《社会调查方法与技术:中国实践》主要是在《中国综合社会调查(2003年城镇部分)》(GSS)经验基础上,对于在中国进行问卷调查中影响调查质量的诸因素,从问卷设计、调查实施和资料整理三个方面进行了一些原创性的分析。
編者
邊燕杰
香港科技大學社會科學學部主任、教授,「調查研究中心」主任
李路路
北京中國人民大學社會學系主任、教授
蔡禾
中山大學社會學系教授,「政治與公共管理學院」副院長
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我读完这本书后最大的感受是,它极大地提升了我对日常信息和舆论的“免疫力”。作者在“测量效度和信度”的部分,用大量篇幅揭示了日常生活中无处不在的测量陷阱。我们每天接触的新闻报道、市场调研报告,很多都可能在方法论上存在致命缺陷。这本书教会了我如何像一个侦探一样去审视任何声称是“数据支持”的结论:样本代表性如何?测量工具是否可靠?因果关系是否被混淆变量所干扰?这种批判性阅读能力的培养,远比单纯学会填写问卷来得更重要。它改变了我看待世界的方式,让我不再轻易相信未经检验的断言。从这个角度看,它不仅仅是一本专业工具书,更是一本培养现代公民理性思维的启蒙读物。作者用扎实的学术功底,为我们构建了一个坚固的认知屏障,使我们能够在信息爆炸的时代保持清醒的判断力。
评分这本书的深度和广度令人惊叹,它成功地架设了从宏观理论到微观操作的坚实桥梁。我特别欣赏它对技术进步的关注,其中有几章专门讨论了互联网和大数据时代下社会调查的新趋势。例如,如何利用社交媒体数据进行非概率抽样,以及利用在线平台进行大规模实验的设置,这些内容在许多老旧的方法论书籍中是看不到的。它不仅回顾了经典的研究范式,更将目光投向了未来。对于那些希望将传统社会学研究方法与现代信息技术相结合的研究者来说,这本书提供了非常及时的启发。书中对混合方法研究(Mixed Methods)的论述也十分精辟,作者强调了定性和定量数据的互补性,而非互相排斥的对立面,并给出了将两者有机结合的实际操作步骤。这种前瞻性和整合性的视角,让这本书充满了活力和持续的参考价值。
评分初次翻开这本《社会调查方法与技术》,我立刻被它严谨而系统的结构所吸引。这本书的编排逻辑非常清晰,从研究设计的基础概念入手,逐步深入到具体的调查实施环节,再到数据分析和报告撰写。作者对问卷设计、抽样技术的讲解尤为精到,不是那种干巴巴的理论堆砌,而是结合了大量实际案例进行剖析。比如,在描述如何避免“引导性问题”时,书中列举了好几个过去经典的案例,分析了问题措辞中的微小偏差是如何导致调查结果失真的,读来让人豁然开朗。我尤其欣赏它对“研究伦理”部分的重视,强调了知情同意和数据保密的重要性,这对于任何希望进行负责任的实证研究的人来说,都是宝贵的指导。它不仅仅是一本教你“如何做”的书,更是一本引导你思考“为什么要这么做”的书,让你在整个调查过程中始终保持批判性的视角。这本书就像一位经验丰富的田野导师,在你进行社会科学研究的每一步都提供了可靠的拐杖和清晰的地图。对于刚踏入社会学、人类学或市场研究领域的学生或新手来说,这本书的实用价值是无可替代的。
评分如果说市面上很多方法论书籍都在追求“完美研究”的范本,那么这本《社会调查方法与技术》的价值则在于它坦诚地展示了研究中的“不完美”与“权衡”。书中用了相当大的篇幅讨论了资源限制、时间压力和突发事件对研究实施的影响。例如,在讨论抽样时,它没有只强调理想的随机抽样,而是详细对比了便利抽样、滚雪球抽样在特定情境下的合理性及其偏差修正方法。这种务实的态度让我感到非常踏实,因为现实中的研究很少能达到教科书上的理想状态。此外,书中对“数据清洗”和“缺失值处理”的描述也极具操作性。它没有简单地说“删除缺失数据”,而是提供了多种复杂的插补方法,并分析了每种方法可能引入的偏误。这表明作者深知,真正的研究工作往往发生在数据收集的“后花园”,即对原始数据的细致打磨阶段。这本书为我们提供了应对真实世界复杂性的工具箱,而不是一个仅适用于真空环境的理论蓝图。
评分这本书的叙事风格非常活泼且充满生活气息,完全没有传统教科书那种拒人于千里之外的刻板感。作者似乎非常擅长用通俗易懂的语言去阐释那些原本晦涩难懂的统计学和定量方法概念。我记得有一章专门讲“李克特量表的构建”,书中居然用了一个关于“你对周一早晨咖啡的喜爱程度”的趣味调查来解释“中立点”和“极端反应”的设置,读起来一点也不枯燥,反而让人觉得这些方法论知识似乎触手可及。更重要的是,它不仅讲解了定量调查的严谨性,对定性研究,比如深度访谈和焦点小组的技巧也做了细致的描绘。特别是关于如何建立“信任关系”以获取深度信息的那一段,作者描述了访谈者如何通过非语言线索和同理心来引导被访者敞开心扉,那种细腻的观察和体会被描绘得淋漓尽致。这本书读起来更像是和一位资深研究员的闲谈,充满了实战智慧,而非冷冰冰的公式手册。
评分今天重新用这本书检验我的工作,感觉比第一遍读的时候更好,是本非常实用的书,我应该早一点读到,就不会出现现在的样本的偏差了.......
评分scanned on bus
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