华东理工大学2027年硕士研究生招生考试《社会科学研究方法（623）》考试大纲
华东理工大学2027年硕士研究生招生考试《社会科学研究方法（623）》考试大纲
一、考试要求
社会科学研究方法分为三个模块：社会调查研究方法、统计学基础、计算社会科学。
社会调查研究方法要求考生理解科学思维方式，掌握社会科学研究的方法论基础、基本逻辑与基本过程；理解社会研究中的基本术语，掌握社会研究所需的基本技能；要求考生掌握常用的定性研究方法和定量研究方法，具备开展科学规范学术研究的基本能力；能够设计和实施定量、定性调研项目，并对研究资料进行分析处理，能够独立完成小型研究项目的研究设计，并依据相应研究方法开展较为完整的项目研究；能够对其他研究者的定性和定量研究成果进行基本评价。
统计学基础要求考生熟练掌握统计学基本概念；理解统计学在探索数量规律性中的核心作用；掌握数据描述性统计分析的意义、测度方法；熟悉概率与概率分布运算、假设检验的基本原理及主要步骤，明晰指数的含义、类型、常用价格指数及作用；熟练掌握聚类分析、线性回归等定量研究方法。
计算社会科学要求考生理解计算社会科学的基本概念、发展脉络、学科边界、研究范式和主要研究方法，掌握机器学习、社会网络分析、自然语言处理、复杂性与多主体建模等核心主题的基本概念、方法逻辑、适用场景和社会科学应用。考生应能够结合社会学、社会工作、公共管理和社会治理等领域的问题，判断不同计算社会科学方法的适用条件、解释边界与研究设计思路。
二、考试内容
（一）社会调查研究方法
1． 社会研究的方法论、研究逻辑和程序
2． 研究设计
3． 测量
4． 抽样
5． 问卷调查
6． 实验研究
7． 参与式观察
8． 个案研究
9． 民族志
10． 扎根理论
11． 访谈法
12． 文献研究法
13． 定性研究评价（深度、可信度）
14． 定量研究评价（广度、精确度）
15． 研究伦理
16． 其他相关社会研究的方法论、方法与技术知识
（二）统计学基础
1． 统计学概念
2． 数据收集
3． 描述性统计
4． 概率与概率分布
5． 参数估计
6． 假设检验
7． 方差分析
8． 回归分析
9． 时间序列
10． 指数
11． 聚类
12． 大数据与 AI
（三）计算社会科学
1． 计算社会科学的基本概念与学科边界
2． 计算社会科学的发展脉络与未来挑战
3． 机器学习的基本逻辑
4． 模型评估与泛化
5． 机器学习典型算法思想
6． 社会网络分析的基本概念
7． 网络基本构成与结构性指标
8． 中心度及其相关概念
9． 自然语言处理的基础任务和演进
10． 文本分类与文本聚类
11． 主题模型的基本思路
12． 多主体建模（ABM）的基本思想
13． ABM 的经典模型
14． ABM 方法的应用价值与局限
三、参考书目
艾尔·巴比 著、邱泽奇 译：《社会研究方法》第十四版，清华大学出版社，2022 年版；
李金林、赵中秋、马宝龙、冉伦：《管理统计学》（第四版），清华大学出版社，2025年版；
吕鹏、范晓光：《计算社会科学导论》，清华大学出版社，2023 年版。
来源：https://cpsa.ecust.edu.cn/2026/0520/c12411a190459/page.htm
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