Látens (rejtett) tartalom: A tartalomelemzéssel kapcsolatban merül fel, a közlemények mélyén meghúzódó tartalomra vonatkozik, megkülönböztetendő a manifeszt (nyilvánvaló) tartalomtól.

Leíró kutatás: A vizsgált populáció vagy jelenség bizonyos jellemzőinek pontos mérése és leírása.

Leíró statisztika: Olyan statisztikai számítások, amelyek vagy egy minta jellemzőit, vagy pedig a minta alapján a változók közötti kapcsolatokat írják le. A leíró statisztikák pusztán összesítenek egy sor – mintára vonatkozó – megfigyelést, míg a statisztikai következtetések a konkrét megfigyelések leírásán túlmenően következtetéseket vonnak le arról a nagyobb alapsokaságról is, amelyből a minta való.

Likert-skála: Rensis Likert által kidolgozott összetett mérőeszközfajta, standardizált válaszkategóriákat ad meg a kérdőíves vizsgálat kérdőíveiben, hogy ezáltal emelni lehessen a  mérési szintet a társadalomtudományi kutatásokban. A Likert-itemekben ilyenféle válaszkategóriákkal találkozunk: határozottan egyetért, egyetért, nem ért egyet, határozottan nem ért egyet. Ilyen itemeket a Likert-skálák szerkesztéséhez és más típusú összetett mércék szerkesztéséhez is felhasználhatunk.

Longitudinális vizsgálat: Különböző időpontokban történő adatfelvételt magában foglaló kutatási terv, ellentétben a keresztmetszeti vizsgálattal.

Magyarázó kutatás: Célja a tanulmányozott jelenség különféle aspektusai közötti kapcsolatok feltárása és bemutatása.

Manifeszt (nyilvánvaló) tartalom: Tartalomelemzésnél: valamely közleményben ténylegesen előforduló kifejezések, ellentéte ebben az összefüggésben a látens tartalom.

Másodelemzés: Olyan kutatási forma, amikor az egyik kutató által összegyűjtött és feldolgozott adatokat egy másik kutató – gyakran egészen más céllal – újraelemzi. Főként kérdőíves vizsgálati adatok vizsgálatára alkalmas. Az adatarchívumok és a könyvtárak a másodelemzésre kínálkozó adatok tárházai.

Medián (1): Középérték fajta, a megfigyelések nagyság szerinti sorrendjében a „középső” eset. Ha öt férfi kora 16, 17, 20, 54 és 88 év, akkor a medián 20. (a számtani közép: 39). 

Megbízhatóság: A mérési módszereknek az a tulajdonsága, hogy ugyanannak a jelenségnek ismételt megfigyelésével minden alkalommal ugyanazokhoz az adatokhoz jutunk. Egy kérdőíves vizsgálatban például feltehetően nagyobb volna a „Volt-e templomban az elmúlt héten?” kérdés megbízhatósága, mint az „életében kb. hányszor volt Ön templomban?” kérdésé. Ne keverjük össze az érvényességgel.

Megbízhatósági (konfidencia) szint: (1) Annak becsült valószínűsége, hogy egy populációs paraméter egy adott konfidencia-intervallumba esik. Lehetünk pl.95%-ig biztosak abban, hogy az összes szavazó 35 és 45% közötti arányban részesíti előnyben az A jelöltet.

Megismétlés (replication): Általában: egy kísérlet megismétlése a hiba csökkentése vagy valamilyen hiba kimutatása érdekében. Ezenkívül szakkifejezése a Lazarsfeld-paradigmának: az elaborációnak arra a kimenetelére vonatkozik, amikor a kontrollváltozót konstans szinten tartva is megmarad két változó között az eredetileg megfigyelt összefüggés.

Megkérdezéses kérdőívfelvétel: Adatgyűjtésre szolgáló érintkezés két ember között, akik közül az egyik (kérdezőbiztos) kérdéseket tesz fel a másiknak (a válaszolónak). A kérdezés végezhető személyesen vagy telefonon.

