Negotiating the Complexities of Qualitative Research in Higher Education pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Routledge

作者:Jones, Susan R./ Torres, Vasti/ Arminio, Jan L.

出品人:

页数:232

译者:

出版时间:2006-5

价格:$ 50.79

装帧:Pap

isbn号码:9780415950558

丛书系列:

图书标签:

• Qualitative Research
• Higher Education
• Research Methods
• Negotiation
• Complexity
• Academic Research
• Educational Research
• Interviewing
• Data Analysis
• Case Study

好的，这是一份关于一本名为《从理论到实践：高等教育中的定量研究方法》的图书简介，内容翔实，不含您提到的原书信息： 书籍简介：《从理论到实践：高等教育中的定量研究方法》 内容概要 本书全面而深入地探讨了在高等教育领域中运用定量研究方法的理论基础、操作流程与实践应用。它旨在为教育研究者、政策制定者、博士生以及对高等教育数据分析感兴趣的专业人士提供一套系统化的指南。本书的核心目标是将复杂的统计学概念与高等教育的实际研究问题相结合，确保读者不仅理解“如何做”定量研究，更要理解“为何要”以及“在何种情境下”运用特定的方法。 本书结构严谨，从研究设计的哲学基础出发，逐步过渡到具体的数据收集、分析技术以及最终结果的解释和报告撰写。我们着重强调定量研究在揭示教育公平、学生成功、教学有效性以及机构管理效率等关键议题上的独特价值。 核心章节与内容深度剖析 第一部分：定量研究的基石——理论框架与研究设计 本部分奠定了定量研究的哲学和方法论基础。我们首先探讨了实证主义（Positivism）和后实证主义（Post-Positivism）在高等教育研究中的地位，为定量方法的应用划定边界。 第1章：定量研究的哲学立场与高等教育的关联：分析了定量范式如何帮助我们量化和检验教育理论，以及它如何与其他研究方法（如定性研究）形成互补。 第2章：研究问题的构建与假设的形成：详细阐述了如何将模糊的教育现象转化为可测量的、可检验的统计假设。重点关注变量的识别、操作性定义（Operationalization）的重要性，以及在高等教育背景下如何确保测量有效性。 第3章：实验设计与准实验设计在教育干预中的应用：本章是本书的重点之一。我们深入讨论了随机对照试验（RCTs）的严谨性，同时也详细分析了在高等教育现实中，由于伦理或操作限制，更常采用的准实验设计（如倾向得分匹配、回归不连续设计）。通过大量案例，展示如何控制混淆变量，以更可靠地评估课程改革、辅导项目或政策调整的因果效应。 第二部分：数据采集与测量质量的保证 高质量的定量研究依赖于高质量的数据。本部分聚焦于数据收集的科学性和测量工具的可靠性与有效性。 第4章：抽样策略与代表性：覆盖了概率抽样（简单随机、分层、整群）和非概率抽样（方便、配额）的原理和在高校数据库（如国家教育数据系统或机构内部数据）中的应用。强调样本量确定（Power Analysis）的重要性。 第5章：问卷设计与量表的开发：本章提供了构建有效调查工具的实用指南，包括量表的构建（如李克特量表）、测量误差的来源，以及如何在高等教育情境下处理态度、动机和自我效能感的测量难题。 第6章：测量信度与效度的进阶分析：超越基础知识，本章深入探讨了内部一致性（Cronbach’s Alpha）、重测信度，以及结构效度、聚合效度和区分效度的验证方法，特别是利用因子分析（Factor Analysis）来检验复杂心理结构测量工具的有效性。 第三部分：描述性统计与推论性统计的核心技术 本部分是方法论的核心，系统介绍了从数据清洗到应用复杂统计模型的全过程。 第7章：数据准备与描述性分析：涵盖了数据录入、缺失值处理、异常值识别与修正的技术。随后，详述了集中趋势、离散程度以及分布形态（如偏度和峰度）的报告规范。 第8章：推论统计的原理与假设检验：清晰解释了p值、置信区间、I型和II型错误的概念，以及参数检验（t检验、ANOVA）的适用条件。特别关注在处理不同规模和结构的高等教育数据（如多层次数据）时的注意事项。 第9章：相关性与回归分析：预测与解释：深入探讨了皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数的应用。重点聚焦于多元线性回归（Multiple Linear Regression）模型，包括模型拟合优度（R²）、系数的解释，以及多重共线性（Multicollinearity）的诊断和应对策略。 第10章：方差分析（ANOVA）与协方差分析（ANCOVA）：详细阐述了如何利用这些工具来比较三个或更多组别的均值差异，并解释了协方差分析在控制了背景变量（如学生入学成绩）影响后，评估教学干预效果的能力。 第四部分：高级模型与应用：处理高等教育数据的复杂性 高等教育数据往往具有嵌套结构（学生嵌套在班级、班级嵌套在院系），本部分提供了处理这些复杂结构的方法。 第11章：多层次线性模型（HLM）入门：系统性地介绍了HLM的必要性，解释了随机截距模型和随机斜率模型的构建。通过案例展示如何同时分析学生层面的因素（如学习投入）和机构层面的因素（如资源分配）对学生保留率的影响。 第12章：中介与调节效应分析：解释了如何使用回归方法（如Baron和Kenny方法或更现代的Bootstrap方法）来检验一个变量如何（中介）或在何种条件下（调节）影响另一个变量。这对于理解“为什么”和“在什么情况下”教育干预有效至关重要。 第13章：测量不变性与跨群体比较：在进行国际比较研究或跨机构评估时，确保测量工具在不同群体中具有一致的含义至关重要。本章介绍了验证性因子分析（CFA）在检验测量不变性（Metric Invariance）中的应用。 第五部分：研究的转化与伦理考量 第14章：报告研究结果与结果的传播：提供了撰写规范、清晰的定量研究报告的指南，包括结果的统计表述、图表的有效使用，以及如何将复杂的统计发现转化为对政策制定者和实践者有意义的论述。 第15章：定量研究的伦理挑战与数据管理：讨论了知情同意、数据保密性在处理敏感的教育和个人数据时的具体实践，以及如何确保研究的透明度和可重复性。 本书的独特价值 《从理论到实践：高等教育中的定量研究方法》的价值在于其高度的实践导向性和对领域特定问题的关注。本书不仅仅是统计学教科书的翻版，它通过贯穿全书的高等教育真实案例（如新生适应性、学术倦怠、绩效评估等），将抽象的统计概念紧密地锚定在教育情境中。它强调工具软件（如SPSS, R, 或 Stata）的操作逻辑，但更注重对输出结果的批判性解读，确保研究者能够“问正确的问题，用正确的方法，得出可信的结论”。本书旨在培养研究者的方法论素养，使他们能够自信地驾驭从设计到报告的整个定量研究生命周期。

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