理论是对某个现象或行为，在一定的边界条件和假设下，提出解释和预测的一整套系统性的相关构念和命题。理论在本质上是理论命题的一个系统集合。命题最多联合了两三个构念，而理论代表了多个构念和多个命题所构成的体系。因此，理论实质上比命题或假说更复杂、更抽象、且有更大的适用范围。
我必须在这里指出，不熟悉科学研究的人经常将理论看作推论或作为事实的对立面。例如，我们常听到教师的课堂教学需要较少的理论和较多的实践知识。然而，事实和实践并不是理论的对立面，在科学意义上，它们都是测试理论有效性的必要组成部分。一个好的科学理论应当被观察到的事实予以充分地支持，也应该有实践价值，然而未被充分界定的理论往往缺乏这些维度。著名的组织研究学者库尔特·列文曾经说过：“没有实践的理论是枯燥无味的，而没有理论的实践是盲目的。”因此，理论与事实（或实践）对于科研而言都是必不可少的。
理论可以解释了社会或自然现象。正如在第一章中所强调的，可能存在好的或差的解释。换句话而言，可能存在好的或差的理论。第三章描述了可以用来评价理论好坏的标准。然而，研究者必须知道没有任何理论是神圣不可侵犯的，理论不应该仅仅是因为由某人提出就接受它，在科学进程中差的理论最终将被具有更好解释力的理论所取代。研究人员的根本挑战是建立一个比其他理论更好的、更全面的理论来解释目标现象。
通常与理论一起使用的术语是模型。模型代表了所研究的体系，并为研究该体系的部分或全部内容而建立。模型与理论的不同之处在于理论用于解释，而模型则用于表达。模型的例子包括数学模型、网络模型和路径模型。模型可以是描述性的、预测性的、或规范性的。描述性模型经常被用在复杂的体系中，用来描述体系中的众多变量和各种关系。预测性模型（即回归模型）用来预测未来事件，比如在风速、风向、温度和湿度等参数的基础上预测气候的模式，或根据参赛队伍的当前组成等来预测篮球比赛的结果。规范性模型主要用于指导我们应如何遵循公认法则来采取行动。模型可以是静态的（表示系统在任何给定时间点的状态），或动态的（表示系统的演化）。
模型的开发过程可能包括归纳和演绎推理。我们在第一章中提到演绎是一个在理论或逻辑推理（基于一系列的初始假设）基础上对现象或行为得出结论的过程。例如，如果某银行对雇员实行严格的道德准则（假设1），并且杰米是这个银行的员工（假设2），那么可以认为杰米遵循了道德准则（结论）。如果假设和推理是正确的，推导得出的结论必定是正确的。
与此相比，归纳则是从一个或多个事实或观察到的证据中得出结论的过程。例如，如果一个企业在一项促销活动中花费了很多钱（观察1），但销售额并没有增加（观察2），那么该项促销活动的效果很差。然而，还可能存在其他的解释，如经济衰退、竞争产品或品牌的出现、或者供应链瓶颈影响了生产。归纳得出的结论只是一个假设，并且可能被证伪。因此，演绎的结论往往比归纳的结论更具有说服力。
如图表 2.3所示，归纳和演绎推理在模型建立的过程中紧密相关。当我们看到一个事实时，并且追问“为什么发生了这件事？”，归纳便由此产生了。我们会提出一个或多个初步解释（假设）来回答这个问题。接着，我们用演绎来减少解释，直到最终基于逻辑和相关前提（即我们对于探究领域的理解）得到最可行的一个解释为止。如果想对已有的理论进行扩展或修正，或是想提出更好的理论，研究人员必须能够在归纳和演绎推理间不断反复，这是科学研究的本质。模型（从最初的理论扩展或修改而来）是这一过程的结果，并且它可以用实证来检验。因此模型是发展理论的重要手段，同时模型帮助决策者在一组给定输入的基础上做出重要决策。理论和模型在理解一个特定现象时所扮演的角色略有不同，但两者对科学研究都很有帮助。
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