Megválaszolási arány: A kérdőíves vizsgálatban részt vevő személyek száma, elosztva a mintába bekerült személyek számával, százalékként kifejezve. Nevezik még kitöltési befejezési hányadnak, illetve önkitöltős kérdőíveknél, visszaküldési hányadnak is: a szétküldött kérdőíveknek hány százaléka érkezett vissza.

Mennyiségi (kvantitatív) elemzés: (1) Numerikus alakban jelenítjük meg és kezeljük a megfigyeléseinket, így igyekszünk leírni és magyarázni a mögöttük meghúzódó jelenségeket.

Minőségi (kvalitatív) elemzés:  (1) A megfigyelések nem numerikus vizsgálata és értelmezése az összefüggések mögöttes jelentéseinek, illetve mintázatainak feltárása céljából. Leginkább a történeti kutatásra és a terepkutatásra jellemző.

Minta: Az alapsokaság olyan részhalmaza, amelyet megfigyelünk, hogy ennek alapján a teljes sokaság tulajdonságaira következtethessünk.

Mintavételi keret: Teljes vagy körülbelüli felsorolás arról az alapsokaságról, amelyből mintát akarunk venni. A minta csak akkor reprezentálhatja az alapsokaságot, ha a mintavételi keretben az alapsokaságnak minden (vagy majdnem minden) egyede szerepel.

Mintavételi hányad: Az alapsokaságból a mintába kerülő elemek aránya.

Mintavételi intervallum: A populációnak a mintába bekerülő elemei közötti szabályos távolság.

Módusz: Ez is középérték-fajta, a legtöbbször megfigyelt értéket, illetve attribútumot jelenti. Ha egy minta 1000 protestánsból, 275 katolikusból és 33 zsidóból áll, akkor itt a protestáns a modális kategória.

A mutatók felcserélhetősége: Az az elv, mely kimondja, hogy ha két változó összefügg, akkor ennek a tapasztalatban attól függetlenül meg kell mutatkoznia, hogy milyen mércéket (mutatókat) alkalmazunk a kapcsolat ellenőrzésére. Pl. ha a nők valóban vallásosabbak, mint a férfiak, akkor a vallásosság minden mércéje szerint vallásosabbnak kell mutatkozniuk.

Nem mintavételi hibák: Az adatminőség azon tökéletlenségei, amelyeket nem a mintavétel hibája, hanem valamilyen egyéb tényező okoz. Idetartozó példák: a válaszoló félreérti a kérdést, a kérdező vagy a kódoló hibásan rögzíti a választ, kártyalyukasztási (adatrögzítési) hibák, és így tovább.

Nem valószínűségi minta: Olyan minta, amelynek választásakor nem a valószínűségi mintavétel elmélete által javasolt szabályokat követtük. Idetartoznak pl. a szakértői, a kvótás és a hólabda minták.

Nominális mérési szint: Az olyan változó nomális mérési szintű, melynek különböző attribútumai pusztán csak különbözőek – szemben az ordinális, az intervallum- és az arányskálákkal. Nominális változóra példa lehet a nem.

Nomotetikus magyarázat-modell: Egy jelenségosztály általános megértésére törekszik, a lehető legkevesebb, igazán fontos oksági tényező felhasználásával.

Nullhipotézis : A hipotézisvizsgálattal és a statisztikai szignifikanciapróbákkal kapcsolatban az a hipotézis, amely szerint a vizsgált változók között nincsen összefüggés. Ha statisztikailag elvetjük a nullhipotézist, akkor ezután úgy dönthetünk, hogy a két változó összefügg.

Objektivitás: Nem létezik, csak interszubjektivitás.

