重视调查研究是我们党的优良传统，也是党在领导社会主义现代化建设事业中进行科学决策的重要前提。毛泽东曾经指出：“没有调查，没有发言权。”江泽民同志也指出，“越是领导职务高的同志，越要亲自下功夫对重大问题进行调查研究，这是别人无法代替的。没有调查就没有发言权，没有调查就更没有决策权。”可见，在现代决策科学中，调查研究既是一门技术，也是一门科学。在调查中不仅需要使用一些成熟的或探索性的技术手段，也需要以一定的理论为指导，来帮助我们认识社会现象和社会事实。

    调查研究，实际上包括两个关联紧密的步骤，即获得资料和分析资料。获得资料的方法很多，最直观的方法是“观察法”。根据是否是人为场景的观察，可将观察活动分为“实验室观察”和“实地观察”。许多调查需要采用人为场景。例如，在“非典”期间，对“非典”病人的诊断和治疗方法的调查，采用主要是实验室观察，通过不同的诊断方法或者治疗方法的比较，来获得各种方法的基本资料。与之相对应的是，研究者需要到研究对象的具体场景中去观察，这就是实地观察。依据是否参与到所研究的社会情景中，还可以把观察分为“参与观察”和“非参与观察”。参与观察，就是调查者参与到所研究的社会情景中，变成所研究群体中的一员，并用群体成员的眼光来了解被研究的社会群体。在这样的研究中，还可以根据是否在被研究场景中公开研究者的身份，而分为“公开性的参与观察”和“隐蔽性的参与观察”。非参与观察，就是研究者不参与到所研究的社会活动和社会情景之中所进行的观察。

    与其他调查研究方法比较，观察法比较简单易行，适用于获得一个“点”的截面资料；如果观察的时间足够长，也能够获得这个“点”的“社会事实”的动态。当然，观察法的局限性也非常明显，往往不能获得“面”的资料，也不适用于众多研究者参与的调查研究。

    问卷调查，也是社会调查研究中常用的方法。不过，在所有的调查技术中，问卷调查也是最为复杂的。首先，有效的问卷调查需要满足两个前提：（１）知道被调查“总体”的概况；（２）能够获得有代表性的样本。我们可以举一个典型的例子，美国总统选举的民意调查。在美国每４年针对总统选举的调查中，选民的人数大约为９０００万。通过调查，对候选人得票率的预测与各候选人的实际所得的最大差距不会超过２％―３％（偶尔的失误除外），绝大多数情况下与实际的得票率基本一样。而在这样的调查中，调查者必须了解９０００万选民的基本状况。在此基础上，研究者需要采用严格的科学方法从９０００万人中获得２０００人作为样本。样本的任何偏差都会直接导致调查资料的偏态，进而使得分析结果谬以千里。

    回收问卷只是获得了原始资料，如果要获得可以用于分析的资料，还需要对原始资料进行整理。不过，普遍的方式还是利用计算机，将资料变成各类统计工具都可以使用的数据格式。到此，问卷调查的资料搜集工作才算完成了。与其他方法相比，问卷方法更适宜于获得截面资料如人们的意见、态度和行为，尤其适宜于掌握“面”上的状况和准确地把握社会现象的格局，并可以进行科学预测。不过，问卷调查不易获得动态资料，也不易于获得历时性的关联资料，不适用于案例式的历史因素分析；此外，问卷调查需要调查人员掌握相应的技术与方法。

    第三种获得资料的常用方式就是文献调查，也称之为“第二手资料分析”。许多调查研究都是以既有的文献为基础的，通过对既有文献的整理和分析，获得我们所需要的资料。文献调查的优势在于在相关资料可得条件下，获得资料的过程不受其他条件的约束，对资源的消耗也很小。但这种方法也有局限，如我们只能根据既有的文献来进行研究，而且对文献资料的是否可靠和可信往往需要进行甄别，而这则是一个费时费力的过程。文献调查的另一个局限就是资料的可及性，当我们追踪某个社会现象时，却突然发现资料出现了缺陷，如不存在、残损、保密。除此以外，还有其他搜集资料的方法，如访谈、实验、评估等，而且这些方法之间也不是截然分开的，在具体的研究中，往往是多种方法混合使用，而不局限于使用一种方法。

    除了获得资料以外，决策过程另一个重要的步骤，就是通过对资料的分析进行决策。在社会调查中，我们根据资料的数学属性把可以获得的资料分为四种基本类型，即定性资料、定序资料、定距资料以及定比资料。所谓定性资料，是指使用分类和标记测量所获得的资料，这类资料只能用于社会现象属性的类别分析，如性别、民族，类别之间不能直接进行比较，也不能直接用于数学计算。所谓定序资料是指使用等级测量所获得的资料，这类资料往往用于社会现象属性的序列分析，如行政级别，级别之间可以用于大小的比较，但也不能直接用于数学计算。所谓定距资料，是指用等距测量所获得的资料，这类资料往往用于社会现象的比较分析，但是需要注意的是，尽管这类资料可以用于数学方法中的加减分析，但是所有的分析都不是以绝对标准为基准的。比如，干部考核中的分数就是这类资料，得８０分的决不比得４０分的贡献高出１倍。所谓定比资料就是采用连续测量所获得的资料，这类资料也用于社会现象的比较分析，而且是有绝对标准的比较分析，这类资料可以用于各种数学计算，以收入为例，２０００元就比１０００元的消费能力高出１倍。

    决策中的失误，有时候不一定是因为决策者获得的资料不准确或者不充分，常常是因为决策者分析资料的方法有悖于科学的原则。当获得基本的资料以后，需要对资料的基本状况有总体的了解，尤其需要了解资料属性的分布状态。以量化数据为例，常常需要了解属性分布的集中趋势和离散趋势。所谓集中趋势，是指属性分布向某个值集中的状况。比如人均纯收入就是表达社会成员收入状况的集中趋势的值。平均数的优点就是将原始数据简化为最易操作的形式：用一个数字（或属性）来表示属性的基本状况，但同时，它也掩盖了数据的原始分布状况。为了弥补这一点，还需要了解属性分布的离散趋势。最简单的离散测量是极差：最大值与最小值之间的差距；较为复杂的离散趋势分析就是“标准差”分析。此外，还有一些测量离散趋势的方法，如四分位法等。即使不是量化数据，也需要对资料进行总体了解。在获得了对资料的概括性理解之后，我们就可以采用更加具体的分析方法如假设检验、详析、比较分析等等。而无论采用什么样的分析策略，决策分析的目的之一，就是通过赋予资料以科学的意义来增进人们对社会现象的了解，并获得决策的科学依据。