有关抽样，问卷，实验，大数据的知识，作者用四讲分别做了介绍。
抽样的核心，一是不多不少，二是代表性。这个代表性，根据想要测量目标的不同，会发生变化。
问卷，要特别注意问卷内容的设计。不同的提问方式，会得到很不同的回答——尽管问的内容本质上是一样的，可操作性要强。
实验，核心也在实验程序、内容等的设计上。不然，劳民伤财不说，还会误导决策。
以上三种是传统的数据收集方式。如果想要研究的对象同质性较好，选择就比较自由，随便来一个就行。如果个体之间差异较大，就需要用抽样的方法了。想要了解人的想法，问卷几乎是唯一法门。在因变量与无关变量都能够比较准确控制的时候，实验的方法非常管用，可以得到比较性质的结论。
大数据，年龄不长，但是对我们的生活影响很大，对数据收集方式也走了很大帮助。但是要认识到，尽管表面上看起来大数据是海量的，但是站在一个较长的历史背景下，仍然有限。另外，大数据的获得，与设计系统直接相关，要学会甄别判断，要弄懂大数据的收集机理，要懂得清洗数据。
说到底，师傅领进门，修行靠个人。这些都是比较专业的东西，绝不是听了这么几堂课就能领会并付诸实践。这样的自我认识很重要。作者介绍的都是提纲挈领的内容，真的用来指导实践，还差许多东西。
靠记忆力去记住这些内容，当然有用，可是完全记住，对自己有难度。比较靠谱的做法，是记住有这么一门课程，自己曾经接触过，一旦有了这方面的具体需要，还是要多多请教专家才对。
另外，学习这门课程的目的，也不是真的要直接去做这些事，而是要明白这些事情背后的逻辑关系，让自己在面对数据的时候，不会一无所知，不会人云亦云，能够比较理性的做出自己的判断。
为了加强记忆，抄一段原话：
要是测量对象之间差异不大，同质性比较高，比如电子，就可以随便找。要是对象内部差异很大，又不能全部测量，就要抽样，用样本来推断总体。如果想了解人的内部状态，就必须用问卷。如果自变量和无关变量都可以控制得非常好，实验法就特别好使，对解释因果关系特别有用。
这段话，前面自己用自己记住的意思写了一遍，认真对照下，还是有细微差别，也再次证明自己的记忆力下降了，需要格外提醒自己。
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