Ok-okozati kapcsolatok három kritériuma: 1) legyen empirikus összefüggés a független (ok) és a függő (okozat) változók között, 2) a független változó előzze meg időben a függő változót, 3) ne lehessen a megfigyelt összefüggést egy korábbi, harmadik változó hatásaként megmagyarázni

Ökológiai tévkövetkeztetés: Ha – tévesen – egyénekre vonatkozó következtetéseket hozunk, kizárólag csoportok megfigyelése alapján.

Operacionális, műveleti meghatározás: Amikor úgy határozunk meg pontosan és részletekbe menően egy dolgot, hogy azokat a lépéseket, műveleteket adjuk meg, amelyekkel a megfigyeléseket osztályozni fogjuk. Annak, hogy „jelese lesz ezen a kurzuson”, lehet operacionális meghatározása az, hogy  „a záróvizsga kérdéseinek legalább 90 százalékára helyesen válaszol”.

Operacionalizáció : A konceptualizációt követő lépés. Az operacionalizáló az a folyamat, amikor kialakítjuk a műveleti meghatározásokat.

Ordinális mérési szint: Az olyan változó ordinális mérési szintű, amelynek az attribútumai valamilyen dimenzió szerint rangsorba állíthatók. Ilyen például a „magas-közepes-alacsony” attribútumokkal jellemzett szocioökonómiai státus.

Panelvizsgálat: Olyan fajta longitudinális vizsgálat, amelyben különböző időpontokban ugyanattól a mintától (a paneltől) gyűjtenek adatokat.

Paradigma: Alapvető modell, vagy séma, mely szervezi egy bizonyos dologgal kapcsolatos szemléletünket.

Paradigmák – A legfőbb társadalomtudományos paradigmák: interakcionizmus, strukturális funkcionalizmus, konfliktuselmélet

Rákérdezés: Kérdezéses kérdőívfelvételnél használatos technika: arra szolgál, hogy egy kérdésre minél teljesebb feleletet kapjunk. A válaszolót egy nondirektív kifejezés vagy kérdés segítségével arra ösztönözzük, hogy a válaszát fejtse ki bővebben. Példák: „Továbbá?” és „hogy mondja?”

Randomizáció: Kísérleti alanyok kísérleti, illetve kontrollcsoportba sorolására szolgáló technika: véletlenszerűen (random módon).

Redukcionizmus: Egyes kutatók hibája: a vizsgálat jelenség szempontjából fontosnak tekintettel fogalmak körének túl szűkre szabása (redukálása).

Regresszióelemzés: Az adatelemzés olyan formája, amelyben a változók közötti kapcsolatokat egy egyenlet – a regressziós egyenlet – alakjában ábrázoljuk.

Reifikáció: Nem valóságos dolgok valóságosnak tekintése.

Rekurzív: Egyes folyamatoknak az a „visszaható” természete, miszerint egy folyamat eredménye befolyásolhatja az ők okozó folyamatot. A terhesség okának megismerése pl. olyan fogamzásgátló eljárásokhoz vezethet, amelyek megváltoztatják az általunk megismert folyamatot.

Replikáció: Egy adott vizsgálat megismétlése az általános következtetések elkerülése céljából.

Reprezentativitás: Minta jellemzője: ha benne ugyanaz a tulajdonságok megoszlása, mint az alapsokaságban. Ebből következően feltehető, hogy az ilyen minták elemzésével nyert leírások és magyarázatok az alapsokaságra vonatkozó hasonlókat képviselnek (reprezentálnak) A valószínűségi mintavételi eljárások alkalmazása növeli a reprezentativitást, a reprezentativitás teszi lehetővé az eredmények általánosíthatóságát, és a statisztikai következtetéseket.

Reprodukálhatósági együttható:  Azt méri, hogy mennyire pontosan lehet egy skála alapján a skála megszerkesztésében részt vett eredeti adatokat rekonstruálni.

