当代社会学方法论的发展

生态模式

芝加哥学派城市研究的一个关键方面涉及映射的位置。这些因素包括土地价值的位置、特定人口(种族、民族或职业)、社区的种族继承、犯下某些罪行的人的住所，或离婚和遗弃高发区。数据收集方法包括参与性观察、生活史、案例研究、历史信息、社会运动生命周期等。芝加哥大学的社会学家也同样关注方法当他们开发这种方法时。这是第一次大规模的努力，理论、方法和发现在归纳过程中共同发展。从它在美国中西部的成功中成长起来，城市研究和区域测绘遍及整个美国美国并影响了国外的社会学。

城市地图等生态学方法也是在芝加哥首先发展起来的，它们源于对大都市区域的研究，尤其是对人口、企业、工业、住宅和机构在寻求更有利位置时的运动所导致的非社会模式的研究。大多数早期的城市研究绘制了分布图，揭示了城市总体格局的关系生态．正因为如此，人们发现，混乱、分层、垂直流动和人口现象的多个指标都遵循规律，在某种程度上实际上可以被认为是可预测的(参见人口统计学）.

实验

实验方法曾经局限于心理学领域，被认为不适用于社会研究，最终被应用于群体研究。到了20世纪30年代，社会心理学家库尔特·卢因谢里夫(Muzafer Sherif)和他们的同事已经开始进行有关社会互动的实验。社会学家很快效仿他们，建立了研究实验室。值得注意的是，哈佛大学的罗伯特·f·贝尔斯(Robert F. Bales)系统地观察了小型人工群体的相互作用，得出了在其他地方得到复制的有用结果。

一般来说，成功的实验往往发生在变量受到限制或控制的简单情况下。然而，复杂的实验是可能的。例如，在斯坦福大学，30多年的一系列实验促成了一个正式的理论社会地位由约瑟夫·伯杰和莫里斯·泽尔迪奇设计的建筑和维护地位、奖励和影响力(1985)。在爱荷华大学他在实验室和计算机模拟中对小团体中的权力和交换进行了20年的研究，这推动了网络和网络理论的发展决策Barry Markovsky在小团体的社会心理学(1993)。

统计数据而且数学分析

社会学家越来越多地借鉴其他统计方法学科．统计学家卡尔·皮尔森“s”相关系数，例如，它引入了一个重要的概念，用于测量连续变量之间的关联，而不必定义联系的本质。后来，因果关系的统计估计被“多元回归分析，采用的技术可以估计任何特定变量对特定结果的影响程度。

对以下问题的反应模式面试曾经被认为是纯粹定性的问题，也受到了数学尺度的影响。心理学家设计的方法L.L.赛斯通20世纪20年代后期在社会学中得到广泛应用。在这种方法中，一个项目清单被提交给一些法官，这些法官分别按照重要性或兴趣的顺序重新列出这些项目。然后，对达成实质性协议的项目重新排序，以形成一个比额表。另一种技巧要求参与者通过同意程度来回应陈述(非常同意、同意、既不同意也不同意、不同意、非常不同意)。社会距离可以通过询问受访者是否愿意接受其他群体的成员作为配偶、亲密朋友、同事、邻居或公民来衡量。

一个方法叫做人与人之间由j·l·莫雷诺(J.L. Moreno)在20世纪30年代推出，收藏和收藏汇总关于群体互动的信息。被研究的互动可能看起来很琐碎——例如，谁向谁吐露心事，哪些朋友一起吃午餐——或者它们可能更有商业意义，比如谁可能被任命为团体发言人。数据可以通过直接观察、访谈或问卷调查来收集。然后，每个人对特定他人的偏好用箭头从发送者映射到接收者，这就形成了整个群体的选择图。最常被选中的人会被贴上“明星”的标签，或者很少被贴上“孤立者”的标签。

模式可能是量化并辅以其他数据来揭示一个群体的非正式结构。这种方法的强大应用，通常被数学化，称为网络分析，映射不同类型的组织之间的互动在较长的时期，从而揭示了一个子结构没有从组织图表或公共文件显示。

因子分析其中，皮尔逊相关系数(Pearson 's coefficient of correlation)的详细阐述大大减少了需要考虑的复杂变量的数量。例如，50个不同的问题或衡量工作异化的方法实际上可能只代表了7到8个异化维度。因子分析将变量减少到更实用的公共因素数量，然后确定每个因素对结果变量的相对贡献。

许多其他统计方法已经成功设计了为了适应诸如人口统计学、生态学、社会分层等专业的目的，组织分析大众传播和社会运动。统计方法发展得如此之快，以至于有时学者们无法找到值得应用的数据。计算机加速了复杂测量的应用，这些测量以前受到执行数学所需时间的限制。测量方面的进步是如此显著，以至于美国社会学协会在1969年出版了一本名为《测量》的年度卷社会学研究方法．