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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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我们在本章已经看到如何从已发表的表格中获取新信息。然后，我们注意到一种使“反向”百分数表有意义的情形——当我们分析“基于应答”的样本数据时，样本是按照因变量分层的。接着，我们看到，为什么有必要提供包括在样本中但并没有包括在表中的样本的信息，以及如何操作。然后，我们介绍了当单元格数值是均值（和标准差）时如何构建和描述列联表。我们学习了如何计算相异指数（Δ）——一种测量比例分布相似性的指标。此外，我们还介绍了如何描述列联表。
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到目前为止，我们所有的工作都可以用纸笔来运算——最多使用一个计算器。我们在下一章通过学习如何从个体数据构建列联表进入现代社会研究的世界。列联表是通过专为统计分析设计的计算机软件来构建的。本书主要使用统计软件Stata，后面的所有章节都会用到它。
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量化数据分析：通过社会研究检验想法 第4章 用计算机进行数据操作
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