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·主要根据表格本身的实际含义来描述 尽量只引用那些清楚地表达表格内容所需的数字，然后根据这些数字得出结论。给出数据的目的是检验想法，因此必须根据待验想法（假设）的实际含义来讨论数据。也就是说，简单引用数字是不够的。另一方面，因为多数读者——包括很多有经验的社会科学家——并不擅长阅读表格，因此你们需要引用足够多的数字来引导读者理解表格。
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·力求简洁 努力像销售人员推销电器产品给你们奶奶或堂兄妹那样使用简洁的语句来陈述你们的观点及描述结论。晦涩难懂没有什么好处。晦涩不同于深奥；在这里，晦涩等同于把人搞糊涂。正如我们的物理学同行所知道的，真正完美的解释几乎总是简洁的。
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·避免使用无意义的措辞 例如，我们应该把“我们试图研究的问题是，是否可以推导出A对B存在影响这个结论”替换为“A影响B吗？”
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·避免使用被动语态 在我们看来，“X与Y相关被发现”与“X与Y相关”没有差别。尽量不要说“一个支持美国外交政策的量表被构建”。谁构建了这个量表，谁知道啊？应该写为“我构建了一个支持美国外交政策的量表”或“我用密歇根大学国际性量表来测量民众对美国外交政策的支持情况”。
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·避免使用没有帮助的术语 注意，我这里并没有建议完全不用行话。在某一特定领域或行业中，术语的功能很清楚——节省篇幅。尽量使用术语，它们能使你用一句话来表达一段话所表达的观点。但是，如果观点也能用常规语言简单、清楚地表达时，那么请用常规语言。多余的术语并不能使你的写作显得更加专业或更加科学，只会让它显得更加沉闷。
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·避免使用缩写 因为表中常常没有足够的空间，所以在表中使用缩写是不可避免的。但是，为了在文本中节约空间而使读者厌烦或困惑是不值得的。在这一点上，心理学家感受特别深刻，他们的文章是很好的反面教材（这里，“反面教材”也是一个说明专业术语很有效的例子）。当你们能说“27个受访者是男性”，或更确切一点——“我们有27名男性受访者”，等等，那何必说“27 Rs是男性”呢？
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·当你是指“我”时不要说成“我们” 在单一作者的文章中，如果说“我们构建了一张量表”会让人觉得你很自命不凡；但是反过来，“‘我们’指谁啊？难道指你和你口袋里的老鼠吗？”然而，当“我们”是指你自己和读者时，用“我们”是可以接受的，例如，“像我们在表3中看到的……”。你们会注意到，我在很多地方都会这样说。
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·“Data”是一个复数名词 永远不要说“data is”，而要用“data are”。“半文盲”教授（和如Stata等计算机软件手册的作者）经常犯这种错误并不意味着这种错误就能被接受。
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·术语“关联”（association）和“相关”（correlation）是指变量之间的关系，而不是指变量的特定类别之间的关系 这些术语永远不适用于表中特定的单元格，或特定行或列。描述关系可以用如下说法：“A和B之间存在正相关关系”，“当A增加时，B也倾向于增加”，或“当A值很大时，B值也倾向于很大”。不要说“A与B的最高类别存在正相关关系”，也不要说“A与B存在82%的相关”——这是不正确的，因为它不是系数所表达的含义。
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我们或多或少都要经历写作障碍，如果你们想要克服这些障碍，我建议你们找一个与你们大致在一个学术阶段的朋友，相互修改手稿。两人资历相当的好处在于能够平等交流，所投入的时间和精力相当，并使所有作者的戒备心降到最低——因为你们的投入和付出是对等的。作为写作的一方，你将得益于别人用旁观者的眼光提出的看法；而作为修改的一方，你也会从别人写作的优点和缺点中发现很多有意思的东西——这些都可用在你自己的写作中（这与“学习的最好方法是教会别人”是同样的道理）。
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这里有些可以贴在你们电脑旁边墙上的格言，当你们写作处于低谷时可以用来勉励自己：
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·不要求正确，只求写出来。
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·尽管写，不要读。
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·不要让完美变成可能的敌人。
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·拿出勇气去简单思考。
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·任何值得做的事情，哪怕只是做了表面功夫也比不做好（源于John Tukey）。
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·最后10%的工作花费一半的时间。
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·最初10%的工作也花费一半的时间。
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·在完成第一篇稿件前不要开始写第二篇稿件。
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·老老实实地写第一稿（把第一遍草稿给你们的朋友看，而不是将第五遍草稿冒充为第一遍草稿。听别人告诉你们稿子中哪里错了和哪里正确比你自己蒙头去想效率要高很多）。
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·文章不是一次就写好的，而是不断修改好的。
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·即使感觉像蹂躏、阉割或有点类似人格的侵犯，也要谦虚地接受批评；每个人都会碰到这样的事情，而且每个人都会有同样的感受。
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量化数据分析：通过社会研究检验想法 本章小结
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