调取出最合适的知识、公式来解答问题。小结：平时的学习练习中，集中学习和穿插交替学习要有效的结合起来。如果你对某一项知识掌握的不好，则可以专门抽出一段时间，专门针对这一目标进行集中练习。比如：我的语文阅读理解差，我就每天抽一个小时来专门做阅读理解、总结整合各种答题思路和技巧。如果单一的知识都掌握的差不多，可考试的时候总是找不到思路，那么平时在学习练习时，就要进行穿插学习，比如去做做综合试卷，而不是单独练习某一个板块的内容。3、合意困难学习法心理学家发现，学习的难易程度和学习效果成反比，你在学习某件事物的时候耗费的努力越多，你学得就越扎实。而学习越轻松，效果反而越不好。所以，制造合意困难能够加强学习效果。合意困难，指的是那些学习者加大努力就能克服的困难；是那些能够触发大脑编码和检索过程，对学习产生正面价值的困难。比如听课的时候不记笔记，逼着自己更主动、更认真地去听课、思考、记忆（很多人听课基本就是在记笔记，啥也没听进去）；学习了某个知识点之后，就主动地去找一些相关习题做一做；读完一本书之后，给自己提出一些问题，然后根据阅读回答这些问题；学完一项知识后，把自己学到的东西给别人讲一遍等等。4、反馈学习法一个人想要进步，要学会判断自己知道什么，不知道什么，这样才能在进步的同时不断调整自己。我们多多少少都会有一些认知偏见，比如错觉和记忆扭曲。心理学家发现，对于过去发生的事情，我们总喜欢站在自己的立场去描述，而且根本意识不到自己说的可能不是事实，我们以为自己对过去的记忆是正确的，实际上这种记忆很可能被扭曲。我们还很容易对熟悉的东西产生一种错觉，好像自己非常了解它，但实际上很多内容都是我们脑补出来的。比如填鸭式学习就会给我们产生一种错觉：例如死记硬背后以为自己掌握了某个知识，可换一个方式提问就不知道怎么回答了。如何才能避免认知偏见呢？答案就是给自己建立一套客观高效的反馈机制，具体方法就是：经常使用测验与检索，来发现自己的薄弱环节进行弥补。具体可分为三个步骤：第一步是进行测试，通过测试看看自己的知识和技能在哪一方面欠缺；第二步是通过间隔练习或其他方法提高自己的能力；第三步是再次检测自己，看看哪些地方做了改进，哪些地方还需要下功夫。这是一个打磨技能的过程，通过这种方法，你才能弥补自己的弱点，把潜能尽可能的发挥出来。5、赛博学习法赛博就是英文cyber的音译，意思是领航员、控制权。赛博学习法的核心就是，在学习过程中，要掌握学习的主动性，学会提问，让疑问带领着你去学习。亚当·罗宾逊认为，尖子生在学习某个科目的时候，都会有意无意地问自己12个问题，这12个问题也是赛博学习法的基础：我阅读这篇文章的目的是什么；关于这个话题，我已经知道些什么；这篇文章的主要内容是什么；作者接下来要说什么；“专业问题”是什么；针对这些信息，我能提出什么问题；第一次态度检查；这篇文章里哪些是重要信息；针对这些信息，我要如何进行改述和总结；我应该如何组织这些信息；我如何用图表来说明这些信息；对我而言，这些信息的记忆点是什么；这些信息如何才能与我已知的知识结合起来；如何记住这些信息；这些信息如何才能与我已知的知识结合起来？进一步阅读：学习时多思考这12个问题，看学渣如何逆袭成学霸！6、激发灵感法面对棘手问题时，许多杰出人士表示：是瞬间的灵感帮自己找到解决问题的突破口。这种“灵光一闪”，或者忽然开窍的情况，我想每个人或多或少都曾有过体验吧？比如做数学题的时候，半天做不出来的题，可能因为你上了一个厕所、做另外一道题时看到的某个提示、或者旁人的一句提点等，一下子就来了灵感，从而解答出来。灵感其实是可以被我们主动激发出来的，具体的做法是：第一步：打断。当你苦苦钻研问题，却迟迟找不到方法时，我们要主动打断自己，让自己停下来去做点其它的事情。打断会让我们忘掉对问题的预先假设，从而开拓思路，帮我们找到新的解决方案。第二步：激活。通过“放松、轻度用脑、高度用脑”三种休息方式转换思路，引发灵感。（放松比如听音乐、散步、慢跑等；轻度用脑比如看书、玩小游戏、看新闻等；高度用脑比如琢磨难题、切换做题等）第三步：有意识地进行反思。经过前两步，对于脑海里浮现出的一些观点、想法、念头，进行评估和思考，看要如何使用它们。7、学会借助工具，建立记忆线索。在记忆学习中，灵活运用一些记忆技巧，建立记忆线索，可以起到事半功倍的效果。比如我们常用的谐音法、图像法、联想法、位置法、结构法等等。像“精英特速读记忆训练软件”中的：①“编码定位记忆、扑克牌记忆”就用到了谐音/意义/形象转化记忆、位置记忆、联想记忆、图像记忆，就是把你要记忆的东西和一系列实体位置（比如我们熟悉的身体、家居家具）联系起来，建立记忆线索。②而其中的“思维导图记忆”就用到了图像记忆、结构记忆、索引记忆等。延伸阅读：手把手教你几种高效记忆的训练方法！思维导图记忆法，如何用思维导图整理并记住一本书？8、利用知觉和睡眠，让潜意识“自动学习”最新研究已经证明，睡眠能提升我们对知识的记忆力和理解力。据说门捷列夫的化学元素周期表就是在梦中整理排列出来的。