2022年4月26日中午，英语语言文化学院史伟成博士为该院教师带来一场以“社会科学定量方法训练”为主题的学术讲座。

史老师首先通过目前顶级期刊的收文趋势提出了量化分析在论文发表中的重要作用：在政治学、社会学、语言学等多个社会科学领域，定量研究都被广泛使用。而线性代数、统计学、回归分析等基础知识以及统计软件的使用都必不可少的训练。

接着，史老师以美国芝加哥大学一语言学项目的课程设置为例进行了说明，该项目12门核心课程课程里，一共有8门与数学或统计学相关，足以一窥整个定量研究训练在今天高校里的重要程度。

一般来说，在完整的定量训练中，虽然数学训练会分散在不同的阶段、课程里。但在一些高校里，通常会在秋季学期开始前的一周或两周的时间里进行集中介绍，所授内容包括线性代数(Linear Algebra)、微积分(Calculus)、多元微积分(Multivariate calculus)、概率论(Probability)和统计学(Statistics)等日后会在定量课程里大量应用和深入学习的内容。

而在定量方法的具体训练体系里，一般从三个阶段的课程设置。第一阶段，包括研究设计、回归分析等基础型课程；第二阶段，则进阶到包括高阶回归分析、时间序列、因果分析等课程；第三阶段，则是包括贝叶斯统计、网络分析等专题课程。这些课程大概会在研究生项目两年四个学期里讲授完成，从而帮助学生建立所需要的定量分析能力。

此外，史老师向教师们推荐了3种实用的编程语言(R/Stata/Python)，并就各语言的优劣进行了简单分析。总体而言，R和STATA是目前社会科学领域（经济学、管理学、社会学、政治学、教育学等）经验研究应用最为广泛的两大统计分析软件，Python则是近年来逐渐兴起并得到研究人员广泛青睐的新兴软件。

最后，史老师认为，所有研究方法和软件都应服务于研究目的，是实现目的的手段与工具，因此，科研工作者可能既需要关注方法论的理论发展，又需要寻找方法论的实践落地，从而能完成更多的研究工作。