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恩格斯曾經說過：“任何一門科學，只有在成功地運用了數學之后，才算達到完善的地步。”思想政治教育也不例外。思想政治教育研究包括質性研究和量化研究[1]。思想政治教育量化，是指把一些項目的檢測情況，運用數值表示出來，以反映質上的差異。統計學是量化研究的重要工具。要想成功地運用數學加強量化研究，以豐富思想政治教育統計學，需要一個逐步探索的過程。在新形勢下將統計學與思想政治教育有機結合，是對量化研究的深化，有其存在的必要性和可能性。

一、以統計學方法開展思想政治教育研究的必要性

第一，思想政治教育研究缺乏量化，易受主觀影響，使研究者在研究過程中缺乏客觀依據，常常會處于被動地位。因此，需要加大統計學方法的應用。第二，政治學、社會學、心理學、教育學等學科領域均在統計學方法應用方面得到了完善。哲學沒有統計學，但是哲學有科學技術哲學，而科學技術的研究同樣離不開統計學。第三，數學是各學科的基礎學科。幾乎所有的學科都要涉及數學，思想政治教育學必須在數學方面得到完善，否則思想政治教育學就會失去一個與其它學科溝通的媒介，成為難懂的學科。

二、以統計學方法開展思想政治教育研究的可能性

第一，量變與質變是馬克思主義哲學中的基本原理，是世間事物普遍存在的兩種不同運動狀態。任何一個事物在某個時間點上都有他質和量的規定性，既使是人的思想也包含這兩個特征。譬如嬰兒的思想水平與青年人的思想水平一定不是同一個程度。同時，人的思想的改變也是一個逐漸變化的結果，因此，思想是能夠量化并通過數學的形式表現出來，例如這個人是好人，這個人是八分的好人。第二，心理學等研究人的精神現象的學科已廣泛應用數學，即將心理學中的許多抽象概念還原到生活中，通過一系列的指標體系實現測量。思想與心理現象有很多相似之處———無形、無色，觸摸不到，隱藏于內心———因此，思想也可以量化。第三，觀念來源于現實，來源于客觀物質世界。觀念不是脫離現實固有的抽象物，因而可以測量，即通過促使其產生此觀念的客觀存在物去測量。第四，自然科學與社會科學雖有不同，但是有著密切聯系，數學對兩類科學來講同樣重要。精神領域的追求，重要目標之一就是指引人們改造世界。正因為有這樣一個作用，哲學才顯得格外有價值。哲學無論是研究什么還是改造什么，都基于對自然，對現實的認識。作為社會科學中的一員，思想政治教育學自然不可能否定量化研究。第五，統計軟件的問世為統計學的應用打開了新局面。統計過程在軟件的使用下已沒有過去繁瑣。研究者了解了統計學基本理論，就可以運用統計軟件解決問題。

三、以統計學方法開展思想政治教育研究的途徑

思想政治教育學運用統計學開展量化研究的途徑是一個不斷開拓和細化的過程。現今雖然有相關著作問世，但大部分是宏觀上的，未能真正細化；再者，應用者的人數不多，相關研究并不多見；而對信度和效度的研究也很少見。因此，在運用統計學方法開展思想政治教育研究的過程中，需要注意做好以下幾個工作。

（一）加強思想政治教育學科基礎理論的構建

這是思想政治教育量化研究的基礎。自2005年思想政治教育被定位為馬克思主義基本理論一級學科下的五個二級學科之一，思想政治教育學科就面臨著學科定位、學科發展規律、基本理論構建等問題。這些理論是思想政治教育學科進一步發展的依據和前提，也是量化研究的依托。相關專家應加大對思想政治教育理論構架的研究和假設，以期為量化研究提供基礎。反過來量化研究也可以進一步驗證理論構架的科學性，最后達到相互促進的目的。例如思想政治教育包括思想教育、心理教育、政治教育、道德教育、法制教育，相應地在制訂大學生思想政治素質評價問卷的項目中就應該包括這五個維度。如果調查者制訂的問卷在驗證性因素分析中僅含有其中的三個維度，而不符合應有的理論構架，就會大大降低問卷信度和效度，甚至達不到統計學要求，問卷無法使用。相反，統計學方面的量化研究可以探索思想政治教育概念中未知理論維度，或是驗證假設理論維度的科學性。例如在不知五個理論維度的情況下，如果將所有可能用來測量思想政治教育素質的指標都列出，進行探索性因素分析，就可以根據統計數據的相關性和提取的公共因子情況來確定思想政治教育這個概念的理論維度。驗證假設理論維度的科學性方面，戴鋼書提出的德育環境三維理論模型正是通過結構方程這種統計學量化方法得到論證的[2]。而現實中，由于思想政治教育的基礎理論研究還不完善，基層的科研工作者難以獲得足夠的理論支撐，以致自己的量化研究缺乏理論前提或是提出的理論假設即使得到量化研究中統計數據的支撐也難以被認可。例如想針對某個學生開展民族憂患意識教育，就要了解這個學生的民族憂患意識現狀，這就需要有可靠的測量工具。然而可靠的測量工具即使現制定也要有相對認可的理論維度以確定測量項目。就像一棵樹，光有主干，沒有細枝，不可能枝繁葉茂。總之，思想政治教育學科的許多子概念需要進一步細化為“孫概念”，這需要專家加大對基礎理論的研究，同時重視量化研究，最終實現質性研究與量化研究的相互促進，理論研究與實證研究的有機統一。