科学家依据睡眠时人类眼睛的动作，把睡眠分为：非快速动眼睡眠和快速动眼睡眠。人们清醒的时候是接收信息，体验与学习来自外在世界的讯息。非快速动眼睡眠是反思，处理新的事实、技能，剔除噪声且巩固记忆。快速动眼睡眠是整合，为新的信息建立彼此连结，并与过去经验结合，洞见、创意、灵感大多来自于此。关于睡眠的科学，可以看看这篇文章，我从《why we sleep》一书中摘录了一小部分关于睡眠的真相和守则：关于睡眠的9个真相，健康睡眠的7项守则！9、养成终身学习的习惯终身学习跟学习效率有什么关系？其实关系很大，学习就像滚雪球一样，新知识是以旧知识为基础的，我们所学越多，新旧知识之间的联系也就会越多。新旧知识的联系不断增多、融合，我们的学习效率和能力，也就会逐渐变强。而且科学研究发现，人类智力并非一成不变，我们可以通过增加大脑中的神经连接提高智力水平。人在出生时，大约有一千亿个神经细胞，这些神经细胞被称作神经元，连接神经元的是突触，神经元通过突触传递信号，这些突触之间会形成神经回路/连接。这些连接的数量，决定了一个人的记忆和学习能力。最重要的是：这些神经连接会持续变换，即便到了六十岁，它仍在发展。所以只要我们活到老学到老，就可以不断改变大脑，提高智力水平！如何才能做到活到老学到老，实现终身学习呢？第一，要培养自己的成长心态。《终身成长》一书的作者卡罗尔·德韦克把一个人的思维模式分为成长型和固定型：固定心态的人认为我们的智力水平在出生时就定型了，很难通过后天改变，遭遇失败的时候他们也会认为是自己无能；而成长心态的人相信自己的智力可以通过后天改变，所以他们愿意更主动的学习，面对失败的时候也会深度挖掘，尝试不同的策略。比如对于阅读能力差的人来说，固定心态的人会觉得自己的阅读能力就这样了，没办法改变、提升了，从而自暴自弃；但成长心态的人却会主动的去寻找方法练习，比如学习“精英特快速阅读的技能”，从而让自己的阅读能力得到锻炼提升。第二，要像专家一样刻意练习。专家不是天生的，《刻意练习》一书的作者安德斯·艾利克森指出，想要成为某个领域的专家，平均要在专业上投入一万小时，或者十年的练习时间，而其中最出色的人，把大部分时间都花在“刻意练习”上。也就是说专家级的表现，是来自于高质量的刻意练习，而不是遗传因素。刻意练习不是简单的反复做一件事，它是以目标为导向，有针对性的练习，不断超越自己现有的水平；在练习的过程中，练习者要思考如何进步，不断尝试，才能积累大量心智模型经验，知道如何应对复杂情况，一次比一次好；刻意练习最好在老师或教练的指导下进行，他们可以提供准确的反馈，帮助学习者找到需要提高的环节（没有老师指导没关系，要学会自己制造反馈，比如前面提到的反馈机制）。主要内容参考：《认知天性》、本尼迪克特凯里《如何学习》、亚当·罗宾逊 《如何学习》、《终身成长》、《刻意练习》文/G先生

我们并无任何已被确认的、能理解全部自然现象的科学理论。撰文 | 卢昌海The most incomprehensible thing about the world is that it is comprehensible.- Albert Einstein科学的目的很佩服做哲学研究的人，无论什么话题都能够洋洋洒洒地写出几十万言。有时候觉得他们有点象诗人，小中见大，平中见奇，能够把一个简单的概念写复杂了。一部沉甸甸的著作常常会引起人们本能的敬畏，一句听起来似懂非懂的话常常让人觉得“嗯，有点哲学味”。这种敬畏，这种“哲学味”，在一定程度上使大众疏远了科学。曲高则和寡，自古如此。科学的数学结构是抽象的，但科学的理念却是朴素的[1]。当爱因斯坦为指南针神秘的方向性感到惊讶时，他只有4岁，还没有来得及读亚里士多德，也还看不懂康德。后来人们认为爱因斯坦是个天才，但那时候的他还只是一个晚熟的孩子。他感到了惊讶，因为他不知道事情为什么会这样；他后来成为了物理学家，因为他想知道事情为什么会这样。只有真正朴素的理念才能和一个4岁孩童的朦胧理性产生耦合，而我深信一个真正朴素的理念是不需要用几十万字才能说清楚的。这个宇宙的演化是有逻辑规律的，这个宇宙间丰繁多姿的现象背后是有原因的，这是科学存在的前提，也是任何智慧存在的前提。至于这个宇宙为什么是有逻辑规律的，这并不属于科学的范畴。我们存在于这样一个宇宙之中，这是一个基本的经验事实[2]。这个经验事实也意味着逻辑推理的有效性是一个近乎于先验的基本事实。就象宇宙间所有的其他存在一样，科学的存在也是有因果的，科学存在的具体形式是和它所要达到的目的紧密相联的。环顾我们周围的世界，从草木竹石到飞禽走兽，从戈壁草原到冰川湖泊，小至蝼蚁尘埃，大至日月星辰，世间的现象是如此的千变万化，无穷无尽，就象满地的珍珠，如若没有丝线相串，何以尽拾？科学也是这个道理，万物无穷而人力有限，理解事物的唯一有效的方法就是简化。把许多现象归结为一个道理，窥一隅而知全貌，就是一种最有效的简化。寻求对自然现象的这种简化是人类试图理解、预言和利用自然现象的最重要途径，也是科学朴素而优美的目标。当然，我们也应当看到，“简化”是一个比较含糊的字眼，不问内涵地追求简化会使人误入歧途。