《Journal of Research on Adolescence》：Studying multiracial adolescents' racial self-categorization(s): Conceptual, methodological, and analytic recommendations
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当多族裔青少年在调查中回答人口学种族问题（如“你的种族/族裔是什么？”）时，他们必须在回应时协调自身生活经验、考虑他人期望并权衡各种情境因素。尽管这种种族自我分类（racial self-categorization）选择是多族裔现实的一个基本方面，但许多实证
当多族裔青少年在调查中回答人口学种族问题（如“你的种族/族裔是什么？”）时，他们必须在回应时协调自身生活经验、考虑他人期望并权衡各种情境因素。尽管这种种族自我分类（racial self-categorization）选择是多族裔现实的一个基本方面，但许多实证与分析障碍限制了研究者以批判性视角将这种选择作为结果进行量化研究的能力。在这篇理论与概念性论文中，研究人员通过探讨适用于类别型种族自我分类结果的各种模型（即逻辑回归[logistic regression]、多项逻辑回归[multinomial logistic regression]、结构方程模型[structural equation model]）来应对这些潜在障碍。研究人员首先阐述了种族自我分类在多族裔青少年发展及其实证研究中的意义。接着，研究人员描述了其在批判性量化框架中的理论根基，并以此为基础分析研究人员在研究多族裔青少年的种族自我分类时可能采用的数据收集与分析建模策略。这些见解通过增进对多族裔青少年的理解与发展，并推动挑战“种族中立”和（单一）种族主义（monoracist）方法论的批判性话语，从而支持青少年发展领域。
论文《多族裔青少年种族自我分类的量化研究：概念、方法与分析建议》由Vezaldenos、Grogan-Kaylor与Rivas-Drake撰写，是一篇理论与概念性论文。
研究背景与问题：多种族（Multiracial）青少年所归属的种族群体以及他们对这些群体的理解，会影响学业成就、收入、住房、身心健康等广泛结果。已有研究发现，与单一种族（monoracial）同伴相比，认同多个种族群体的青少年更多参与冒险行为并经历较差的心理健康；而到2050年，美国预计有20%的人口为多族裔。青春期是身份发展敏感期，青少年开始脱离父母独立回答人口学问题，且多族裔青少年的种族自我分类往往具有流动性和情境依赖性。然而，传统调查常采用互斥选项，量化研究也通常将种族视为不随时间变化的变量，再加上缺乏从批判性量化视角讨论种族自我分类的方法学文献，导致该主题难以被准确研究。因此，研究人员旨在为将多族裔青少年的种族自我分类作为结果变量进行量化分析提供概念、方法和分析建议。
关键方法概述：研究人员未使用实证样本队列，而是采用概念分析，综合量化批判种族理论（QuantCrit）及其延伸的Quant(Multi)Crit框架。他们构想了两种数据收集情境：（1）先“选择所有适用项”，再“从中选一个”；（2）仅“选择一项”但提供“其他”和“多族裔”选项。在此基础上，探讨逻辑回归（logistic regression）、多项逻辑回归（multinomial logistic regression）和类别型结构方程模型（SEM）及其纵向扩展的适用条件、分析样本界定与优缺点。
主要研究结果：
为什么研究与多族裔青少年相关的种族自我分类？（WHY IS RACIAL SELF-CATEGORIZATION STUDIED WITH MULTIRACIAL ADOLESCENTS?）
通过梳理青少年发展理论和近期实证文献，研究人员认为种族自我分类本身就是实质性研究对象，而非仅是一个人口学控制变量。多族裔青少年从很小起就需要协调各种族-族裔标签与自身经验，青春期尤其关键；他们可能在不同时间或情境下改变自我分类。已有研究揭示了个人和情境因素对分类选择的影响，也指出选择可能随时间变化，但相关方法学讨论仍不足。
理论框架：QuantCrit与Quant(Multi)Crit（THEORETICAL FRAMEWORKS: QuantCrit AND QUANT(MULTI)CRIT）
研究人员将批判种族理论引入量化方法，形成QuantCrit，并进一步结合多族裔批判种族理论（MultiCrit），提出Quant(Multi)Crit的五个原则：种族、单一种族主义（monoracism，即坚持种族类别互斥并强化边界的观念）和肤色主义的核心性；数字可能延续单一种族主义的种族分类系统；批判（多）族裔类别；以多族裔声音和洞见为中心；用数字追求社会正义。该框架被用于评估数据收集和分析策略是否尊重多族裔现实。
种族自我分类通常如何评估？（HOW IS RACIAL SELF-CATEGORIZATION TYPICALLY ASSESSED?）
通过回顾历史与当代做法，研究人员指出，美国社会科学长期采用互斥类别，直到2000年人口普查才开始允许勾选多个种族。当代策略包括设置“其他”类别、增加“双族裔/多族裔”选项、允许“选择所有适用项”以及提供填写式选项。每种方式都有权衡：“其他”和“多族裔”选项可能使多族裔经验被隐形化或同质化；选择所有适用项能更完整地保存多族裔身份组合，但会产生大量低频组合，给数据清理和建模带来困难。
通过假设情境考虑分析选项（CONSIDERING ANALYTIC OPTIONS THROUGH HYPOTHETICAL SCENARIOS）
研究人员构建了两个假设数据情境以说明取舍。情境1同时包含“多选”和“随后单选”，既能为多族裔青少年提供表达多重身份的空间，也可能因强制单选而延续单一种族主义；情境2只允许单选但包含“其他”和“多族裔”选项，便于统计分析，但将所有多族裔被访者视为同质群体。数据集结构决定了研究者可用的分析路径。
针对给定情境的可能分析方法（POSSIBLE ANALYTIC APPROACHES FOR GIVEN SCENARIOS）
通过将三种模型对应到上述情境，研究人员得出：逻辑回归适合二分类结果，例如双族裔（Biracial）青少年在被迫单选时的选择，或“其他”与“多族裔”之间的选择；研究者可按成分聚合为较大子群体，但需注意跨模型“重复计数”问题。多项逻辑回归可处理多于两类的互斥结果，适用于按共享族裔成分聚合多族裔样本，并可用于纵向研究中的变化频率与变化类型。类别型SEM能同时估计多个非互斥结果，最适合“选择所有适用项”数据，可使所有多族裔青少年保留在同一模型内，避免排除多重少数化子群体，但模型设定和结果解释更复杂。各方法与Quant(Multi)Crit原则的一致性存在差异。
讨论（DISCUSSION）
研究人员指出，人口学数据越全面，建模机会越多，但方法选择应取决于研究问题；更复杂的方法不一定能讲述更精细的故事，反而可能抹除人数较少的子群体。他们建议未来可收集父母或祖父母种族信息以更准确识别多族裔样本，并强调样本量不足和统计训练不足是重要限制，需跨学科团队共同推进。
结论（CONCLUSION）
结论翻译：基于QuantCrit和Quant(Multi)Crit视角，本文为关注多族裔青少年的跨学科学者提供了概念与实践指导，展示了不同分析方法如何使种族自我分类成为可检验的结果。这些见解推动领域挑战“种族中立”方法论，增进对多族裔青少年发展的理解，并支持更公平、更准确的调查研究。随着多族裔青少年群体快速增长，研究者将越来越难以证明延续抹除多族裔经验的单一种族主义统计实践是合理的；相反，应接纳新的统计应用，以更稳健、更准确地呈现多族裔生活经验。尽管此类研究存在困难，但它值得开展，因为其能够挑战（单一）种族主义，更全面地尊重青少年发展研究中代表性不足群体的生活经验。
