都说如今是大数据的时代，数据对我们的影响无处不在。对于从事科研工作和数据分析的人而言，数据是他们验证理论假设，进而建立科学理论或者进行重要决策的根本依据；对于普通人而言，数据也影响着生活的方方面面，例如怎样的生活方式更有利于身体健康，什么类型的汽车更加安全，什么样的教学方式更能帮助孩子提高成绩，当我们思考这些问题的时候，我们往往都会求助于数据。

    然而数据本身不能为我们提供任何结论，从数据到结论，必须经过数据分析这一环节。错误的数据分析，会从正确的数据中得出错误的结论。著名的幸存者偏差就是一个例子。

    幸存者偏差说的是，二战期间，有科学家受军方委托，统计战机不同部位被子弹击中的概率，并对战机护甲进行针对性的强化。科学家统计了返航的战机，发现机翼被击中最多，而机尾被击中最少。从直觉来说，应该针对性地强化机翼。但是科学家却认为，被击中机尾的飞机更容易坠落，没有进入统计的样本中，因此应当强化机尾。这就是通过正确的数据分析来避免直觉性的错误的典型例子。

    在生活中，也有类似的例子。通过调查我们会发现，医院是死亡率最高的地方，所以我们生了病是否应该避免去医院，不去医院就不容易死了？这显然是滑稽可笑的，因为这犯了倒因为果的错误。但我们能够意识到这一错误，很大程度上是因为这违反常识，如果在常识以外，我们还能辨别其中的谬误吗？

    为了帮助大家思考这些问题，小编今天向大家推荐上海远东出版社10月的新书《国际关系实证研究方法》。



《国际关系实证研究方法》
蒋建忠 著
定价：88.00 元
上海远东出版社 2020年10月
国家社科基金后期资助项目 图书

    作者简介

    蒋建忠，法学博士，江苏省社会主义学院一级主任科员，上海交通大学国际与公共事务学院博士后。主要从事民营经济、社会科学方法研究。发表论文30余篇，出版专著1部，参编著作6部，主持国家社科基金、中央社会主义学院统一战线高端智库与其他课题共8项。

    什么？国际关系和这些生活中的问题有什么关系？您别急，《国际关系实证研究方法》并不讨论具体国际关系议题，这本书讨论的是国际关系研究中的方法论，而国际关系作为一门社会科学，其方法论也可以应用到其他社会学科中，更进一步地能够应用到我们的生活中。

    那么，这本书能为我们提供哪些真知灼见呢？

01 一个古老的问题：多有钱才算富人？
    学过集合论的人可能都知道，一个集合能够成其为集合的必要条件，就是对于每一个对象，都能清晰地判别该对象是否是集合中的一个元素。例如，“中国人”是一个集合，“穷人”和“富人”则不是集合，因为我们可以清晰地判定任何一个人是不是中国人，要么是中国人，要么是外国人，非此即彼。

    但是对于穷人富人的问题，我们会发现，虽然我们都知道低保户是穷人，身家过亿的大老板是富人，但是对于更广大的普通工薪阶层而言，收入多少才是富人？国家可能会划一条线，比如月入2万以上是富人，月入2000以下是穷人。但是人们往往并不认同这一严格的划分，难道月入20001的就是富人，月入1999的就是穷人，而月入2001和月入19999的都一律算作中产阶层？这显然并不合理。

    在现实生活和科学研究中，有太多这样难以被纳入经典集合论的对象。年轻或年迈，贫穷或富有，强壮或虚弱。于是，学者们就提出了模糊集合的概念。在模糊集合中，考察对象不再是非此即彼的，而是不同程度地隶属于不同集合。例如，在上述例子中，我们不用再纠结月入2000算穷人还是中产，月入2万算富人还是中产，根据模糊集合的思路，月入2000至20000之间表示脱离贫困。越是接近月入20000元，表示脱离贫困的程度越大。当月收入达到15000元时，表示该个体已经很大程度脱离贫困。具体的脱贫程度，可以用一个百分比表示，而这个数值，随模型的不同而有所变化。

    《国际关系实证研究方法》一书，就介绍了基于模糊集合的质性比较分析方法（fsQCA），这种方法突破了传统质性比较分析方法只能处理二分变量（即刚才所提到的，传统集合论非此即彼的取值方式）的局限，大大拓宽了质性比较分析的应用范围。

02 如何控制变量：“反事实”及其构造
    《国际关系实证研究方法》一书讨论了这样一个问题：如何验证民主化改革与贸易开放度的关系？

    一个通常的思路，就是寻找一些案例，案例中的国家，均在某个时间节点进行了民主化改革。考察这些国家在进行民主化改革前后的贸易开放度变化，从而验证民主化改革对贸易开放度的影响。