最大而又最荒唐的简化莫过于把一切归因于上帝，就象《圣经》所宣称的，那比牛顿定律、麦克斯韦方程式，或相对论的基本原理简单多了。但那不是科学，因为《圣经》只不过是把它所要“解释”的东西罗列了一遍，上帝第一天创造什么，第二天创造什么……如此而已。哪怕略去其中无数的错误不论，这种所谓的“解释”除生添一个上帝外，也并不构成任何实质意义上的简化。更重要的是，这种“简化”缺乏人们对科学的一个很基本的期盼，那就是要能够预言未知或未来的现象。仅限于对已知及已经发生过的现象进行罗列、归纳或整理，哪怕做得很到位，也更接近于历史而不是科学。那么，对自然现象什么样的理解能够构成实质意义上的简化，并且具有科学所必须具有的预言能力呢？是以逻辑推理为依据的理解。把科学的理论框架建立在逻辑推理之上是其力量的重要源泉，也是科学有别于宗教的一个极其本质的特征。在一个科学理论中，从基本原理到对现象的解释，是以逻辑推理的方式来衔接的。由于——如前所述——逻辑推理的有效性是一个近乎于先验的基本事实，我相信人类远在意识到“逻辑”这个概念之前，就已经在本能地运用着初等的逻辑推理了。逻辑推理具有极大的延展性和客观性。从一个科学理论的基本假设出发，运用逻辑推理可以衍生出近乎于无限的推论，而且这些推论是以非常确凿并且独立于个人意志的方式存在着的。一个科学理论一旦提出，就以一种严谨而谦虚的方式存在于学术界。任何人都有权对它的基本假定和逻辑推论进行检验。任何一个那样的检验如果得出明确的否定结果，就意味着理论被推翻，或者其局限性被发现。科学理论的这一特征被科学哲学家波普尔（Karl Popper，1902-1994）提升到了一个很核心的地位。波普尔写过许多大部头的书，其中一个基本的观点，就是认为一个理论成为科学理论的必要条件是这个理论具有可证伪性（falsifiability）。也就是说一个理论要成为科学理论，必须明确地提出在何种情形下自己可以被推翻。这一点初看起来很出人意表，因为通常人们在思考科学理论时，往往是从证明而不是证伪的角度去考虑的。但细想一下其实却不难理解，因为一个科学理论的推论是无穷尽的，再多的实验也只能加强它的可信性而无法证明它的正确性。相反，由于科学理论有着明晰的逻辑结构，要推翻它却只要有一个确凿的反例就可以了。人性有弱点，科学家是人，因而也不例外。疏忽、偏见，甚至蓄意的伪造都有可能带来谬误。科学之所以能够在探索自然的漫长征途中去芜存菁，获得卓越的发展，正是得益于科学理论严密的逻辑性和科学界这种公正、谦虚和理性的态度，这是人类智慧的骄傲[3]。综上所述，科学的目的可以大致地叙述为：科学寻求的是对自然现象逻辑上最简单的描述。注释1. 本文所说的科学是指自然科学。2. 喜欢“人择原理”的话，可以认为假如这个宇宙不是这样的，那就不会有任何“人”来问“宇宙为什么会是这样的”。这不仅是因为在一个没有逻辑规律的宇宙中不可能产生所谓的智慧生命(想一想什么是智慧)，而且也是因为问问题本身就是一种逻辑的思维方式。在一个没有逻辑规律的宇宙中，这样的思维方式是没有意义的。因此我们在这里问这个问题本身就已经假定了宇宙是有逻辑规律的。3. 相形之下，政治舞台和宗教神坛上不容挑战的唯一真理之类的自我标榜是何等的虚伪。小议数学与物理先来议论几句数学与物理的关系，抛砖引玉吧（大家快把玉准备好！）。Einstein曾经表达过这样的意思（这些都是十好几年前看过的东西，现在书留在了杭州老家，只能凭记忆说了）：数学当它不与物理实在相联系的时候，它是严格的，而当它与物理实在相联系的时候，它就不再严格了。以几何为例，最初它来源于经验，但经过长时间的演化，到了Hilbert时代已经演化成了一个非常纯粹的形式体系。Hilbert有句名言，大意是说把几何公理中的点、线、面换成啤酒、酒瓶和酒杯（或是别的三样东西，或是不同的顺序，记不清了）也可以。这就是说几何体系中的那些基本概念，它们究竟是什么并不重要，重要的是它们满足几何公理。事实上那些概念本身正是用公理来定义的，它们并不需要对应于现实或经验世界中的任何具体的东西。也正因为如此，对于这样的形式体系，我们可以谈论它的自洽性、完备性，可以谈论体系中任何具体命题的正确性，但对整个体系本身却不谈它的正确与错误（如果谈的话，正确指的往往就是自洽）。一个数学体系是否被数学界所认可，是否是一个数学意义上的有效体系，关键在于其是否自洽（原本还可以加上完备性，但由于Gdel同志把水大大地搅浑了，就先从略，以后再论）。物理体系则不同，除了自洽之外，还有一个是否正确的问题，即是否构成对自然的一种可接受的描述的问题。一个理论体系，即便没有任何矛盾，但如果它与观测不符，就无法成为一个物理理论，在物理中立足。这是物理与数学的一个很大的差异。但是在一种情况下数学也具有了是否正确的问题，那就是当我们把数学体系中的概念与物理现实中的概念对应起来的时候。比方说如果我们把几何中的线对应于物理上真空中的短程线（当然也可以象Hilbert那样把线对应于酒瓶，但对于普通酒瓶来说几何公理显然是不成立的），那Euclid几何立即就变成了对物理世界的一种描述，几何也就变成了一种物理。