但这样真的严谨吗？要知道，一个国家的贸易开放度受各种因素影响，如国际环境、经济发展水平等。在实际考察中也会发现，不同国家在民主化改革后，其贸易开放度的变化不尽相同。这时，我们就需要通过“反事实”思维来控制变量：假设有两个国家，这两个国家所处国际环境、经济发展水平、意识形态、文化等方面都高度相似，并且在时间节点T之前，两国的贸易开放度的历史走势也大致相同，但是在时间节点T，其中一个国家进行了民主化改革，而另一个国家没有，这两个国家就成为了彼此的“反事实”。如果实行民主化改革后的国家与没有实行民主化改革的国家在贸易开放度上有很大的差异，那么我们可以比较肯定地判断民主化改革对贸易开放度有影响。

    麻烦的是，现实中，我们可能根本找不到这样一对完美的“反事实”组合来验证我们的假设。这时，可以尝试人为构造反事实。例如，A国在某个时间节点T进行了民主化改革，同时再寻找多个国家，这些国家都不曾经历民主化改革，从而组成案例池B。对案例池B中的国家进行加权处理，从而形成一个新的虚拟国家B’。对案例池B中每个国家施加的权重使得新的国家B’ 在时间节点T之前贸易开放度的历史趋势与A国相类似，新的虚拟国家B’便构成了A国的“反事实”。在时点T后，A国进行了民主化改革，案例池B中的国家都没有进行民主化改革，虚拟国家B’也没有进行民主化改革，比较时点T后A国与虚拟国家B’的贸易开放度，如果两者有很大的差异，那么这种差异只可能是民主化改革导致的，从而验证了民主化改革与贸易开放度的关系。上述“反事实”原理可以用下图来表示。



    上图中，“关注个案”就是一个具体的国家，而“对照个案”就是通过对多个国家进行权重组合后所构造的反事实案例。通过构造反事实，就能对民主化改革与贸易开放度的关系进行分析。

    在社会科学研究中，“反事实”框架是进行变量控制的一个常用方法，通过“反事实”框架排除其他干扰变量的影响，可以对一些所谓的“因果关系”和“相关关系”进行验证。

03 更多实用的分析方法
    现实中，因果关系是非常复杂的，一个因可能导致多个果，一个果也可归结为多个因，这就需要进行多元分析。变量间的相关关系的产生原因，可以分为直接作用、间接作用、虚假相关和互联相关。通过计算每种作用所占的比例，可以了解变量之间的真实关系，从而避免被真实的数据误导而得出错误的结论。

    然而，要做到这些，需要细致严谨地计算，计算的过程篇幅较多且需要读者静下心来思考，小编就不在本文具体说明了。这些分析方法，在《国际关系实证研究方法》一书中都有介绍。除了刚才举例的分析方法，本书还包含以下内容：

    实证研究的操作方法和步骤
    如何提出研究假设
    变量的含义、分类和关系
    理论假设的操作化与测量
    变量控制、反事实框架与因果推论
    布尔代数与质性比较分析
    模糊集合质性比较分析法(fsQCA)
    双变量相关关系衡量
    一元与多元回归分析
    主成分分析
    判别分析法
    聚类分析法
    路径分析

    对于从事数据分析和社会科学研究的读者而言，这些知识点都需要耐心细致地学习并掌握，对于一般人而言，我们不需要去具体地学习其中的数学计算方法，只要基本了解其中所蕴含的思维方式，便能大大提升我们的思考能力，使我们在日常生活中更好地去伪存真。

    怎么样，现在是不是觉得这本《国际关系实证研究方法》并非局限于国际关系专业，而是能够有益于每个社会科学研究者甚至是普通人？如果您感兴趣，请不要错过这本新书！