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人际关系或者说社会科学的研究通常非常困难，因为研究的对象是如此多变和复杂。这篇讲的就是如何在不完美的研究中逐渐得到真相。
在大数据之前，研究者通常都是用样本来研究。一种叫方便取样，也就说随便找那些愿意来参加实验的人。另种叫代表性取样，顾名思义就是尽量找那些与整体之间有相似的样本。
1978年拉塞尔克拉克派出男女助手在校园里做实验，遇到异性就提出邀请。邀请时，他们会被随机分配，问三个问题中间的一个。有些问题只是简单的邀请游玩。有些则是直接要求发生性关系。最后结论是没有女性愿意接受来自陌生异性的性要求。但是有75%的男性接受性要求。
但是这个实验的结果有用吗？因为他只取了大学学校里的学生样本，很多学术杂志也会拒绝这样的论文。这样的研究实在困难，因为你不可能有大量的金钱和人力去各个地方寻找研究对象。
人际关系的研究就是这样两难，我们必须有所选择，却不能是完美无缺。通过各种不同的方法进行研究而逐步累积起来的对人际关系的理解。某种研究的不足可能会被另外的研究所弥补，从不同角度来趋近问题的本质。
研究方法里常采用几种设计。
相关性设计，要回答a和b两件事件有关联吗？相关性，也会有强的正相关性，和强的负相关，以及没有相关性。而因果关系是相关性中最强的关系，证明起来非常困难。
做好实验设计之后，我们还需要设计一些场景来实施具体的研究。在实验室的实验场景，或者说是在自然环境下的日常生活场景。
最后，我们需要对数据进行可信度分析。不能忽略是数据中的自我服务偏差，人们会高估自己的积极作用，而低估自己的过失。