在荣升为物理理论的同时，几何失去了数学意义上的真理性，它必须接受观测的检验，并且完全有可能被证伪——即Einstein所说的“不再严格”。关于原则上不可观测的东西原则上不可观测的东西通常不是物理学研究的对象。不过这并不意味着物理学就不可以涉及这类东西。如果一个物理理论与实验符合得很好，可以解释许多物理现象，并且具有预言能力……一句话，具有一个优秀物理理论的各种性质，但同时却涉及了一些原则上不可观测的东西。这样的理论是不会仅仅因为它涉及了原则上不可观测的东西就被摒弃的。举个例子来说，暴胀宇宙模型通常涉及大量与我们观测宇宙在因果上隔绝——从而在原则上不可观测——的其它宇宙，但这并没有成为物理学家研究这一理论的障碍。物理学家们不仅积极地研究这样的理论，而且并不认为有必要修改理论，使之恰好只包含可观测的东西（为其它目的而修改则是另外一回事）。这就好比我们不会介意用一个定义域包含整个实轴的函数(比如线性函数)来描述一组原则上取值只能为正的实验结果。不过物理学家们虽然不会仅仅因为一个理论涉及了原则上不可观测的东西就摒弃它，但另一方面，他们也不会因为一个理论在可观测区域与实验相符，就轻易赋予其对原则上不可观测区域的描述以实在性。科学理论中的预言是针对原则上可观测的现象而言的（需要说明的是，对原则上可观测还是不可观测作区分判定，本身就有赖于我们对物理世界的理解，从而往往不是永恒不变的。因此本文所着眼的并非是指出具体哪些东西是原则上不可观测的，而只是说明一个物理理论不会仅仅因为涉及到(起码在当时被认为是)原则上不可观测的东西就被摒弃）。容易被物理学家抛弃的是那些只涉及原则上不可观测的东西，或者以那些东西为主体，却对可观测现象缺乏良好描述能力的理论。要注意的是，在这里被接受与被抛弃之间的界限是十分模糊的。把这一界限搞清楚通常是科学哲学家喜欢的课题。不过我觉得科学哲学之所以有那么多流派，很重要的一个原因就是科学哲学家们往往试图把一些没有可能、或没有必要精确化的东西加以精确化。对一个本质上模糊的东西精确化显然会有许多不同的做法，在模糊地带各人可以有不同的划界方法，每种划界方法都有其道理，同时却不免都有反例（否则就不模糊了）。出现反例大家就修改界限，结果改来改去，把界限改得跟分形似的，却依然说不清道不明，形成永远争论不完的话题。:-)小议物理学与哲学哲学与物理学的差异之一是哲学侧重于通过思辩的方式来研究问题，而物理学（现代物理）侧重于通过数学的方式。在一些很基础的物理问题上物理学家也许并不比哲学家高明太多，就象在一次马拉松赛跑的开始十米中我们可以与冠军选手跑得一样快，但这并不意味着两者之间差异就真的很小。在science community中，没有了哲学家与没有了物理学家，其后果是完全不同的。现代物理的任何进展几乎都不可能由纯哲学思辩来获得，即使是当一些进展出现后人们可以回溯到某位哲学家的思想时也一样，因为那些思想本身并不足以成为现代科学，而且往往永远也不足以单独成为现代科学。我怀疑如果人们足够仔细，也许会在某位哲学家的文字中找到暗示弦而非粒子是世界本原的见解，没有人会认为这样的哲学家和Edward Witten差不多高明，或对物理世界的理解差不多深刻。一些物理学家的确从纯哲学著作中得到过方法论上的启示，但不是所有物理学家都如此。在很多时候，物理学家从自己的研究中得到的方法论上的心得虽不如哲学家的思维那样精致，但在引导科学研究时却未必不如从哲学家那里学来的有效。这么说不是要抹杀哲学的意义（我自己对哲学也不无兴趣），不过我认为不能因为在某些方面物理学和哲学一样无能为力，就认为两者对现代科学所起的作用可以比拟。其实别说哲学，在某些大家一样无知的领域，物理学甚至不比神学、巫术，乃至街头混混的癔语高明多少（所有的“零”都是差不多的），但最终将是物理学而非其它成为探索自然本原最锐利的武器。「小议数学与物理」、「关于原则上不可观测的东西」、「小议物理学与哲学及科学的内容与科学的方法」是作者在其个人主页上与网友讨论时发表的有关“什么是科学”的短文。科学的内容与科学的方法除科学的目的外，在本文中我们还将用到一个有关科学的基本事实，那就是：有关科学的基本事实：我们并无任何已被确认的、能理解全部自然现象的科学理论。上述事实应该是足够显而易见的，而且显然是被科学界所普遍认可的。当然，我们都知道，世界要比科学界大得多，在科学界之外也有很多人宣称自己在做“研究”，并且口气往往很大。如果他们当中有人认为自己已经有了可被确认的、能理解全部自然现象（从而可以推翻上述基本事实）的理论，那么我愿意从无数个自然现象之中举出一个特定的现象——μ 子反常磁矩——供他们做初步自检。明确了科学的目的及上述有关科学的基本事实，我们就可以以之为出发点，来回答一个对本文来说具有核心意义的问题，即什么样的方法是我们追求科学的目的时应该采用的正确方法？这个问题的答案并不复杂。