（二）吸收其他社會科學的統計方法

這是思想政治教育量化研究深化的源泉。與思想政治教育學科框架所涉及的范圍相適應，思想政治教育統計學的可供借鑒學科主要有以下幾個。第一，借鑒社會學的統計方法。其中，問卷的設計方法和統計是關鍵性內容。一個問卷的結構設計是否符合統計學要求，關系到能否實現統計的問題，因而問卷設計是量化研究中進一步統計分析的基礎。例如制訂一份關于政治教師的學生評價量表，如果設30個項目，在各項目的選項設定方面一般需要設成等級形式。以“教師的儀表”一項為例，其答案要設成“非常不好”“不好”“一般“”好“”非常好”五個等級，相應量化賦值為1、2、3、4、5，類似地如果整個問卷都設置成這樣的答案，一方面便于統計，另一方面也利于被調查者回答。而如果將答案設置成“端莊”“大方”“優雅”等選項，且整個問卷都設置的答案不同，則不符合統計目標，無法進行等級評定，被調查者也會因此而難于回答或是不愿回答。第二，緊密結合心理學的統計方法。量表制作方法及統計是需要開拓的內容。在心理學中抽象的心理現象可以通過由一系列的指標構成的量表來測量其量上的規定性，那么思想政治教育中的一些抽象現象，是不是也可以通過類似的量表來確定其量上的規定性？如民族憂患意識、危機意識、責任感等，是否也可以測量？第三，參照教育學的統計方法。教育過程中的統計是必須要掌握的內容，也是不可回避的內容。教育貫穿思想政治教育全過程，教育統計學的研究方法發展較快，具備為思想政治教育研究提供參考的必要性和可能性。

（三）選取適當的分析方法

這是思想政治教育量化研究的關鍵。思想政治教育中常用的統計學研究方法主要有相關性分析、t檢驗、主成份分析、因子分析法、方差分析、卡方檢驗、回歸分析、結構方程模型等。其中，相關性分析、t檢驗是相對簡單的分析方法，用于比較事物的相關性和差別的定性研究；結構方程模型分析較為復雜，用于考查事物的理論構架；其余的方法難度居中，常常相互配合使用，不僅可以考查事物質性關系，也可以反應事物關系的數量大小。思想政治教育統計研究離不開最基本的工作———問卷。問卷的信度、效度是面臨的第一個統計學問題，宜選用α信度系數和因子分析法解決。信度系數較易得到，效度則主要通過驗證性因子分析和探索性因子分析等方法解決。總之，根據研究目的不同，研究的方法應有所側重，要具體問題具體分析，不可一刀切。

（四）熟悉統計軟件的使用

這是思想政治教育量化研究的助手。思想政治教育學研究中常用到的統計軟件主要有EXSEL、SPSS、LISREL、AMOS。EXSEL是常用軟件，具有統計分析功能，適用于一些簡單的統計分析。復雜一些的則需采用社會科學常用的統計軟件SPSS。AMOS和LISREL與SPSS相比，處理問題的難度大，相對復雜些，如建立結構方程模型等。這四個軟件可操作性較強，可以通過非編程的方法實現，易于掌握。統計結果分析可以直接從計算機軟件結果中獲取。可見，在思想政治教育統計研究中有兩難，一是多元統計分析方法，二是統計軟件使用。攻克這兩個難點，應用數學解決思想政治教育中的問題則相對要容易得多。有一弊就有一利。軟件的使用則簡化了統計分析過程，使得很多復雜的數學計算過程不必手工操作，而由計算機程序來完成。綜上所述，現今各科統計學的發展和應用，為思想政治教育統計學的發展提供了有利環境，國家對思想政治教育學科的重視也為其統計學的發展提供了良好契機，因而，為了加強思想政治教育的科學性，拓展量化研究不僅是必要的也是可能的。