Rétegzés: Az alapsokaságot alkotó egyedek homogén csoportokba (rétegbe: strata) sorolása a mintavételt megelőzően. Az eljárás – mely használható akár az egyszerű véletlen, akár a szisztematikus, akár a csoportos mintavétellel együtt – javítja a minta reprezentativitását, legalábbis a rétegző változók tekintetében.

Skála: Összetett mérőeszköz; skála olyan itemekből szerkeszthető, amelyek logikai vagy tapasztalati struktúrába rendeződnek. Pl.: Likert-, Guttman- és Thurstone-skálák, Bogardus-féle társadalmi távolság skála. Megkülönböztetendő az indextől.

Specifikáció: Általában az a folyamat, amelynek során pontosabban meghatározzuk a fogalmakat. Ezenkívül, mint szakkifejezést, a Lazarsfeld-paradigmával kapcsolatban is használjuk: az elaborációnak arra a kimenetelére vonatkozik, amikor a kontrollváltozó által meghatározott alcsoportok némelyikében fennmarad, másokban eltűnik a két változó között eredetileg megfigyelt összefüggés. Ez azt jelentené, hogy sikerül specifikálnunk azokat a körülményeket, amelyek között az eredeti összefüggés érvényesül: pl. férfiak között igen, nők között nem.

Statisztikai következtetések elmélete: A statisztikai számításoknak az a területe, mely azt tárgyalja, hogy hogyan lehet egy minta alapján a bővebb alapsokaságra érvényes következtetéseket hozni.

Statisztikai szignifikancia: (1) Általános kifejezés; arra vonatkozik, hogy milyen kevéssé valószínű, hogy egy mintában megfigyelt összefüggések kizárólag a mintavételi hibának volnának köszönhetőek.

Statisztikai szignifikancia-próbák: Statisztikai számítások egy osztálya, mellyel kimutatható, mennyire valószínű, hogy egy mintában a változók között megfigyelt bizonyos kapcsolat kizárólag a mintavételi hibának tulajdonítható.

Súlyozás: Mintavétellel kapcsolatos eljárás, melynek során az egyenlőtlen valószínűséggel mintába válogatott egyedeknek különféle súlyokat adunk, hogy a minta jól reprezentálja azt az alapsokaságot, amelyből vettük.

Szakértői minta: A nem valószínűségi mintavétel egyik típusa, amikor a megfigyelendők mintáját a saját megítélésünkre alapozva állítjuk össze: azokat választjuk, akiket a leghasznosabbnak vagy a legreprezentatívabbnak ítélünk

Számtani közép: Középérték-fajta: úgy számítjuk, hogy összeadjuk több megfigyelés értékét, és az összeget a megfigyelések számával osztjuk. Ha 10 tantárgy alapján eddig 4,0 volt az átlaga, és most 2-est kap, akkor most már csak 3,81 az átlaga (jegyeinek számtani közepe).

Szignifikanciaszint: A statisztikai szignifikanciapróbákkal összefüggésben annak a valószínűsége, hogy egy megfigyelt, tapasztalati összefüggés a mintavételi hibának tulajdonítható. Egy összefüggésről akkor mondjuk, hogy a 0,05 szinten szignifikáns, ha annak az esélye, hogy pusztán mintavételi hiba következményeként kaptuk, kisebb, mint 5 a százból.

Szisztematikus mintavétel : A valószínűségi mintavétel egyik fajtája: a felsorolásban szereplő minden k-adik elemet vesszük be a mintába: például minden 25-dik diákot a hallgatói nyilvántartásból. A k kiszámítása: elosztjuk a populáció elemszámát a kívánt mintaelemszámmal; a k neve: mintavételi intervallum.A szisztematikus mintavétel – bizonyos megszorításokkal – funkcionálisan egyenértékű az egyszerű véletlen mintavétellel, és általában egyszerűbben elvégezhető. Az első elemet véletlen módon szokás kiválasztani.