我们首先注意到：既然我们并无任何已被确认的、能理解全部自然现象的理论，那么为追求科学的目的所提出的任何东西就都存在出错的可能性。而既然存在出错的可能性，那么纠错就是必不可少的。因此，追求科学目的的正确方法所须满足的第一个基本特征就是允许纠错，并且具有纠错能力：追求科学目的的正确方法所须满足的基本特征之一：允许纠错，并且具有纠错能力。既然需要纠错，那么接下来的一个很自然的问题就是：以什么为依据来纠错？这个问题的答案也很简单：既然科学寻求的是对自然现象逻辑上最简单的描述，那么纠错的依据显然就是自然现象及逻辑推理。由于我们了解自然现象的基本途径是观测与实验[1]，因此追求科学目的的正确方法就必须尊重观测与实验，尊重逻辑推理。这是纠错的依据，也是追求科学目的的正确方法所须满足的第二个基本特征：追求科学目的的正确方法所须满足的基本特征之二：尊重观测与实验，尊重逻辑推理。这两个基本特征正是科学方法的基本特征，反过来说，任何方法只要切实满足上述基本特征，就是科学方法，这可以说是科学方法的定义（或定义的一部分）。虽然科学哲学的推理大都是模糊的，有时甚至是似是而非的，但上述推理在我看来是例外，只要认同前面所列的科学的目的及基本事实，上述特征就是必然推论，在这点上并无多少模糊性。从这个意义上讲，科学方法不仅优于其它认知方法，而且还是追求科学目的的唯一正确的方法。当然，这里有必要说明一点，那就是不用科学方法，或者说用不正确的方法，未必一定不能产生出对科学有用的东西，它只是不能系统性地产生那样的东西，而且随着科学的不断发展，不用科学方法而产生出对科学有用的东西的可能性会越来越小。为民科辩护的人常常会说：民科的东西未必一定是错误的。说得很对，其实别说是民科的东西，哪怕是胡乱敲击键盘的猴子敲出的东西，也会有一个不为零的概率能包含一些正确的东西（是否有人愿意为了那样的概率来阅读那样的东西，就另当别论了）[2]。但是，不管用什么方法得到的东西，如果要成为科学理论，就必须接受科学方法的检验[3]。在本文的最后，我们稍稍扯远一点。参与或旁观过有关科学与宗教的讨论的读者也许大都见过这样的场景，那就是每当有人提出科学优于宗教时，往往就会有人反驳说科学也有不能解释的东西[4]。在这里我们要顺便强调一点，那就是：我们支持科学，首先支持的是科学的方法，其次才是科学的内容。科学与人类对未知世界的其它一些认知方式之间最本质的差异，在于他们对待未知及对待自身的态度迥然不同。科学的自我纠错、自我完善的能力是许多其它认知方式所不具有的。许多人以科学也有不能解释的东西来为宗教等辩护，看似思路开阔，不拘泥于已有的知识体系，实际上却忽略了一个最重要的地方：那就是正因为已有的知识体系存在局限性，才更需要一种像科学那样能够客观理性地对待自身局限性，随时愿意接受证伪的认知方式，这是我们认为科学远远优于其它认知方式的最深层的原因。正是因为科学具有这种素质，我们通过科学方法所获得的知识才远比通过其它认知方式所得到的东西更客观，更接近正确，也更有希望达到正确。但这种通过科学方法所获得的知识——即科学的内容——尽管已是人类知识中最值得珍视的部分，它的价值与科学方法相比仍是其次的。只要科学方法存在，哪怕所有具体的知识都失去了，使科学的直接解释能力暂时降到与宗教一样薄弱的地步，假以时日，科学依然能够重新发展起来，并远远超越其它认知方式。注释1. 我通常用“观测”表示对来自于自然现象的信息的直接接收(比如观测行星的运动)，而用“实验”表示对人为安排过的现象所做的观测。不过实际上，哪怕“观测”也并不是完全直接的，而是与理论有关(比如任何通过视觉的观测都依赖于光学理论)。观测和实验与理论之间的关系实际上是一种相当复杂的依赖关系。不过它们之间必不可少的自洽要求还是能让我们区分好的与坏的理论体系。比方说，如果一个理论体系认为真空中的光线是七扭八歪的，那么我们观测到的椭圆轨道经过这种光学理论一反推，就会对应于相当复杂的行星轨道。相应的，引力理论就不可能如牛顿引力那样简单。那样的理论体系——如果能够建立起来的话——就会明显不如我们现有的理论体系来得优越。2. 需要说明的是，在这里提到胡乱敲击键盘的猴子并非是要用一个概率更小的例子来贬低民科。事实上，从文字上碰对一些东西的概率，固然是民科远远高于胡乱敲击键盘的猴子；但另一方面，一涉及到具有一定复杂度的技术性内容，情况就恰好相反：胡乱敲击键盘的猴子会有一个不为零的概率碰对，而民科由于翻来覆去只会在自己那口井里扑腾，碰对的概率反倒是零。因此这两者是互有长短，而非一者贬低另一者的关系。3. 当然，如前所述，方法往往取决于目的，科学的方法是为了追求科学的目的而采用的方法，在所有可能的方法中，它只是一个小小的部分。在这个世界上，不同的人有不同的追求，如果所追求的不是科学的目的，那么相应地，所采用的也就不一定是——甚至一定不能是——科学的方法。比方说，如果所追求的是某种不容挑战的教条——比如《圣经》或某某主义，那么所采用的就会是一些截然不同的方法，比如自欺、欺骗、附会、偷换概念、混淆逻辑、答非所问、选择性目盲、选择性遗忘、请不听话的人“喝茶”、请很不听话的人上“火刑柱”，等等，这些都不是科学的方法。