近年来社会研究方法又有了很大的发展，无论是定量研究方法，还是定性研究方法都有了长足的进步。下面对这些最新的发展做一个简单的概括。 一、分析模型的发展 定量方法的发展，首先体现在分析模型的发展，而分析模型的发展是多方面的。 1.缺失值处理：由于社会生活的复杂性，社会调查数据常常出现缺失值，传统的处理方式是忽略这些缺失值，或者用均值替代。但现在则倾向于用多重插值法（multiple implation），或者其他基于模型的方法进行处理。这些技术的发展，不仅会增强我们对数据的处理能力，而且将改变我们设计问卷的方式。基于这些技术，我们在不增加被访者负担的前提下，大大增加调查问卷的内容：每个被访者只回答问卷的一部分，然后通过对缺失值的处理，获得他们对未回答部分的估值。 2.非线性关系：线性假定是经典定量分析的一个常见假定，但在实际研究当中，线性假定只能看作是对社会现实的一个逼近和简化。面对具体的研究数据，如果没有理论上的明确指引（不幸的是，我们常常没有中程理论的指引），我们是无法在线性模型和非线性模型之间做出取舍的。但MARS模型的出现，让我们可以从经验数据当中获得最为拟合的变量之间的函数关系，而不必预先做出线性假定。这样，理论思考和数据分析就可以实现一个互动的循环过程，定量分析就不单单是对理论和假设的简单证伪过程，而是理论思维的一个重要组成部分。 3.测量层次：20世纪60～70年代的统计模型，大多要求数据的测量层次在定距以上，如因素分析，但社会学的调查数据却大多为定类或定序数据。对应分析、潜类分析、Loglinear、Logit、Logistic Regression、Ordinal Regression、Nolmal Ogive Regression等统计模型的出现，大大提高了定量社会学处理定类和定序数据的能力。 4.测量模型：基于文化、社会、心理和认知等方面的考虑，在社会学界仍有人对问卷调查在中国的效度提出质疑。抛弃“本土化”的文化执著，我们更应当关注的是问卷调查的item response theory，即被访者回答问卷题器时的过程模型。这方面的进展主要表现在两个方面：一是分解测量量表的成分，如Rasch model、IRT分析、Mokken分析等；二是将测量模型与因果模型或其他分析模型结合在一起，明确把测量误差引入到分析当中，充分评估它们对分析结果的影响，如结构方程模型。 5.潜变量模型：与测量模型相关联的另外一个发展方向是潜变量模型，例如，Latent Class Analysis、Latent structure analysis、Latent budget analysis等。“潜变量”这一概念表明，我们可以通过测量“显变量”来测量无法直接观察的理论概念，如权力、声望、地位等。这样，理论和现实之间，通过“潜变量”到“显变量”的映射（测量过程），就有了连接的桥梁。 6.分析单元的层序性：在定量分析当中，我们常常强调要避免出现“生态谬误”，即分析单元的层次和结论或推论的层次不一致。与其相关的方法论争论是“宏观和微观”的问题。但随着多层次模型的出现，我们可以同时考察多个层次上的问题，我们可以把个人放在其家庭背景中，再把家庭放在社区的背景下，考察个人层次的变量对社区变量的效应，或者社区层次的变量对个体行为的具体影响。在定量分析模型当中，“宏观和微观”的连接获得了建模技术上的支持。在这个领域当中，还有一个方向也值得关注：分析宏观层次的数据，对微观层次进行推论。 7.社会网络模型：区分“关系数据”和“属性数据”，是把分析重点从个体／群体等社会单元转移到这些社会单元之间关系的第一步。社会网络模型是目前发展较快的一个定量分析领域，其理论根基是结构主义。社会网络分析目前仍然具有较浓厚的“形态学”特征（基于图论的缘故），但却为我们理解社会关系在社会空间上的形态奠定了基础。通过计算机模拟和研究社会网络的历期数据，研究社会结构的“发生学”性质模型也处在萌芽状态当中。 8.系统动力学：如果说社会网络模型是在社会空间上拓展定量社会学的研究手段，那么，社会过程在时间上和物理空间上的属性，则是事件史模型、事件数模型、历期分析、Cox回归、时间序列分析、Cohort分析、状态空间模型等模型的研究对象。在这个领域，计量经济学为定量社会学研究提供了许多有益的范例。 9.预测模型：上述模型仍然是在分析主义的范式下。有些社会学的应用研究，更强调模型的预测精度，而不是模型的认知价值，例如，社会趋势的预测。由于计算能力的提高，神经网络、基因算法、人工智能、模式识别等数据挖掘技术有了长足发展，已经出现了许多拟合经验数据的预测模型，比较成功的应用出现在计量经济学领域（如对股市的预测）。 10.计算机模拟：对于社会学应用研究而言，研究的对象具有历史性、规模大，变迁的过程不仅漫长且表现某种渐进性，还有因社会隔离和／或社会伦理原因无法接近或有实验禁忌等，无法直接进行观察和研究。这时计算机模拟就成为一个可供选择的替代方案。计算机模拟主要有两个类型。一是基于计算机网络的模拟：每台微机作为一个代理，整个网络作为“社会”，实时演化，如法国的Swarm计划。二是基于概念模型的系统，在计算机时间上，按照既定规则运行，较有名的研究是罗马俱乐部的《增长的极限》，常见的软件有Simul,Arena等，自然科学家对此方向似乎比社会学家更有兴趣。