Szóródás: Az értékek megoszlása egy középérték – pl. a számtani közép – körül. A terjedelem egyszerű példa szóródási mérőszámra. Szerepelhet például a beszámolónkban, hogy egy csoport átlagéletkora (értsd: számtani közép) 37,9 év, a terjedelem pedig 12-től 89 évig terjed.

Szükséges feltétel: X bekövetkezte nélkül Y semmilyen más módon nem következhet be.

Társadalomtudomány alapvető elemei: Elmélet, kutatásmódszertan, statisztika.

Tartalom szerinti érvényesség: Amilyen mértékig egy mérés lefedi a mérendő fogalom jelentéstartományát.

Tény: általában valamilyen megfigyelt dolog. (vazzeg, azt a definícióját neki…)

Terjedelem (range): (1) A szóródás egyik mérőszáma: valamely megfigyeléshalmaz legkisebb és legnagyobb értékéből áll. Az Ön évfolyamában az életkor terjedelme lehet például 17 és 37 közötti.

Területi valószínűségi minta: Többlépcsős csoportos mintavétel, amelyben földrajzi területek – például népszámlálási számlálókörzetek vagy tájegységek – az első lépcsőben a mintavételi egységek. Az első lépcsőben beválasztott egységek elemeiről felsorolást készítünk: minden mintába került körzet minden háztartását fel kellene írnunk a körzetekbe tett kirándulások során, majd almintákat veszünk az így készült listákról.

Thurstone-skála: Olyan összetett mérőeszköz, amelyet annak megfelelően szerkesztenek, hogy az egyes változók különféle mutatóinak a szakértők mekkora súlyokat adnak.

Tipológia: Megfigyelések (leginkább nominális) osztályozása két vagy több változóban felvett attribútumaiknak megfelelően. Ilyen például, ha az újságokat a liberális-városi, liberális-falusi, konzervatív-városi, konzervatív-falusi kategóriákba soroljuk.

Többlépcsős csoportos mintavétel: Mintát veszünk az alapsokaság tagjait alkotó csoportok közül, a csoportok tagjairól listát készítünk, végül pedig mintát veszünk az egyes kiválasztott csoportok tagjainak listáiból, így jutunk a tagok végleges mintájához.

Többváltozós elemzés: Több változó közötti kapcsolatok szimultán elemzése. Ha egyszerre vizsgálnánk a kor, a nem és a társadalmi osztály hatását a vallásosságra, ez példa lehetne többváltozós elemzésre.

Törvény: A tények egy osztályára vonatkozó egyetemes általánosítás.

Torzítás (bias):  A mérőeszközöknek az a tulajdonsága, amely őket a mért dolognak az egyik irányban történő hibás megjelenítésére hajlamosítja. Az „Ön is egyetért-e azzal, hogy az elnök jól végzi a dolgát?” kérdőívitem például torzít, mert általában inkább egyetértő válaszra ösztönöz.

Trendvizsgálat: A longitudinális vizsgálatok egyik fajtája: bizonyos időn át követjük egy populáció valamely jellegzetességét. Példa lehet az a felméréssorozat, amelyet a Gallup végez arról, hogy a kampányidőszakban mikor mekkora az egyes politikai jelöltek támogatottsága a választók körében – akkor is, ha minden időpontban más mintát kérdeznek.

Útelemzés: A többváltozós elemzések egyik fajtája, amelyben a változók közötti kapcsolatokat grafikusan ábrázolják.

Válaszoló: Olyan személy, akinek egy kérdőíves vizsgálat kérdőív-kérdéseire adott válaszaiból elemezhető adatokat nyerünk.

Valószínűségi minta: A valószínűség-számításnak megfelelő – a legtöbbször véletlen kiválasztásos – módszerrel vett mintákra vonatkozó általános kifejezés. A valószínűségi mintavétel konkrét fajtái: területi valószínűségi mintavétel, EPSEM minták, FKVM minták, egyszerű véletlen mintavétel, szisztematikus mintavétel.