4. 有关这一点的进一步讨论，可参阅拙作科学哲学讨论中的 “大规模杀伤武器”。补注1. 由于科学具有的众所周知的力量，“科学”二字得到了广泛的应用，使很多东西变成了“科学”。这其中一个重要的例子是“社会科学”。什么是社会科学？我心目中的定义是：使用科学方法研究社会现象的学科。这个名称要想名副其实，社会科学就同样需要遵循科学方法的基本特征(特征二所提到的“尊重观测与实验”可改成“尊重社会调研结果”等)。用这个标准来衡量，当年那种不允许对某某主义纠错的学科就不能称为社会科学(因为不符合科学方法的特征一)。2. 在本文发表之后，快刀浪子网友提出了一个问题，那就是奥卡姆剃刀(Ocam'sRazor)算不算是科学方法的基本特征？我的看法是：奥卡姆剃刀在科学经常受到伪科学或宗教渗透的年代是很有用的，因为它可以把上帝之类没有逻辑价值的假设“剃”掉。不过，虽然伪科学与宗教至今仍在社会上盛行，但它们对科学界的渗透已大不如前。当代科学家在从事研究时，纠错、观测、实验、逻辑推理等仍是日常行为，但已极少有机会用到奥卡姆剃刀(因为已极少有科学家在研究中提出没有逻辑价值的多余假设)。因此我没把奥卡姆剃刀列为科学方法的基本特征，虽然它也可以视为是科学目的中“逻辑上最简单”这一用语的推论之一。本文经作者授权发表，略有删节。欲读作者更多文章，可查看卢昌海个人主页www.changhai.org。特 别 提 示1. 进入『返朴』微信公众号底部菜单“精品专栏“，可查阅不同主题系列科普文章。2. 『返朴』提供按月检索文章功能。关注公众号，回复四位数组成的年份+月份，如“1903”，可获取2019年3月的文章索引，以此类推。《返朴》，科学家领航的好科普。国际著名物理学家文小刚与生物学家颜宁共同出任总编辑，与数十位不同领域一流学者组成的编委会一起，与你共同求索。

严格意义的角度来看，我们认识一样事物必须要从它的外观以及形状特点入手。但是科学家近期发现在解剖一样物体的时候，如果能深入层次研究它细胞结构组成也可以获取很多有利于我们的信息！举一个非常简单的例子，我们在研究苹果的时候，首先要了解它是从哪里生长，它来自于什么树，然后它的外形结构又有怎样的特征，通过品尝之后，它的味道又是如何？那么如果换做我们今天的思维方式，就可以把苹果想象成是一个很小的细胞，那么这个细胞如果放眼在整个苹果世界当中，他又有怎样的角色扮演?如今就可以用以小放大的方式啊，研究不一样的科学理论！以小放大的科学研究方式并不是要抛弃事物的本身，而是要从事物的最基本点出发，就好比我们的地球，放眼在宇宙当中，它是极其渺小，但是它必须是宇宙生命的一个重要组成部分。那么我们在研究宇宙生命的时候，就不妨想象一下地球能够扮演什么样的角色，起到什么样的功能和作用！在平常生活，对于生物的模仿和学习也是一个非常重要的突破点。人类对于很多生物的未解之谜依然困扰，这时候用以小放大的方式，不如把它的特点放眼到整个生命体系当中，研究一下它对于生命特征的一个重要贡献，就不能发现它的贡献是突出哪一方向，这对于生物生命系统的研究起着极为关键的作用！如果从以小放大的方式去研究，科学家也会反观其微妙的变化，也可以从以大到小的方式去探索！这种探索就是说我们要把物体放眼到整个宇宙当中，放大到无限的极致，地球如果合并在宇宙系统中，又会发挥怎样的作用?当宇宙当中的所有生命都向地球看起，那么宇宙的功能是否会受到限制，这对于研究宇宙生命系统也是一个极为关键的突破点！所以无论科学家用怎样吸引的方式去研究我们如今的科学理论体系，必定要遵循一定的自然规律，只有在这样的规律下运行，才能够达到一定的研究高度！

本文字数4764，预计阅读时间5分钟。阅读使人充实，分享使人愉悦。文章结尾附有思维导图，帮你梳理文中脉络精华。欢迎阅读，你离知识又近一步。今天分享的书籍是《思考的技术》。本书作者是大前研一，早稻田大学理工系毕业后，获得东京工业大学硕士学位，麻省理工学院博士学位。曾任麦肯锡公司日本分社社长、公司董事，国际著名企业顾问。1995年离开麦肯锡，任加利福尼亚大学洛杉矶分校研究生院教授，斯坦福大学商学院客座教授，一新塾校长，现任创业者商学院院长。被英国《经济学家》杂志评选为“全球五位管理大师”之一，“日本战略之父”，东方的彼得·德鲁克。《思考的技术》是大前研一的代表作。在这本书里，他提出在瞬息万变的新经济时代，无论是企业还是个人，要想获得成功就必须掌握科学的思考方式，不被经验所困，不被固有的立场所左右。要在掌握数据的基础上，大胆地假设，努力求证，导出结论，这也就是他提及的科学的思考方法。大前研一老师告诉我们，思考的技术、方式跟收入直接挂钩，这就是为什么有人工作了20年之后，收入还是20万，而有的人已经年薪百万了。如果你想提高收入，改变自己的思维方式，掌握思考的技术是关键。那就是要洞悉事物的本质。很多人在思考问题的时候，以为自己抓住了本质，其实则是被外界的干预、固有的经验或者别人的劝说所误导了。那么，到底该如何洞悉事物的本质，割除掉固有的观念呢？01、转换思路大前研一认为，我们需要逻辑思维，科学的思考方法，来打破经验的束缚，洞悉事物的本质。那么，什么是科学方法呢？1、逻辑思维以最简单的方式来说，就是对于任何人所说的任何话，皆不抱着“就是这样”的想法。举个例子：如果有人对你说：“天空是蓝色的。”你的反应是：“是啊！原来天空是蓝色的啊！”就是人文学的方法，也就是线性思维。若你的回答是问“为什么天是蓝色的呢？是不是每一片天际都是蓝色的？”企图探求天空为什么是蓝色的理由，这就是科学的方法。大部分的人都会理所当然地回答：“天空是蓝色的。”其实如果在喜马拉雅山的山顶朝天空望去，天空是黑色的。连搭乘飞机时也是如此，乘坐协和超音速客机，所看到的天空就是黑色的。天空是蓝色的，其实只限于对流层内，因为天空原本就不是蓝色的。作者认为，要掌握这种思考的方式尤为重要，总是从自己的经验出发就会让你线性思考问题，错把假设当成结论，因为经验就是假设的前提。举个例子：20多年前，有咨询公司出具了一组数据，这组数据说，日本人的和服消费在急剧缩减。这是不是说明和服这个传统行业走向了没落呢？大前研一运用自己独特的思考方式，最终证明，事实并非如此。他发现，虽然日本人现在不常穿和服，但日本人有看花火的习惯，就是大夏天的晚上，在河边放烟花，看花火的时候，一般要穿和服品类中的浴衣，特别是年轻人也对看花火充满兴趣。于是，他告诉很多和服店，如果想提高销量，应该多生产适合年轻人的浴衣。事实上，果不其然，那些坚持做和服，而且还增加了浴衣的和服店业绩稳定增长，比如，京都有家叫凛l的和服店，不仅出售浴衣，而且还出租浴衣，在一年里销售额增长了30%。作者告诉我们，数据本身没有意义，我们需要用的是逻辑思维来分析数据，不要把现象当作结论，更不能把假设当作结论。那么，我们应该如何不被经验所误导，有效的决策呢？2、科学思考具体来说，就是不断地重复假设、验证、实验的过程。说起来容易做起来难，但是作者却做到了。那么作者是怎么做到的呢？大前研一原本是科研人员，研究的是核能，大学毕业之后就负责设计原子炉，后来，进入麦肯锡工作，也是在麦肯锡，他积累了科学思考的方法。就是先分析客户提供的数据、业界的数据，做成图表，提出假设，然后再搜集并分析可以让自己的假设成立的证据，等等。如果你发现自己的假设无法证明，那就重新再来。思考的技术（解决问题的能力），其实就是“为了印证假设而不辞劳作的行动力，也可以说是为了获得绝对正确的答案，而努力动脑的深层思考力。就是导出问题解决方案的科学方法、逻辑思维，其结果一定可以得出合理而且正确的结论。这种解决问题的方法适用于任何人、任何问题，绝不是只有经营管理顾问才用得上。那么，这种能力该如何培养呢？3、思维训练法大前研一年轻的时候，每天做电车上班。每天早上就利用路上的二十八分钟通勤时间，给自己一道题目，然后思考如何解决问题。例如，一眼看到垂吊式的车厢广告，就以这个广告为题目，思考：“如果这家广告公司的总裁要我协助他们公司提高业绩，我该怎么做？”当脑子习惯思考之后，思考速度自然会加快，于是就从每天一道题目，进步到每隔一个车站都可以思考一道新的题目。看到一个不同的广告，马上就提出假设“如果这么做一定热卖”，然后思索该搜集什么资料、该怎么做分析，等等，也就是说，训练自己的脑子，可以立即将解决问题的所有过程组合起来。其实思考的训练并不是真的要导出一个结论，主要是养成科学思考的习惯，这样就能解决工作和生活中的实际问题了。这就是组织解决问题的思维训练。题目是无所不在的，如果这样训练自己的脑力，就一定能够提升解决问题的能力。一天努力看不出差距，可是天天努力，很快就有明显的差别了。在这里借用书中的练习题，我们来感受一下：写出你认为你们公司应该解决的最大问题是什么？如果你的职位比现在高两级，为了解决这个问题，首先你会做什么？但你的公司为什么不这么做呢？请举出公司不这么做的三个理由，并针对每一个理由写出如果你的职位比现在高两级，你会如何克服。运用他提出的不断重复假设、验证、实验的过程这个方法来分析问题。如果你能洞悉公司中存在的问题，或者你自己工作中存在的问题，你的个人业绩和收入肯定也会大幅增加，这就是为什么有人工作多年赚钱很少，有人收入却蹭蹭的涨起来，就在于他们思考的技术不同。02、洞悉本质的过程所谓洞悉本质，就是看清楚问题真正的原因，并导出正确的解决方法。也就是说，通过洞悉问题本质的过程，要导出正确的结论并不困难。作者认为，想要洞悉事物的本质，最重要的一点就是对事不对人。这里的“事”是“事实”的意思。举个例子：2004年的时候，日本化妆品品牌嘉娜宝面临经营困境，当时有俩解决方案，一个是卖给花王，一个是接受日本企业再生机构的援助。先假设卖给花王。花王是日本最大的化妆品、卫生用品制造商，其最大的优势是成本低，渠道多元。大前研一测算了一下，如果嘉娜宝卖给花王，他们的运营、物流等等成本能削减30%。当时，嘉娜宝的利润是每年300亿日元左右，收购之后由于成本降低，利润能提升到600亿日元，利润翻倍。而当时花王给出的收购价格是4000亿日元，相对来说是比较合理。再来看一下再生机构的援助。当时日本再生机构能为他们提供3600亿日元左右的援助基金。但再生机构只是资金和金融上的支援，在物流、渠道、制造方面没什么益处。换句话说，嘉娜宝依然只能维持300亿日元的利润。并且成本也会上升，能否扩大盈利还是个未知数。按道理说嘉娜宝应该接受花王的收购才对，但是嘉娜宝却反其道而行接受了再生机构的援助。嘉娜宝化妆品业务的营业利润比之前更低，所以在现在这个阶段，嘉娜宝的企业价值是大幅滑落的，今后或许还会跌得更厉害。那么，为什么嘉娜宝没有接受花王的收购呢？那是因为工会的反对。工会原本不是企业的经营机构，但他们以维护员工利益为理由，给管理层施加压力，最终导致了失败。因为工会只从自己的立场出发，而管理者却没有勇气用事实说话。作者分析说，日本企业有“同质化”的性格，一个部门、一个地方公司、一个分公司通常都人云亦云，看起来是为了自己所在的组织谋利益，实则影响了大局。这就是不尊重事实造成的。再比如，你公司里的产品卖不出去，大家开会讨论卖不出去的原因。设计人员说，是销售渠道没做好，销售渠道说是广告宣传不到位，广告部说是产品设计不好看等等，反正就是互相推卸责任。这个时候该怎么办？作者给出的方法就是科学的思考，积累事实，用事实说话。因此，对事不对人的意思就是，要忠于事实，而不能被人的立场所左右。比如，如果整体销量不是特别好，但是有一半以上的销售人员业绩不错，那就说明不是产品的问题，就需要销售部门反思自己，是不是销售技巧、销售渠道有问题。说起来容易做起来难。如果公司的老板是从研发部门晋升上来的，多半就会偏向研发部门，因为研发部门有他管理过的痕迹，总不能否定自己吧。所以无论是你个普通职员，还是一位领导者，都要学会抛弃自己的立场和偏见，学会用事实说话。03、如何预测未来说到预知性，很多人有所误解，以为是预言，或是突然闪过的一个念头所产生的。但是作者认为预知性是通过理性思维而产生的。只要运用科学的方法，无论是在原始时代，还是互联网、移动互联网如此发达的时代，都能预测未来。举个例子：日本1990年左右，泡沫经济崩溃，房价一路下跌。1991年到1996年，购买房子的人悔得肠子都青了，因为到了2000年左右，7000万日元左右的房子，已经贬值到了3000万日元了。就在1991年，很多人看到房价跌了准备赶紧买入，但大前研一就预测了房价还会继续跌落。这是为什么呢？作者提供了几个依据：第一，当时泡沫经济的影响还没有退却，单是东京都内就有大量剩余土地。第二，过去因泡沫经济而集聚的外资企业，纷纷关闭在日本的分公司，还有一些日本其他地方在东京开办的公司也从东京撤离。不仅东京的办公室需求量减少，而且原本这些公司员工的住宅用地也多余出来。第三，倒闭企业急速增加，因为贷款抵押而被银行扣抵的物品也就越来越多。这就是为什么东京当时的房价还会下跌。那为啥还有好多人买呢？大前研一说，当时的银行为了推动房地产，推出了好多贷款的优惠政策，老百姓脑袋一热就买了，其实这些所谓的优惠政策根本无法对抗房价下跌的损失。大前研一还在书中提了一个移动电话的案例。因为《思考的技术》这本书是2005年前后出版的，他当时预测手机会在多大程度上改变我们的生活。1、分解法他是如何预测的呢？他用的是分解法。先分解功能再进行思考。就是说，能够看清楚现在正发挥作用的力量，并知道它在未来是否依然可以持续发挥作用。不仅如此，还要能够辨别出这个倾向是否会越来越强，还是只能维持甚至转弱。能够预先知道目前在起作用的几个要素当中，哪个才是影响未来最重要的要素，有了这样的思维逻辑，才算是具备预知性的条件。比如，手机会取代钱包、手机会成为一台行走的电脑。现在来看，好像这都是事实，但是在遥远的十多年前，这个预测还是很有前瞻性的。当时大前研一就认为，手机支付功能会让你的身份信息、你的银行卡都不在频繁使用了；而手机的电脑功能，可以让相机、MP3都告别历史舞台。2、实地考察法比如，他会长时间站在电车的轧机，看看大家的刷卡习惯。他每次来中国，一定会去做足底按摩，每次他都会问按摩师有没有移动电话、使用的频率、在手机上的花费等等。总之他就用这种分解法加上实地考察，来预测未来。大前研一认为，实地考察能洞悉人性，让你的预测更加准确，技术是手段，人性才是根本。比如，日本80年代就有智能家电的概念，也就是说，人在外面时就可以遥控家中浴室的洗澡水温度，回家后马上就可以洗澡。或者在你使用了冰箱里的东西之后，就会自动帮你订购东西，智能家电标榜的就是这一类的功能。中国也一样，并没有什么实质的变化。但到现在也没有普及。为什么呢？因为技术研究者在实验里推出了技术更新，而且商业化的过程中，没有了解人性。我们下班之前，就把洗澡水热上了，准备回家舒舒服服地沐浴一番，万一要突然加班怎么办？朋友有事让你出去怎么办？水和电不就浪费了嘛，对吧。预测未来在于对技术的认知、对人性的把握和了解，然后大胆的假设，小心的求证，就是这样一个过程。最后的话：掌握科学的思考方法，抛弃过往的经验，做到对事不对人，用事实说话，掌握数据，进行分析，导出假设，然后用大量案例验证假设。